在过去的10年里，麻省理工学院媒体实验室的摄像机文化小组一直在开发创新的成像系统 - 从可以看到角落的摄像机到可以在封闭的书籍中阅读文本的摄像机 - 通过使用“飞行时间”，通过测量投射到场景中的光投射回传感器所花费的时间来测量距离的方法。

　　在IEEE Access中出现的一篇新论文中，Camera Culture组的成员提出了一种新的飞行时间成像方法，将其深度分辨率提高了1,000倍。这是可以使自动驾驶汽车变得实用的分辨率类型。

　　新方法还可以通过雾进行精确的距离测量，这已被证明是自动驾驶汽车发展的主要障碍。

　　在2米的范围内，现有的飞行时间系统具有大约1厘米的深度分辨率。这对于今天的汽车上的辅助停车和碰撞检测系统来说已经足够了。

　　但正如Achuta Kadambi，电气工程和计算机科学与媒体艺术与科学的博士生和该论文的第一作者所解释的那样，“当你增加射程时，你的分辨率会呈指数下降。假设你有一个远程方案，你希望你的汽车能够更远地检测到一个物体，这样它就可以做出快速的更新决定。你可能已经开始了1厘米，但现在你已经回到[分辨率]一英尺甚至5英尺。如果你犯了错误，可能会导致生命损失。“

　　相比之下，在距离为2米的情况下，麻省理工学院的研究人员系统的深度分辨率为3微米。Kadambi还进行了测试，他通过500米长的光纤发出一个光信号，沿着光纤长度有规则间隔的滤波器，以模拟长距离发生的功率衰减，然后将其馈送到他的系统。这些测试表明，在500米范围内，麻省理工学院系统仍应达到仅一厘米的深度分辨率。

　　Kadambi的论文顾问Ramesh Raskar是媒体艺术与科学副教授，摄影文化组负责人。

　　缓慢吸收

　　通过飞行时间成像，向场景发射短暂的光线，相机测量返回所需的时间，这表示反射它的物体的距离。光线爆裂的时间越长，对其行进距离的测量就越模糊。因此，光突发长度是决定系统分辨率的因素之一。

　　然而，另一个因素是检测率。调制器可以关闭和打开光束，每秒可以切换十亿次，但今天的探测器每秒只能进行大约1亿次测量。检测率是将现有的飞行时间系统限制为厘米级的分辨率。

　　然而，Kadambi表示，还有另一种能够实现更高分辨率的成像技术。该技术是干涉测量法，其中光束被分成两部分，其中一半保持局部循环，而另一半 - “样本光束” - 被射入视觉场景。反射的样本光束与局部循环光重新组合，两个光束之间的相位差 - 波谷的相对对齐和电磁波的波峰 - 可以非常精确地测量样本光束行进的距离。

　　但干涉测量需要仔细同步两个光束。“你永远不能把干涉测量法放在汽车上，因为它对振动非常敏感，”Kadambi说。“我们正在使用来自干涉测量的一些想法和激光雷达的一些想法，我们真的将这两个想法结合起来。”

　　在节拍上

　　他解释说，他们也使用声学中的一些想法。任何在音乐团中演出的人都熟悉“殴打”的现象。比如说，两个歌手略微失调 - 一个产生440赫兹的音高，另一个产生437赫兹 - 他们的声音之间的相互作用将产生另一种音调，其频率是他们的音符之间的差异。重唱 - 在这种情况下，3赫兹。

　　光脉冲也是如此。如果飞行时间成像系统以每秒十亿次脉冲的速率向场景发射光，并且返回的光与每秒999,999,999次的光脉冲相结合，则结果将是每秒脉冲一次的光信号 - 使用商品摄像机可轻松检测到的速率。而那个缓慢的“节拍”将包含测量距离所需的所有相位信息。

　　但是，不是尝试同步两个高频光信号 - 干涉测量系统必须 - Kadambi和Raskar只是调制返回信号，使用与之相关的相同技术。也就是说，它们脉冲已经脉冲的光。结果是相同的，但该方法对于汽车系统更加实用。

　　“光学相干性和电子相干性的融合非常独特，”Raskar说。“我们正在调整几千兆赫兹的光线，所以就像每秒钟打开和关闭手电筒数百万次。但我们正在以电子方式改变它，而不是光学方式。两者的组合实际上是你获得力量的地方对于这个系统。“

　　透过迷雾

　　与低频系统相比，千兆光学系统在补偿雾方面自然更好。雾对于飞行时间系统是有问题的，因为它会散射光：它会使返回的光信号偏转，使它们以较晚的方式到达奇数角度。试图在所有噪声中隔离真实信号在计算上具有太大的计算难度。

　　对于低频系统，散射会导致相位发生轻微变化，这种变化会使到达探测器的信号变得混乱。但是对于高频系统，相移相对于信号频率要大得多。到达不同路径的散射光信号实际上会相互抵消：一波的波谷将与另一波的波峰对齐。在威斯康星大学和哥伦比亚大学进行的理论分析表明，这种取消将非常广泛，以便更容易识别真实信号。