hud|支持动态变焦，剑桥大学基于LiDAR的全息HUD方案解析( 二 ) ar|hud|全息影像

在3D成像过程中，系统会将不同焦点平面的物体转化为同一个物体平面，然后再将物体平面显示在人眼面前特定的焦距，从而模拟多样物体在不同深度距离的效果，实际无需调节焦距即可自然查看AR指示。
关于测试结果
【 hud|支持动态变焦，剑桥大学基于LiDAR的全息HUD方案解析】实验发现，该方案显示的焦距越远（大于600毫米），效果越清晰、对比度越高、与真实环境的位置越对齐。此外，该方案的眼动范围可达7毫米x7毫米，对角线FOV达6.856°。同时，SLM的像素间距越小，FOV越大。

文章插图
LiDAR 数据与点云数据的集成将有效提升AR导航的安全性，可以实时预测道路障碍。 LiDAR 点云可以识别隐藏在驾驶员视野之外（在其他物体后面）的道路障碍物。在 AR 模式下将扫描的 LiDAR 数据集成到全息 HUD 中，可以通过实时提醒驾驶员来增强障碍物识别。使用光学扫描仪识别驾驶员，人类识别技术可以与机器学习方法相结合，在汽车领域创建安全应用。
实际上，许多自动驾驶汽车已配备LiDAR传感器，这项方案也许可以直接用于自动驾驶汽车中。
未来，该方案将支持画面布局设置，还可以同时现实多个3D物体，甚至同时渲染不同焦点平面的AR内容。比如：远处的路牌可以缩小尺寸，近处的路牌可以放大，提升自然观感。而且，这些功能未来将支持自定义。另外，科研人员正在着手缩小光学元件的体积，以用于车载系统。参考：newswise

hud|支持动态变焦，剑桥大学基于LiDAR的全息HUD方案解析( 二 )

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