亞利桑那大學研究小組推進 3D 感測技術 改善自動駕駛與機器人手術能力

亞利桑那大學的研究人員在三維感測技術方面取得了重要進展。在繁忙的城市街道上，人類在高峯時段的導航對於我們來説是自然而然的事情，我們的眼睛能夠迅速適應眩光、陰影及不同的表面。然而，對於機器來説，這卻是一場噩夢。自動駕駛汽車和手術機器人經常因混合反射表面而失去視覺，當從啞光磚牆轉變為閃亮的金屬保險槓，或從無光的組織到閃閃發光的體液時，這些技術會完全困惑。目前的三維感測器通常只能針對其中一種表面進行讀取，當必須同時觀察兩者時便會失效。

該團隊的新方法使感測器能夠更快且更清晰地捕捉圖像，並且在面對具有挑戰性的反射表面時不會失去視覺，這是透過激光掃描儀和事件攝像機來實現的。

亞利桑那大學的研究人員開發出新型三維感測技術

亞利桑那大學光學科學學院的副教授弗洛裏安·維洛米茨表示：「人類已經擁有內建的三維攝像系統，即我們的雙眼立體視覺。我們的目標之一是使電腦和機器的三維視覺超越任何人類，這對於解決自動駕駛汽車的可靠導航、機器人手術的準確指導以及工業檢查和生物醫學影像的感測能力等多種技術挑戰至關重要。」

消除大量硬件需求通常，測量高反射物體的確切形狀需要使用偏折測量法。此方法將已知的幾何圖案投影到光滑物體上，並通過分析圖案在光滑表面上的變形來重建其三維形狀。然而，這一過程有一個巨大的限制。要測量任何複雜物體，投影圖案的屏幕必須非常大。汽車製造商通常需要建造類似隧道的結構，並在其內部設置足夠大的屏幕以檢查剛噴漆的汽車底盤，這樣的方式靜態且成本高昂，對於在動態房間中導航的機器人來説完全不切實際。

亞利桑那團隊找到了一種簡單的方法來降低硬件需求。他們提出不必建造大型屏幕來投影光線到光滑物體上，而是將整個房間轉變為屏幕。

新技術具備廣泛應用潛力

研究的第一作者安尼凱特·達什普特解釋道：「我們可以使用激光掃描儀捕捉房間內的所有內容，包括具有鏡面、光滑和啞光表面的物體以及啞光牆壁。然後，我們利用算法將漫反射表面和鏡面表面分開，最終可以將所有測量到的漫反射場景部分作為鏡面部分的偏折測量虛擬屏幕。」

通過神經形態攝像機進行快速映射對於靜態實驗室環境來説，映射房間是可以的，但這並未解決高速自動駕駛汽車或移動手術工具的問題。為了使這一技術更具實用性，研究團隊拋棄了傳統攝像機。標準攝像機像翻書一樣逐幀捕捉場景。研究人員整合了神經形態事件攝像機，這種攝像機僅跟蹤局部亮度的變化，並具有超高的時間解析度。透過消除冗餘數據，該技術能夠輕鬆捕捉高速、三維的移動物體視頻，即使在光線變化和表面反射性各異的挑戰環境中也能勝任。

原型系統能夠以極高的幀率實現對混合反射場景的穩定三維追蹤。

目前，這項技術仍限於亞利桑那大學實驗室的桌面設置。然而，這一架構在根本上是可擴展的。研究人員設想其靈活的架構可應用於廣泛的三維影像應用，範圍從在精細手術中追蹤微小血管到數位映射整個房間和建築物。這項研究發表於《自然通訊》期刊。