据国外媒体报道，来自剑桥大学、牛津大学和伦敦大学学院(UCL)的研究人员开发出了首个基于激光雷达的车辆增强现实平视显示器。原型测试表明，这项技术可以“看穿”物体，并在不分散驾驶员注意力的情况下提醒他们潜在的危险，从而提高道路安全。
(来源:www.osapublishing.org)
与大多数抬头显示器使用的2D挡风玻璃投影不同，这项技术基于激光雷达，利用激光雷达数据创建代表道路物体的超高清全息图像，并直接传输到驾驶员的视野中。虽然这项技术尚未在汽车上进行测试，但基于从伦敦市中心繁忙街道收集的数据进行的早期测试表明，全息图像将根据驾驶员的实际位置出现在他的视野中，从而产生增强现实。当路标等物体被树木或卡车阻挡时，这种方法尤其有用，例如，它可以让驾驶员“看穿”视觉障碍。
该研究的主要作者、剑桥大学工程系博士生Jana Skirnewskaja表示，“目前，平视显示器正被集成到联网汽车中，通常速度或油量等信息被直接投射到驾驶员前方的挡风玻璃上，但驾驶员必须一直盯着道路。然而，我们想更进一步，将真实物体呈现为全景3D投影。”
Skirnewskaja和他的同事基于激光雷达创建了这个系统。研究人员使用激光雷达扫描Malet街，这是伦敦市中心伦敦大学学院校园内的一条繁忙的街道。合著者菲尔·威尔克斯(Phil Wilkes)是一名地理学家，他通常使用激光雷达扫描热带森林，现在使用一种称为地面激光扫描的技术扫描整条街道。数百万个脉冲从Malet街的多个地点发射出来。然后，激光雷达数据与点云数据相结合以创建3D模型。
菲尔·威尔克斯(Phil Wilkes)说，“通过这种方式，我们可以结合扫描结果构建一个完整的场景，不仅可以捕捉树木，还可以捕捉汽车、卡车、人、标志以及典型城市街道上的一切。虽然我们收集的数据来自一个固定的平台，但它类似于下一代自动或半自动驾驶汽车的传感器。”
Malet街的3D模型完成后，研究人员将街上的各种物体转化为全息投影。激光雷达数据以点云的形式呈现，经过分离算法处理，识别并提取目标物体。另一种算法用于将目标物体转换成计算机生成的衍射图案。这些数据点被部署到光学设备上，将3D全息物体投射到驾驶员的视野中。
该光学设备可以借助先进的算法投射多层全息图。全息投影可以以不同的尺寸呈现，并与其所代表的真实物体的位置保持一致。例如，隐藏的路标位于障碍物后面，全息投影将显示其实际位置，作为报警机制。
在未来，研究人员希望个性化HUD的布局，进一步改进系统，并开发出可以投影不同物体的多层次的算法。这些分层的全息图可以自由排列，出现在驾驶员的视野中。比如一楼，距离较远的交通标志可以投影成较小的尺寸。在第二层，可以以更大的尺寸显示彼此靠近的警告标志。Skirnewskaja说，“这种分层技术提供了增强的现实生活体验，可以自然地提醒司机。每个人可能对显示选项有不同的偏好。比如可以选择将驾驶员的生命健康体征投影到平视显示器的理想位置。”
“全景全息投影可以实时显示道路物体，可以有效补充现有的安全措施。全息图像可以提醒司机，但不会分散他的注意力。”目前，研究人员正在努力减小全息设备中使用的光学设备的尺寸，以便可以安装在车辆上。安装完成后，研究人员将在剑桥的公共道路上进行车辆测试。据国外媒体报道，来自剑桥大学、牛津大学和伦敦大学学院(UCL)的研究人员开发出了首个基于激光雷达的车辆增强现实平视显示器。原型测试表明，这种技术可以“看穿”ob……cts可以提醒司机潜在的危险，而不会分散他们的注意力，从而提高道路安全。
(来源:www.osapublishing.org)
与大多数抬头显示器使用的2D挡风玻璃投影不同，这项技术基于激光雷达，利用激光雷达数据创建代表道路物体的超高清全息图像，并直接传输到驾驶员的视野中。虽然这项技术尚未在汽车上进行测试，但基于从伦敦市中心繁忙街道收集的数据进行的早期测试表明，全息图像将根据驾驶员的实际位置出现在他的视野中，从而产生增强现实。当路标等物体被树木或卡车阻挡时，这种方法尤其有用，例如，它可以让驾驶员“看穿”视觉障碍。
该研究的主要作者、剑桥大学工程系博士生Jana Skirnewskaja表示，“目前，平视显示器正被集成到联网汽车中，通常速度或油量等信息被直接投射到驾驶员前方的挡风玻璃上，但驾驶员必须一直盯着道路。然而，我们想更进一步，将真实物体呈现为全景3D投影。”
Skirnewskaja和他的同事基于激光雷达创建了这个系统。研究人员使用激光雷达扫描Malet街，这是伦敦市中心伦敦大学学院校园内的一条繁忙的街道。合著者菲尔·威尔克斯(Phil Wilkes)是一名地理学家，他通常使用激光雷达扫描热带森林，现在使用一种称为地面激光扫描的技术扫描整条街道。数百万个脉冲从Malet街的多个地点发射出来。然后，激光雷达数据与点云数据相结合以创建3D模型。
菲尔·威尔克斯(Phil Wilkes)说，“通过这种方式，我们可以结合扫描结果构建一个完整的场景，不仅可以捕捉树木，还可以捕捉汽车、卡车、人、标志以及典型城市街道上的一切。虽然我们收集的数据来自一个固定的平台，但它类似于下一代自动或半自动驾驶汽车的传感器。”
Malet街的3D模型完成后，研究人员将街上的各种物体转化为全息投影。激光雷达数据以点云的形式呈现，经过分离算法处理，识别并提取目标物体。另一种算法用于将目标物体转换成计算机生成的衍射图案。这些数据点被部署到光学设备上，将3D全息物体投射到驾驶员的视野中。
该光学设备可以借助先进的算法投射多层全息图。全息投影可以以不同的尺寸呈现，并与其所代表的真实物体的位置保持一致。例如，隐藏的路标位于障碍物后面，全息投影将显示其实际位置，作为报警机制。
在未来，研究人员希望个性化HUD的布局，进一步改进系统，并开发出可以投影不同物体的多层次的算法。这些分层的全息图可以自由排列，出现在驾驶员的视野中。比如一楼，距离较远的交通标志可以投影成较小的尺寸。在第二层，可以以更大的尺寸显示彼此靠近的警告标志。Skirnewskaja说，“这种分层技术提供了增强的现实生活体验，可以自然地提醒司机。每个人可能对显示选项有不同的偏好。比如可以选择将驾驶员的生命健康体征投影到平视显示器的理想位置。”
“全景全息投影可以实时显示道路物体，可以有效补充现有的安全措施。全息图像可以提醒司机，但不会分散他的注意力。”目前，研究人员正在努力减小全息设备中使用的光学设备的尺寸，以便可以安装在车辆上。安装完成后，研究人员将在剑桥的公共道路上进行车辆测试。
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日前，我们从官方获悉，
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