研究人员推出基于高精度双目视觉测量原理的视觉感知模式。这一原理涉及到中央高分辨率摄像头和外围辅助摄像头的协同工作。
受益于技术进步，传感器变得越来越复杂，有助于提高机器人、无人机、自动驾驶汽车和其他智能系统的传感能力。然而，许多传感器都依赖于单个摄像头，因此所收集测量数据的准确性受到摄像头视场（FOV）的限制。
据外媒报道，最近，北京航空航天大学的研究人员开发出新型多摄像头差分双目视觉传感器。该传感器具有更宽的视场，能够收集更准确的测量数据，可以集成到各种设备和智能机器人系统中。相关论文发表在期刊《光学与激光技术（Optics & Laser Technology）》上。
该论文合著者周富强教授表示：" 考虑到无人机探测、机器人导航和自动驾驶对环境感知的高精度要求，并受手机多摄像头模块的启发，研究人员推出基于高精度双目视觉测量原理的视觉感知模式。这一原理涉及到中央高分辨率摄像头和外围辅助摄像头的协同工作。"
这项研究的主要目标是开发具有更宽视场的传感器。研究人员希望，通过使用多个摄像头，并对它们进行策略性设置，从而实现协调系统。比起基于单个摄像头的传统传感器，该系统将可以更加精确地收集测量数据。周教授表示：" 这种多摄像头差分双目视觉传感器由中央主摄像头和四个外围辅助摄像头组成。主摄像头的四个象限图像与四个辅助摄像头图像组成四对双筒望远镜。从空间布置、测量范围和准确度方面对传感器的结构参数进行优化，以实现高精度的三维测量。"
研究人员进行了一系列实验，以测试所开发的传感器。结果发现，其视场比传统的双目摄像头要宽得多。通过结合多个摄像头的视场，该传感器可以收集更为精确的周围环境测量结果。周教授表示：" 与其他视觉测量方法相比，这种传感器具有更高的测量精度。特别是与同等的多摄像头测量方法相比，这减少了摄像头的数量，同时可以提高测量精度。"
未来，该团队开发的传感器有望集成至广泛的系统中，包括半自动或自动驾驶汽车、机器人和运动传感设备。这使研究人员可以在现实环境中验证其性能，并进一步调整相关设计，以促进未来实现商业化。研究人员认为，在视觉测量领域，双筒望远镜是确保高精度的最佳选择。基于所提出的原理和思路，能够实现大视场、高精度视觉感知。而结合小型工业摄像头和结构设计，可以进一步实现小型化和轻量化，该传感器可能成为未来智能无人系统中类似激光雷达的标配。
