尽管机器人的眼睛没有视网膜，但帮助它们更自然、更安全地观察世界并与世界互动的关键可能在于眼科医生办公室里常见的光学相干断层扫描(OCT)机器。

许多机器人公司正在将一项成像技术集成到他们的传感器包中，这就是光探测和测距，简称LiDAR。目前，这种方法吸引了自动驾驶汽车开发人员的极大关注和投资，它的工作原理与雷达类似，但它使用的是激光的短脉冲，而不是发出广泛的无线电波并寻找反射。

然而，传统的飞行时间激光雷达有许多缺点，使其难以在许多3D视觉应用中使用。因为它需要探测非常微弱的反射光信号，其他激光雷达系统甚至周围的阳光都很容易淹没探测器。它的深度分辨率也有限，而且密集扫描大面积区域(如高速公路或工厂车间)可能需要很长时间，这非常危险。为了解决这些挑战，研究人员正在转向一种叫做调频连续波(FMCW)激光雷达的形式。

杜克大学生物医学工程Michael J. Fitzpatrick特聘教授Joseph Izatt实验室的博士生Ruobing Qian说:“FMCW激光雷达与OCT的工作原理相同，后者自上世纪90年代初以来一直在生物医学工程领域发展。”但30年前，没有人知道自动驾驶汽车或机器人会成为现实，所以该技术专注于组织成像。现在，为了让它在其他新兴领域发挥作用，我们需要放弃其极高的分辨率，以换取更大的距离和速度。”

在3月29日《自然通讯》(Nature Communications)杂志上发表的一篇论文中，杜克大学的研究团队展示了他们从OCT研究中学到的一些技巧如何在实现亚毫米深度精度的同时，将之前的FMCW激光雷达数据吞吐量提高25倍。

OCT是超声波的光学模拟，它的工作原理是将声波发射到物体中，并测量它们返回所需的时间。为了对光波的返回时间进行计时，OCT设备测量了它们的相位与相同的光波相比发生了多大的位移，这些光波传播了相同的距离，但没有与另一个物体发生相互作用。

FMCW激光雷达采用了类似的方法，只是做了一些调整。该技术发出的激光束在不同频率之间不断变换。当探测器收集光线来测量其反射时间时，它可以区分特定的频率模式和任何其他光源，使其在各种照明条件下工作，速度非常快。然后，它会测量任何不受阻碍的光束的相移，这是一种比目前的激光雷达系统更精确的确定距离的方法。

Izatt说:“看到我们研究了几十年的生物细胞级成像技术可以直接用于大规模实时3D视觉，这是非常令人兴奋的。”“这正是机器人安全观看人类并与人类互动所需要的能力，甚至可以在增强现实中用实时3D视频取代虚拟形象。”

以前使用激光雷达的大多数工作都是依靠旋转的反射镜来扫描地面上的激光。虽然这种方法工作得很好，但它从根本上受到机械反射镜速度的限制，不管它使用的激光有多强。

杜克大学的研究人员转而使用了一种类似棱镜的衍射光栅，将激光分解成彩虹般的频率，并在远离光源时扩散开来。因为原始的激光仍然在一个频率范围内快速扫过，这就意味着激光雷达光束的扫过速度要比机械反射镜旋转的速度快得多。这使得系统能够在不损失深度和定位精度的情况下快速覆盖较宽的区域。

虽然OCT设备被用于描绘物体内部几毫米深的微观结构，但机器人3D视觉系统只需要定位人类尺度物体的表面。为了实现这一目标，研究人员缩小了OCT使用的频率范围，只寻找物体表面产生的峰值信号。这使系统的分辨率降低了一点，但成像范围和速度比传统的激光雷达要大得多。

结果，FMCW激光雷达系统实现了亚毫米定位精度，数据吞吐量比以前的演示高出25倍。结果表明，这种方法足够快速和准确地实时捕捉人体运动部位的细节，如点头或握拳。

伊扎特说:“就像电子相机已经无处不在一样，我们的愿景是开发基于激光雷达的新一代3D相机，这种相机速度快，能力强，能够将3D视觉集成到各种产品中。”“我们周围的世界是3D的，所以如果我们想让机器人和其他自动化系统与我们自然、安全地互动，它们就需要能够像我们看到它们一样看到我们。”

这项研究得到了美国国立卫生研究院(EY028079)、美国国家科学基金会(CBET-1902904)和国防部CDMRP (W81XWH-16-1-0498)的支持。

参考:

钱若冰，周凯文C.，张景凯，Christian Viehland, Al-Hafeez Dhalla, Joseph A. Izatt。视频速率高精度时频多路三维相干测距。自然通讯,2022;13 (1) DOI: 10.1038/s41467-022-29177-9