對(duì)于AR/VR來講，實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的深度感知有助于實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定、良好的混合現(xiàn)實(shí)效果，將虛擬內(nèi)容更好地與物理空間融合。在移動(dòng)AR場(chǎng)景，我們可以通過手機(jī)的ToF、LiDAR傳感器對(duì)周圍環(huán)境進(jìn)行3D測(cè)距，而AR/VR設(shè)備也開始在探索此類傳感器的應(yīng)用。本文中，Karl Guttag對(duì)基于新型3D傳感技術(shù)Switching Pixels的VoxelSensor進(jìn)行了解析，發(fā)現(xiàn)此方案快速、準(zhǔn)確，甚至技術(shù)比現(xiàn)有3D傳感方案還好。
據(jù)青亭網(wǎng)了解，Switching Pixels由晶圓半導(dǎo)體公司VoxelSensors開發(fā)，這是一種3D感知和掃描框架，原理基于LBS激光掃描，特點(diǎn)是省電（檢測(cè)到光才會(huì)生成事件）、低延遲、3D傳感效果穩(wěn)定、適合各種照明條件、可追蹤活動(dòng)光源或圖案。Switching Pixels的掃描頻率可達(dá)100MHz，號(hào)稱比其他3D掃描速度快100倍。
Karl認(rèn)為，Switching Pixels保持對(duì)激光非常敏感的同時(shí)，又能排除其它光線。另外，雖然該方案也是在識(shí)別到事件后才觸發(fā)掃描，但其運(yùn)行方式不同于常見的“事件相機(jī)”。簡(jiǎn)單來講，Switching Pixels的區(qū)別是專注于識(shí)別激光事件，性能比普通事件相機(jī)更好，但也可以使用事件相機(jī)的算法。
【資料圖】
原理和細(xì)節(jié)
最開始，Switching Pixels以Lissajous模式快速掃描整個(gè)區(qū)域，并生成空間圖像。如果空間在掃描過程靜止不動(dòng)，那么該方案便會(huì)不斷提升分辨率。因此可以認(rèn)為，Switching Pixels的高分辨率建立在一系列最新的稀疏掃描數(shù)據(jù)之上。
據(jù)了解，Switching Pixels在不到1毫秒時(shí)間內(nèi)，就能生成掃描范圍內(nèi)的完整稀疏圖像。相比之下，典型LiDAR方案通常需要16毫秒或更久的掃描時(shí)間，再加上數(shù)據(jù)處理時(shí)間，會(huì)有一定延遲。因此相比于典型的dToF/LiDAR傳感器，VoxelSensors的方案速度快10倍以上，而且在任何時(shí)間捕捉到的圖像分辨率都更高。為什么呢？因?yàn)镾witching Pixels的測(cè)距準(zhǔn)確性不像LiDAR那樣受限于光速，也不依賴于大量的光速校準(zhǔn)。
如果將兩個(gè)Switching Pixels模組結(jié)合，便可通過三角測(cè)量法來識(shí)別精確的3D形狀、位置、輪廓和運(yùn)動(dòng)（每納秒生成一個(gè)新的立體像素），不需要復(fù)雜的圖像處理過程。
只需要不到1毫秒，就可以捕捉到可定位的深度信息（耗電大約只有幾十毫瓦），幾毫秒后，便可生成密集的深度信息，用于空間測(cè)繪和人機(jī)交互。
不過，該方案還在早期演示階段，硬件重量和體積大，還很難與AR/VR頭顯集成。VoxelSensors預(yù)計(jì)，隨著Switching Pixels體積不斷縮小，未來計(jì)劃在AR/VR中集成兩個(gè)這樣的模組，來實(shí)現(xiàn)3D掃描。
結(jié)合OQmented技術(shù)
去年12月，VoxelSensors曾宣布與LBS和3D傳感方案商OQmented合作，開發(fā)可集成AR/VR系統(tǒng)的3D激光掃描傳感器。該傳感器將結(jié)合OQmented的Lissajous模式的MEMS掃描鏡，與每幀逐行工作的光柵掃描相比，Lissajous軌跡掃描速度更快，并且能耗很低，它可以更快地捕獲完整的場(chǎng)景和快速移動(dòng)，并且需要更少的數(shù)據(jù)處理，可滿足AR/VR對(duì)于低延遲、高效率的需求。
多年來，OQmented也一直在嘗試?yán)肔issajous掃描工藝來制造LBS顯示模組，不過Guttag認(rèn)為，基于Lissajous顯示模組意義不大，也沒有競(jìng)爭(zhēng)力。反而是3D傳感器方案可能會(huì)帶來更大價(jià)值。因此他建議，OQmented應(yīng)該專注于研發(fā)感知技術(shù)，而不是顯示技術(shù)。
對(duì)比常見的AR/VR 3D傳感方案
Guttag指出，3D傳感的基本目標(biāo)是生成由XYZ三個(gè)維度立體像素組成的點(diǎn)云，并在其中定位現(xiàn)實(shí)世界中的物理對(duì)象。在AR/VR領(lǐng)域，有以下集中常見的3D感知技術(shù)：
