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            iPhone 上的激光雷達有什么用

            媒體:回形針PaperClip  作者:葉航宇
            專業號:梅泥 2020/10/14 14:16:27

            今天(10月14日)凌晨的蘋果發布會上,iPhone 12 正式面世。與基本機型相比,iPhone 12 Pro 和 iPhone 12 Pro Max 的后置攝像頭除了多一枚長焦鏡頭,還增加了一顆 LiDAR,激光雷達掃描儀。

            這顆激光雷達是什么?它能為你的手機帶來什么新體驗?

            在這塊圓形黑色區域之下,LiDAR 主要由兩部分組成:發射端和接收端。垂直腔面發射激光器(VCSEL)作為發射端,向物體發射一束紅外光,經反射被 CMOS 圖像傳感器接收,光束經歷的這一段時間被稱為飛行時間(ToF)。

            飛行時間又分為直接飛行時間(dToF)和間接飛行時間(iToF)。前者向目標發射一個光脈沖信號,直接測量光子從出發到返回的用時;后者發射一連串經過調制的光波,通過檢測來回光波間的相位差測量飛行時間。

            已知光速,通過簡單的計算我們就能得到與目標物體之間的距離。這樣的測距原理與雷達類似,不過,LiDAR 基于的是脈沖激光,比雷達利用的無線電波波長更短、頻率更高,可以得到分辨率更高的圖像,精度可達厘米甚至毫米級別。

            因此,LiDAR 也被應用在地圖測繪、自動駕駛、文物保護等領域。而到了手機,它又能做些什么呢?

            這不是蘋果第一次在它的產品里引入激光雷達。早在今年 3 月,2020 款 iPad Pro 就配備了 LiDAR 掃描功能,采用直接飛行時間技術(dToF),相比 iToF,功耗較低且不易受環境光的干擾,可以做到大范圍測量。

            使用時,發射器投射出 9 * 64 大小的矩陣光束,捕捉并繪制最遠 5 米范圍內的位置深度圖。改變,首先發生在你拍攝的照片里。

            一張出色的淺景深照片,是通過調大相機光圈并對焦在距離相機較近的地方實現的。今天,通過多個攝像頭和機器學習算法的幫助,用手機也能輕而易舉拍出這種背景虛化的效果。

            首先,神經網絡和機器學習技術可以讓手機知道我們在拍什么,以及目標距離我們有多遠。對于普通人來說,從一張照片中判斷物體層次和遠近關系是一件非常容易的事,但對于機器,則需要大量的資源來學習,比如顏色分布、明暗程度和物體尺寸。

            就像上面這張照片,曝光度均勻且主題明顯,機器很容易分析出距離鏡頭較近的點以及距離鏡頭較遠的點。

            可一旦照片中有更復雜的關系,事情就變得棘手了。

            人類或者動物的毛發、豐富的色彩、以及與背景顏色接近的衣服等,都很容易被機器誤判為背景,尤其是主體的邊緣區域,呈現出不自然的模糊效果。

            LiDAR 的加入能帶來更精準的深度信息,以便于讓 iPhone 理解物體之間的前后關系,通過算法繪制出一張空間位圖,并將照片做切片處理。iPhone 會在幾納秒內根據深度信息圖將照片切分成多份,距離越遠的圖層,模糊程度越高,制作出一張以假亂真的淺景深人像照片。

            同時,在低光照條件下,iPhone 的對焦速度也將大幅提升,并且可以在黑暗中準確找到畫面中的人物,為夜間模式下的人像照片打下基礎。

            當然,LiDAR 對 iPhone 12 Pro 的拍照提升實際上還得看實拍測試。你可以期待另一個讓它真正大放異彩的領域—— AR。

            2017 年開始,蘋果公司推出 AR 軟件開發套件 ARKit,開發者們可以使用它制作出精致的 AR 應用,比如下面這個能讓你隨時隨地打保齡球的游戲。

            游戲場景中的這兩人保持運動狀態,且是前后移動,在沒有深度信息的輔助下,機器難以判斷出兩個人的位置關系,把球放置在二人中央。所以你會看到,球時不時從人體內「穿」過的詭異畫面。

            而加入了 LiDAR 之后,通過測量出照片的深度系統,將游戲里的 3D 模型附著在地面、桌面等平面上,并分析整個攝像頭視野內的空間位置關系來動態調節模型的光照和陰影,使游戲體驗更加真實。

            當這些人物從你面前跑過,將帶來身臨其境的體驗,并且通過機器學習算法的加持,AR 應用能更清楚地知道攝像機視野里的是你家的沙發還是地面,從而將草地附著到沙發腳的位置,與你所處的位置達到前所未有的契合。

            你可能意識到了,手機前置的 Face ID 也能構建 3D 圖像,它與 LiDAR 有什么區別?

            從紅外攝像機拍攝到的光斑可以看出,Face ID 的結構光傳感器通過點陣投影發射出超過 3 萬個不可見的光斑,利用扭曲建模,制作出一張準確的面部深度圖,從而將 2D 的圖像轉換為帶有深度信息的 3D 圖像。受距離所限,只能進行小范圍的 3D 繪制,用于人臉識別。

            而 LiDAR 的光斑較大且疏,更適合用來對整個房間進行掃描和建模。

            LiDAR 能讓你的手機在 AR 應用中獲得更好的體驗,在家里放一把椅子,它比你的雙目還要更精準地知道椅子離地面多遠、離墻壁多遠。

            椅子嵌進墻里或是立在墻面的畫面,再也不會出現了。

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            封面圖來源:

            Apple

            參考資料:

            [1] Foix, S., et al. (2011). Lock-in Time-of-Flight (ToF) Cameras: A Survey. IEEE Sensors Journal, 11: 1917-1926.

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