UCLA工程师开发出仿生3D摄像头可用于自动驾驶系统
在计算图像处理的支持下，该摄像头可以获悉隐藏在角落或其他物品后面的物体的大小和形状。该技术可以集成到自动驾驶汽车或医学成像工具中，其传感能力远远超出当前最先进的技术水平。
在黑暗中，蝙蝠可以通过使用回声定位或声纳的形式将周围环境的生动画面形象化。蝙蝠的高频吱吱声会从周围环境中反弹，再传回耳朵。对于夜间活动的动物，回声到达耳朵所需的时间和声音的强度之间的微小差异可以实时告诉它们物体在哪里，有什么障碍物以及潜在猎物的接近程度。回声到达夜间活动的动物所需的时间和声音的强度之间的微小差异，可以使得夜间活动动物获悉物体所在方位、是否有障碍物，以及潜在猎物的距离。
许多昆虫都有几何形状的复眼，每只“眼睛”由数百到数万个单独的视觉单位组成，因此可以从多条视线看到同一事物。例如，果蝇的眼睛为球状复眼，即使具有固定的焦距，也能提供近360度的视野，因此很难看到远处的东西，例如高空举着的苍蝇拍。
受到苍蝇和蝙蝠视觉的启发，加州大学洛杉矶分校研究人员领导的团队着手设计一种具有先进功能的高性能3D摄像头系统，可兼具两种动物视觉的优势。
研究负责人、加州大学洛杉矶分校Samueli工程学院生物工程副教授高亮（Liang Gao）表示：“虽然已对该想法进行过多次尝试，但在一定范围内看到遮挡物一直是一个主要障碍。为了解决这个问题，我们开发出一种新颖的计算成像框架，首次能够通过简单的光学器件和少量传感器阵列获取宽而深的全景视图。”
使用CLIP通过遮挡进行3D成像
该框架称为“紧凑型光场摄影（CLIP）”，允许摄像头系统以扩展的深度范围“看到”物体周围。在实验中，研究人员证明该系统可以“看到”传统3D摄像头无法发现的隐藏物体。
研究人员还使用了激光雷达，激光扫描周围环境以创建该区域的3D地图。没有CLIP的传统激光雷达可拍摄场景的高分辨率快照，但会错过隐藏的物体，就像人眼一样。
通过使用7个带CLIP的LiDAR摄像头，该阵列会拍摄场景的低分辨率图像，处理各个摄像头看到的内容，然后在高分辨率3D成像中重建组合场景。研究人员展示了摄像头系统可以对具有多个对象的复杂3D场景进行成像，而这些对象的距离都设置的不同。
据高说，CLIP可帮助摄像头阵列以类似的方式理解隐藏的内容。结合激光雷达，该系统能够实现蝙蝠回声定位效果，因此人们可以通过光线反射回摄像头所需的时间来感知隐藏的物体。
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