眼睛成像技术如何帮助机器人和汽车看得更清楚

尽管机器人没有视网膜，但帮助它们更自然、更安全地看到世界并与之互动的关键可能在于眼科医生办公室里常见的光学相干断层扫描(OCT)机器。

许多机器人公司正在将光探测和测距(激光雷达)成像技术集成到他们的传感器套件中。目前，自动驾驶汽车开发商对这种方法给予了极大的关注和投资，这种方法的工作原理与雷达类似，但它不是发射广泛的无线电波并寻找反射，而是使用激光的短脉冲光。

然而，传统的飞行时间激光雷达有许多缺点，使其难以在许多3D视觉应用中使用。因为它需要检测非常微弱的反射光信号，其他激光雷达系统甚至周围的阳光都很容易淹没探测器。它还具有有限的深度分辨率，并且可能需要很长时间才能密集扫描高速公路或工厂车间等大面积区域。为了应对这些挑战，研究人员正在转向一种称为调频连续波(FMCW)激光雷达的激光雷达形式。

杜克大学Michael J. Fitzpatrick杰出生物医学工程教授Joseph Izatt实验室的博士生钱若冰(Ruobing Qian)说:“FMCW激光雷达的工作原理与生物医学工程领域自20世纪90年代初以来一直在发展的OCT相同。“但30年前，没有人知道自动驾驶汽车或机器人会成为现实，所以这项技术主要集中在组织成像上。现在，为了使其在其他新兴领域发挥作用，我们需要将其极高的分辨率能力用于更远的距离和更快的速度。”

杜克大学的研究小组从他们的OCT研究中学到了什么可以将以前的FMCW激光雷达数据吞吐量提高25倍，同时仍能达到亚毫米深度精度。

OCT是超声的光学模拟，其工作原理是将声波送入物体，并测量声波返回所需的时间。为了确定光波返回的时间，OCT设备测量了它们的相位与相同的光波相比移动了多少，这些光波传播了相同的距离，但没有与另一个物体相互作用。

FMCW激光雷达采用了类似的方法，只是做了一些调整。该技术发出的激光束在不同频率之间不断变换。当探测器收集光来测量其反射时间时，它可以区分特定的频率模式和任何其他光源，使其能够在各种照明条件下以非常高的速度工作。然后，它测量无阻碍光束的相移，这是一种比当前激光雷达系统更准确的确定距离的方法。

伊扎特说:“看到我们几十年来一直致力于的生物细胞级成像技术如何直接转化为大规模实时3D视觉，这是非常令人兴奋的。”“这些正是机器人安全地看到人类并与人类互动所需要的能力，甚至可以在增强现实中用实时3D视频取代化身。”

以前使用激光雷达的大部分工作都依赖于旋转镜来扫描激光。虽然这种方法效果很好，但它从根本上受到机械反射镜速度的限制，无论它使用的激光有多强大。

杜克大学的研究人员使用了一种像棱镜一样工作的衍射光栅，将激光分解成一种频率的彩虹，当激光离开光源时，这些频率会扩散开来。由于原始的激光仍然可以快速扫过频率范围，这意味着扫描激光雷达光束的速度比机械反射镜旋转的速度要快得多。这使得系统能够快速覆盖大范围，而不会损失太多深度或定位精度。

虽然OCT设备用于描绘物体内部几毫米深的微观结构，但机器人3D视觉系统只需要定位人体尺度物体的表面。为了做到这一点，研究人员缩小了OCT使用的频率范围，并且只寻找从物体表面产生的峰值信号。这使系统的分辨率降低了一点，但与传统的激光雷达相比，成像范围和速度要大得多。

结果是FMCW激光雷达系统实现了亚毫米级定位精度，数据吞吐量比以前的演示高25倍。结果表明，这种方法足够快速和准确，可以实时捕捉到人体运动部位的细节，比如点头或握紧的手。

Izatt表示:“就像电子相机变得无处不在一样，我们的愿景是开发新一代基于激光雷达的3D相机，这种相机速度快，能力强，能够将3D视觉集成到各种产品中。”“我们周围的世界是3D的，所以如果我们想让机器人和其他自动化系统自然安全地与我们互动，它们需要能够看到我们，就像我们可以看到它们一样。”

- CFE媒体与技术编辑。

您是否具有本内容中提到的主题的经验和专业知识?您应该考虑为我们的CFE媒体编辑团队做出贡献，并获得您和您的公司应得的认可。点击在这里开始这个过程。