研究人员受跳蛛启发研发超透镜 结合高效算法可测量深度距离

盖世汽车讯 据外媒报道，尽管技术在不断发展，但是在研发方面，什么发展都比不上进化。以跳蛛为例，尽管它们的大脑很小，却有着令人震惊的深度感知能力，从而可让它们从远于身体长度几倍的距离精确地扑向毫无戒心的目标物。

受此种蜘蛛的启发，美国哈佛大学约翰·保尔森工程与应用科学学院（Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences，SEAS）的研究人员研发了一款紧凑且高效的深度传感器，可用于微型机器人、自动驾驶汽车、小型可穿戴设备、或者轻量级虚拟现实（VR）和增强现实（AR）头显。该设备结合了一个多功能、平面超透镜与一个超高效的算法，可以在单个镜头中测量深度。

该论文合作第一作者兼物理系博士Zhujun Shi表示：“进化已经产生了各种不同的光学配置和视觉系统，而且是为不同目的量身定制。光学设计和纳米技术最终可以让我们研发出人工深度传感器以及其他既多样化又高效的视觉系统。”

如今，手机、汽车和视频游戏上的传感器等许多深度传感器都采用集成光源和多个摄像头来测量距离。例如，智能手机上的人脸识别系统采用数千个激光点来绘制脸部轮廓，对于具备足够的空间来放置电池和快速运行的计算机的设备来说，这种方法很有效，但是对于功率和计算能力都有限的小型设备，例如智能手表或微型机器人来说呢？

事实证明，进化为我们提供了很多选择。

人类使用立体视觉来测量深度，即当我们看着一个物体的时候，我们的两只眼睛都在收集略有不同的图像。试试将一根手指放在面前，轮流睁开双眼，可以看到手指似乎动了。然后，大脑会获取轮流睁开双眼时的图像，逐像素地检查这两幅图像，根据像素的移动方式计算与手指间的距离。

不过，跳蛛进化出一种更高效的深度测量系统。跳蛛的每只主眼都有几层半透明的视网膜，此类视网膜可以测量模糊程度不一的多幅图像。例如，如果一只跳蛛用其中一只主眼看一只果蝇，果蝇的图像在一个视网膜上会更清晰，而在另一个视网膜上会更模糊，此种模糊程度的变化都可以得出离果蝇的距离信息。

在计算机视觉中，此种距离计算称为离焦深度测量。但是，到目前为止，如果要想复制大自然中的现象，就需要配备有内部动力元件的大型摄像头，随着时间推移，去捕捉焦距不同的图像，这会限制传感器的速度和实际应用。

这就是超透镜发挥作用的时候。

研究人员展示了一款超透镜，可以同时生成包含不同信息的多幅图像。在该项研究的基础上，该团队又设计了一款超透镜，可以同时生成两幅模糊程度不同的图像。

研究人员表示：“与跳蛛采用多层视网膜同时捕捉多幅图像不同，该款超透镜可以将光线分开，在光敏传感器上形成两幅不同的离焦图像。”研究团队还研发了一种超级高效的算法，以解释两幅图像，并构建一张深度图来表示物体的距离。

研究人员表示：“因为超透镜能够实现现有的以及新型光学功能，与现有的透镜相比，更高效、速度更快、体积更小、复杂性更低，因而是一项具变革性的技术。光学设计和计算机成像技术的突破使我们研发了此种新型深度摄像头，将为科学和技术带来广泛的机遇。”（文中图片均来自哈佛大学约翰·保尔森工程与应用科学学院）