盖世汽车讯 人类的眼睛能够快速适应眩光、阴影和各种不同的表面。然而，自动驾驶汽车和手术机器人却经常会被混合反射率的表面弄得眼花缭乱。当从哑光砖墙过渡到闪亮的金属保险杠，或从暗淡的组织过渡到反光的体液时，这些技术会彻底迷失方向。目前的3D传感器通常只能读取一种反射率，如果被迫同时识别两种反射率，就会失效。

据外媒报道，亚利桑那大学（University of Arizona）的研究人员在3D传感技术方面取得进展。该团队利用激光扫描仪和事件相机，使传感器能够更快、更清晰地捕捉图像细节，且不会受到复杂反射表面的干扰。

图片来源：亚利桑那大学

亚利桑那大学怀恩特光学科学学院（Wyant College of Optical Sciences）副教授Florian Willomitzer表示：“人类天生自带3D成像系统——双眼的立体视觉。我们的目标之一是让计算机和机器拥有比人类更出色的3D视觉能力，这对于攻克众多技术挑战至关重要，例如自动驾驶汽车的可靠导航、机器人手术中的精准引导，以及工业检测和生物医学成像中更强大的传感能力。”

无需庞大的硬件

通常，测量高反射物体的精确形状需要使用偏转测量法。这种方法将已知的几何图案投射到闪光物体上，并通过分析图案在光泽表面上的变形情况来重建其3D形状。

但是，这种方法存在一个重大的缺陷。要测量任何复杂的物体时，投射图案的屏幕必须非常巨大。汽车制造商通常会建造类似隧道的结构，内衬足够大的屏幕，以便使用偏转测量法检测刚喷过漆的汽车底盘。这种方法是静态的，且成本极高，对于需要在动态空间中导航的机器人来说完全不实用。

亚利桑那大学的研究团队找到了大幅降低硬件需求的简单方法：与其建造巨大的屏幕来将光投射到闪光物体上，为什么不直接将房间本身变成屏幕呢？

该研究的第一作者Aniket Dashpute解释说：“我们可以使用激光扫描仪捕捉房间内的所有一切，包括其内部的任何物品，例如具有镜面反射、光泽和哑光表面的物体，以及哑光墙壁。然后，我们使用算法将漫反射表面与镜面反射表面分离，最终可以将所有测量到的漫反射场景部分用作虚拟屏幕，用于对镜面反射部分进行偏转测量。”

神经形态相机实现高速成像

绘制房间地图对于静态实验室环境来说固然不错，但该方法无法解决高速行驶的自动驾驶汽车或移动的手术器械面临的问题。为了使该方法更具实用性，研究团队摒弃了传统的相机。

传统相机像翻页书一样逐帧捕捉场景。

研究人员集成了神经形态事件相机，以超高时间分辨率追踪局部亮度的变化。这种技术消除了冗余数据，即使在光照和表面反射率变化等复杂环境中，也能轻松捕捉运动物体的高速3D视频。

该原型系统能够以极高的帧速率，对混合反射率场景进行稳健的3D运动追踪。

目前，这项技术仍处于实验室原型阶段。然而，其架构具有极高的可扩展性。

研究人员设想，这种灵活的架构可以应用于各种3D成像应用，涵盖从在精细手术中追踪微观血管到对整个房间和建筑物进行数字化测绘等多个领域。

相关研究发表于期刊《Nature Communications》。