1，光學(xué)定位（基于可見光或IR）
利用一個(gè)或多個(gè)攝像頭捕捉圖像，并輸入到圖像處理和結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)算法中，來推算2D/3D定位。如果使用多個(gè)相機(jī)、捕捉多幀圖像，便可以梳理出深度信息。
這是最常見的、且成本最低的3D傳感方式，但只具有一定程度的3D感知能力，尤其是深度感知的分辨率和精度很低，需要大量處理過程。
此外，還受到攝像頭刷新率、圖像處理延遲的限制，因此監(jiān)測(cè)深度速度慢，通常需要多幀圖像才能捕捉深度。
2，結(jié)構(gòu)光
該方案會(huì)投射一個(gè)或多個(gè)光圖案（常常為紅外光），然后再使用一個(gè)或多個(gè)相機(jī)（或紅外相機(jī)）捕捉。通過處理結(jié)構(gòu)光圖案的變形程度，來提取3D信息。
微軟Kinect就是基于結(jié)構(gòu)光方案，其基于PrimeSense開發(fā)的3D感知技術(shù)（該公司在2013年已經(jīng)被蘋果收購(gòu)），iPhone、iPad上的Face ID功能也是基于該技術(shù)。
通常，結(jié)構(gòu)光可以很好的識(shí)別深度，而且信息處理時(shí)間短。不過在掃描過程中，單結(jié)構(gòu)光模組（例如iPhone X）可能需要移動(dòng)，才能獲得準(zhǔn)確的結(jié)構(gòu)。
3，掃描型LiDAR
簡(jiǎn)單來講，該方案的原理是發(fā)射一束IR光線，通常是激光（或高度聚光的lED），然后檢測(cè)這束光返回傳感器（一個(gè)或多個(gè)）所需的時(shí)間，并根據(jù)光速來計(jì)算距離。在具體應(yīng)用中，它需要在X和Y方向發(fā)射一個(gè)或多個(gè)脈沖光束，以在X和Y軸上定位，而Z軸，也就是深度，則是通過計(jì)算光返回的時(shí)間來測(cè)量。
也就是說，該方案通常會(huì)搭配光束掃描模組，比如由電機(jī)驅(qū)動(dòng)的旋轉(zhuǎn)激光陣列、MEMS掃描鏡、震動(dòng)衍射光柵等等，缺點(diǎn)是掃描過程比較緩慢，多數(shù)超過1/60秒。深度測(cè)量上受到如發(fā)光、傳感和測(cè)量光速（大約每納秒30厘米）的整套系統(tǒng)準(zhǔn)確性而存在影響。
由于激光的輸出強(qiáng)度與人眼安全息息相關(guān)，因此該傳感方案需要在掃描距離、速度、分辨率、靈敏度、降噪等方面需要作出權(quán)衡。比如Intel RealSense L515就是基于LiDAR方案，掃描頻率約1/30秒，分辨率根據(jù)掃描距離而變化。值得注意的是，初代Quest Pro發(fā)布前，曾計(jì)劃采用Intel RealSense傳感器。
4，固態(tài)、ToF、LiDAR組合
對(duì)比基于狹窄激光束的掃描方案，這個(gè)組合方案結(jié)合了衍射光柵等技術(shù)，使用單個(gè)寬光束，或是細(xì)光束陣列來掃描整個(gè)場(chǎng)景。
此外，該方案配備了測(cè)量X、Y距離的微型ToF傳感器，常用于手機(jī)、AR/VR等設(shè)備中。
在實(shí)際應(yīng)用中，固態(tài)LiDAR的分辨率取決于ToF相機(jī)的分辨率（結(jié)合運(yùn)動(dòng)信息后，可逐漸提高分辨率）。值得注意的是，單個(gè)傳感器通常需要捕捉更多光子，才能實(shí)現(xiàn)傳感，因此需要更長(zhǎng)時(shí)間。也就是說，該系統(tǒng)檢測(cè)的物體距離越遠(yuǎn)，幀速率就越慢，尤其是在AR/VR場(chǎng)景中。比如，HoloLens 2可能需要1秒鐘才能識(shí)別到較遠(yuǎn)的距離。
對(duì)比VoxelSensors和其他主動(dòng)傳感技術(shù)
結(jié)論
對(duì)比上述典型的3D傳感方案，VoxelSensors主要優(yōu)勢(shì)如下：
◎ 初始運(yùn)動(dòng)檢測(cè)更快，約1毫秒（其他方案大約要16-33毫秒）；
◎ 對(duì)比簡(jiǎn)單的三角測(cè)量、光速測(cè)量、大規(guī)模立體圖像處理方式，VoxelSensors在深度計(jì)算的精度、速度、功率等方面具有優(yōu)勢(shì)；
◎ Switching Pixels靈敏度高，可實(shí)現(xiàn)更高的幀速率、更遠(yuǎn)的掃描距離、對(duì)人眼也更安全。
盡管如此，VoxelSensors當(dāng)前劣勢(shì)也很明顯，就是體積非常大。接下來還需要進(jìn)一步縮小硬件體積，降低成本，才能比現(xiàn)有的ToF傳感方案更有競(jìng)爭(zhēng)力。參考：VoxelSensor、KG
責(zé)任編輯：Rex_29
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