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Envisics開(kāi)發(fā)出支持實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)全息圖的車(chē)載HUD

XcgB_CINNO_Crea ? 來(lái)源:fqj ? 2019-05-31 14:34 ? 次閱讀
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CINNO Research 產(chǎn)業(yè)資訊,在低調(diào)研究一年后,作為全息技術(shù)開(kāi)發(fā)先鋒的車(chē)載平視顯示器(HUD)開(kāi)發(fā)商Envisics在CES 2019展示了他們的新解決方案。我很遺憾錯(cuò)過(guò)了那次樣品展示,不過(guò)后來(lái)又有幸收到公司邀請(qǐng),我們到了他們位于底特律的辦公室參與了關(guān)于這項(xiàng)技術(shù)的討論。在那里,我們看到了迄今為止我見(jiàn)過(guò)的最好的車(chē)載HUD。

現(xiàn)在,幾乎所有的HUD都是基于圖像的。車(chē)載HUD利用直接顯像或微型顯示器創(chuàng)建一副虛擬的圖像畫(huà)面,然后將該虛擬圖像“投影”到某個(gè)固定的焦平面,該平面通常位于汽車(chē)的前部。Envisics的方法是使用一種定制開(kāi)發(fā)的空間光調(diào)制器(SLM,Spatial Light Modulator),這是一種改進(jìn)的微型顯示器,改進(jìn)的目標(biāo)是控制投射光的相位分布。這種方案在計(jì)算完待顯示圖像的全息圖數(shù)據(jù)之后,會(huì)進(jìn)一步將這些全息圖數(shù)據(jù)傳輸?shù)接杉す饣?a target="_blank">LED作為光源照射的SLM上并投影顯示。

Envisics開(kāi)發(fā)出支持實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)全息圖的車(chē)載HUD

傳統(tǒng)基于圖像的方法一般會(huì)阻擋大量光線(xiàn),進(jìn)而降低光能利用率。這種新方法的優(yōu)點(diǎn)是能夠充分利用所有光能,將其用于畫(huà)面內(nèi)容的顯示。不過(guò)這種方法也有自己的缺點(diǎn),那就是在計(jì)算相位全息圖時(shí)會(huì)帶來(lái)很大的計(jì)算負(fù)荷。

在我們的討論過(guò)程中,Envisics的首席技術(shù)官Jamieson Christmas博士解釋說(shuō),設(shè)計(jì)人員一定都不想通過(guò)簡(jiǎn)單地對(duì)圖像進(jìn)行傅里葉變換來(lái)計(jì)算所需要的全息圖。這種方案雖然可以生成光學(xué)全息圖,但是其光學(xué)效率非常低,而且計(jì)算結(jié)果還有非常大的零階分量,這在顯示器的顯示過(guò)程中會(huì)呈現(xiàn)為中間位置的一個(gè)亮點(diǎn)。

“相位全息圖方案可以消除上述這種不需要的零階分量,但是需要以額外的計(jì)算負(fù)荷為代價(jià)。傳統(tǒng)的計(jì)算方法基于反復(fù)的試錯(cuò)試驗(yàn)和迭代來(lái)獲得最終所需要的全息圖,”Christmas博士解釋說(shuō),“但這種方法不可能實(shí)時(shí)完成,它肯定會(huì)非常耗時(shí)。我博士研究方向的一方面就是設(shè)計(jì)一種新的方法,而這也正是我們目前全息圖解決方案的基礎(chǔ)。基于這種方法,我們能夠以超過(guò)每秒180幀的速度動(dòng)態(tài)計(jì)算全彩色高分辨率的相位全息圖。”

Christmas博士解釋說(shuō),他們同時(shí)也定制開(kāi)發(fā)了一款LCOS顯示器,以?xún)?yōu)化上述相位調(diào)制。這里需要雙折射非常高的液晶材料,這樣才有機(jī)會(huì)在全運(yùn)動(dòng)視頻速率下實(shí)現(xiàn)精確的相位調(diào)制。

“這些改進(jìn)對(duì)于優(yōu)化系統(tǒng)性能和效率至關(guān)重要,” Christmas博士說(shuō)。

空間光調(diào)制器在可制造性方面具有另一個(gè)非常顯著的優(yōu)點(diǎn)。Christmas博士解釋說(shuō),即使相位調(diào)制器上有許多缺失的像素,這些像素對(duì)應(yīng)的信息也不會(huì)在最終的全息圖上可見(jiàn),不過(guò)效率會(huì)低一些,另外對(duì)齊過(guò)程也非常簡(jiǎn)單。從系統(tǒng)的角度來(lái)看,相位調(diào)制的HUD大概是傳統(tǒng)基于DLP或LCD的HUD的1/2。

