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基于LIDAR的AR显示屏可能会改善道路安全

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Joel Williams,助理编辑
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剑桥,英国,4月29日,2021年4月29日 - A莱达基于AR抬头显示允许驱动程序“通过”对象来警惕潜在的危险而不会分心。牛津大学剑桥大学的研究人员,伦敦大学(UCL)开发了这种技术,利用LIDAR创造了道路物体的超高定义全息陈述。

然后将这些物体直接投射到驾驶员的眼睛,与大多数朝上显示器中使用的2D挡风玻璃投影进行对比。

“我们的结果表明,2D挡风玻璃预测可以分散驾驶员的注意力,因为它们出现在挡风玻璃的一小块区域,驾驶员仍然必须将凝视从道路上朝向挡风玻璃转移,”Jana Skirnewskaja,一项研究技术的研究领先作者和博士。剑桥大学的候选人告诉光子媒体。“In the case of the 3D augmented reality optical setup, the holograms are directly projected into the driver’s eyes so that the pupil acts as a lens to focus the projected holographic objects on the road matching the distance and the size of the real-life objects.”
左,基于LIDAR数据的树的图像。对,相同的图像转换为全息图。礼貌Jana Skirnewskaja。
基于LIDAR数据(左)的树图像。转换为全息图(右)的相同图像。礼貌Jana Skirnewskaja。

她说,设置包括氦 - 霓虹灯(HENE)激光器,线性偏振器,半波片,超高定义空间光调制器和凸面和凹形镜片。它从LIDAR传感器输入的输入,该激光器传感器将信息馈送到算法中,然后将相关数据传输到光学系统。

研究人员使用LIDAR扫描了Malet Street,伦敦市中心UCL校园繁忙的地区。共同作者Phil Wilkes通常使用LIDAR来扫描热带森林,扫描整个街道,并用一种​​称为地面激光扫描的技术。从黑麦街的多个位置送出数百万脉冲以创建3D模型。

“这样,我们可以一起缝合扫描,构建一个整个场景,这不仅捕获树木,而且汽车,卡车,人,迹象以及你在典型的城市街道上看到的其他东西,”威尔克斯说。“虽然我们捕获的数据来自静止平台,但它类似于下一代自主或半自动车辆的传感器。”

当马尔特街的3D模型完成后,研究人员将街道上的各种物体转变为全息投影。通过分离算法处理点云形式的LIDAR数据以识别和提取目标对象。另一种算法将目标对象转换为计算机生成的衍射图案。然后将这些数据点发送到光学设置。

“在算法的帮助下,我们能够投影多个层,因此将几个全息物体进入驾驶员的眼睛,在驾驶员视野中创造了增强现实,”Skirnewskaja告诉Photonics Media。

全息投影驾驶员看到的是尺度和街道上所代表的真实对象的位置。例如,隐藏的路线标志将作为全息投影,相对于其在障碍物后面的实际位置,充当警报机制。

研究人员计划通过个性化朝上显示器的布局来优化其系统。它们创建了一种能够投影多层不同对象的算法,可以在驾驶员的视觉空间中自由排列。例如,在第一层中,可以以更小的尺寸投影在更远距离处的交通标志。在第二层中,较近距离的警告可以以更大的尺寸显示符号。

“目前我们正在在汽车环境中测试该技术。我们打算尝试使用不同的光源来减少光学设置的大小,并通过实现创建虚拟镜头的高级算法来减少镜头数量,“Skirnewskaja表示。“这将允许我们几乎将光学设置拟合到汽车环境中。”

该研究发表在光学表达www.doi.org/10.1364/oe.420740)。

photonics.com.
4月2021年
词汇表
全息术
由两个相互相干分量光束的所得到的干涉图案形成的物体波的光学记录。在全息过程中,连贯的光束首先被分成两个分量梁,其中一个分量束照射物体,其第二梁照射记录介质。第一波对物体的衍射或散射形成前进的物体波,并在介质处与第二相干光束或参考波发生干扰。所结果的...
莱达
光检测和测距的首字母缩略词,描述了使用光束代替传统微波束的系统进行大气监测,跟踪和检测功能。LADAR,激光检测和测距的首字母缩略词,使用激光检测速度,高度,方向和范围;它通常被称为激光雷达。
研究与技术 全息术 激光器 莱达 增强现实 增强现实展示 抬头 朝上显示系统 抬起头 抬头显示 朝上显示 车辆 车辆安全系统 安全 汽车 欧洲 剑桥大学

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