“密歇根大学开发实时3D运动追踪系统 可取代激光雷达和自动驾驶摄像头”

根据盖亚汽车信息，密歇根大学( university of michigan )开发了一种新的实时3d运动跟踪系统，以替代激光雷达和自动驾驶APP的照相机等成像系统技术。

(图片来源: Michigan的统一性)

该技术将透明光电探测器与高级神经互联网相结合，有望应用于自动制造、生物医学成像和自动驾驶行业。 密歇根大学电子计算机工程副教授赵慧中及其团队开发了透明、纳米级、高灵敏度的石墨烯光电探测器，该成像系统利用了该探测器的特点。

电子与计算机工程专业博士生戴慧章说:“石墨烯纳米设备与机器学习算法的深度结合，可以给科技行业带来机会。 与其他几种处理方式相比，本公司的系统具有计算效率高、跟踪速度快、硬件紧凑、价格低廉的特点。 ”

石墨烯光电探测器被调节为吸收约10%的光。 由于石墨烯对光非常敏感，所以足以根据计算图像生成可重构的图像。 这些光电探测器层叠在一起，组成一个紧凑的系统，聚焦在每一层不同的焦平面上，实现3d图像。

这个团队不仅解决了3d图像，还解决了实时运动跟踪。 为此，需要明确被跟踪物体的位置和方向的方法。 研究人员表示，典型的方法有激光雷达系统和光场照相机，但两者都有明显的局限性。

密歇根大学表示，有人采用超材料和多种摄像头，但如果不引入深度学习算法，光靠硬件是无法指望的。 电气与计算机工程博士生zhen xu制作了光学装置，与团队合作，让神经互联网能够解读位置新闻。

神经互联网经过训练，在整个场景中搜索特定物体，只集中于感兴趣的物体。 项目负责人、电子计算机工程教授ted norris说:“神经网络的训练需要时间，但训练结束后，当看到摄像机所在的场景时，可以在几毫秒内给出答案。”

该小组跟踪了一束光，利用两个4×4像素石墨烯光电探测器阵列堆栈成功跟踪了瓢虫。 另外，研究人员解释了这项技术是可以扩展的。 他们认为，虽然一点实用只需要4000像素，但越来越多的应用只需要400×600像素阵列。 成像系统技术可以与其他材料一起采用，但石墨烯的优点之一是不需要人工照明，对环境友好。