利用實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)全息圖生成方案,設(shè)計(jì)人員幾乎可以實(shí)現(xiàn)一系列的光學(xué)功能。像速度,方向箭頭等符號(hào)的顯示當(dāng)然是最基本的,另外它還可以實(shí)現(xiàn)光學(xué)元件,如鏡頭等的功能。這是什么意思呢?這意味著這種方案可以實(shí)時(shí)移動(dòng)虛擬圖像的焦平面。最重要的是,現(xiàn)在可以基于軟件而不是硬件的方法來(lái)對(duì)色彩,對(duì)比度,幀速率,位深度等進(jìn)行性能折衷設(shè)計(jì),從而可以很快地展示新功能。

Envisics向汽車(chē)行業(yè)展示的第二代 HUD實(shí)現(xiàn)了2.5米和10米兩個(gè)深度的雙平面解決方案。就分辨率而言,這里使用每角度內(nèi)擁有的像素?cái)?shù)量更合適。Envisics為較近圖像平面提供每度350像素的分辨率,為較遠(yuǎn)圖像平面提供每度170像素的分辨率。設(shè)計(jì)人員對(duì)此進(jìn)行了基準(zhǔn)測(cè)試,該產(chǎn)品在20/20視覺(jué)測(cè)試下大約為每度60像素,這樣的分辨率說(shuō)明我們正在討論的圖像具有非常高的保真度。這款設(shè)備的亮度可以從1 cd /m2到25K cd /m2進(jìn)行調(diào)節(jié)。Christmas博士并未指明視野,但表示他們可以用這些顯示圖像同時(shí)覆蓋“三條公路”。

在Envisics的展示中,投影儀可以在距離HUD 10米處的屏幕上顯示駕駛視頻。當(dāng)汽車(chē)行駛時(shí),我們會(huì)看到方向箭頭以及用來(lái)突出路線(xiàn)的很寬的照明區(qū)域。當(dāng)汽車(chē)轉(zhuǎn)彎時(shí),這些很寬的照明區(qū)域也會(huì)同步在HUD視野(FOV)中移動(dòng)。HUD所顯示畫(huà)面中還有車(chē)道保持線(xiàn),自行車(chē)警示信號(hào)和其他AR提示信號(hào)。

這些提示信號(hào)看起來(lái)像是和真實(shí)的物理世界互相映射的,從觀看者角度來(lái)看,遠(yuǎn)場(chǎng)圖像看起來(lái)一點(diǎn)都不像是放置在距觀察者很遠(yuǎn)的地方。圖像生成利用了長(zhǎng)距離的3D深度線(xiàn)索,像一種幾何體,這種幾何體可以讓大腦誤以為我們正在查看一個(gè)具有連續(xù)深度信息的空間。

下面的圖像顯示,用戶(hù)可以聚焦于近場(chǎng)平面的符號(hào)系統(tǒng),這時(shí)遠(yuǎn)場(chǎng)畫(huà)面由于離焦而虛化成背景;同樣,用戶(hù)也可以聚焦于遠(yuǎn)場(chǎng)圖像,相應(yīng)地,這時(shí)前景畫(huà)面失焦,這些都像我們?cè)诂F(xiàn)實(shí)生活中感受到的一樣。

設(shè)備展示期間讓我分心的一件事是部分圖像中出現(xiàn)了一些重影。例如,當(dāng)一個(gè)圓形圖標(biāo)出現(xiàn)在視野的下半部分時(shí),畫(huà)面重影比較嚴(yán)重,但是當(dāng)它在視野中向上移動(dòng)時(shí)會(huì)快速收斂進(jìn)而消失。這里出現(xiàn)鬼影問(wèn)題是因?yàn)閾躏L(fēng)玻璃沒(méi)有針對(duì)平視顯示器展示樣品的大視場(chǎng)進(jìn)行優(yōu)化。他們告訴我,這在他們其他的產(chǎn)品上可以很輕松地解決。

我還認(rèn)為紅色看起來(lái)會(huì)顯得有點(diǎn)暗淡。不過(guò)有趣的是,Christmas博士說(shuō),其他人還認(rèn)為它太明亮了,這表明可能有一些人為因素在這里起作用。例如,每個(gè)人的明視反應(yīng)都不同,因此激光波長(zhǎng)的選擇會(huì)對(duì)人產(chǎn)生不同的影響。

總的來(lái)說(shuō),這是一次非常令人驚艷的展示,Christmas博士暗示Envisics正在與許多汽車(chē)制造商和供應(yīng)商合作,在新車(chē)開(kāi)發(fā)中部署這項(xiàng)技術(shù),另外,他們正在研發(fā)更高階的版本。從這樣的展示品到在真實(shí)汽車(chē)的設(shè)計(jì)中應(yīng)用通常需要很長(zhǎng)時(shí)間,不過(guò)考慮到以前的汽車(chē)HUD公司的歷史記錄,也許我們可以期望這樣的技術(shù)會(huì)比想象的更快。

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原文標(biāo)題:AR/VR|Envisics開(kāi)發(fā)出支持實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)全息圖的車(chē)載HUD

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