在发表于 IEEE Access 的一篇新论文中，相机文化小组的成员提出了一种新型的飞行时间成像方法，该方法可将深度分辨率提高 1000 倍。这种分辨率有望使自动驾驶汽车真正投入使用。.
这种新方法还可以在雾中进行精确的距离测量，而雾已被证明是无人驾驶汽车发展的主要障碍。.
在2米的探测距离上，现有的飞行时间系统的深度分辨率约为1厘米。这对于当今汽车的辅助泊车和碰撞检测系统来说已经足够好了。.
但正如电气与计算机工程和媒体艺术与科学专业的博士生阿楚塔·卡丹比解释的那样：“随着探测距离的增加，分辨率呈指数级下降。假设你遇到远距离探测场景，希望你的车辆能够探测到更远处的物体，以便快速做出更新决策。你最初的分辨率可能达到1厘米，但现在却只有0.3米甚至1.5米。如果判断失误，你可能会失去生命。”.
相比之下，麻省理工学院研究人员的系统在2米距离上的深度分辨率为3微米。卡丹比还进行了一项测试，他将光信号通过500米长的光纤传输，光纤沿线均匀分布着滤波器，以模拟能量在长距离传输过程中的衰减，然后再将信号输入到他的系统中。这些测试表明，在500米的距离上，麻省理工学院的系统仍然需要达到1厘米的深度分辨率。.
Kadambi 通过他的论文导师 Ramesh Raskar 加入了团队，Ramesh Raskar 是媒体艺术与科学系的副教授，也是摄影文化小组的负责人。.

慢动作：
飞行时间成像技术中，向目标物体发射一束微弱的光脉冲，相机测量光脉冲返回所需的时间，从而确定物体反射光的距离。光脉冲返回时间越长，距离测量结果就越不准确。因此，光脉冲的长度是决定系统分辨率的因素之一。
然而，另一个因素是检测速率。调制器可以每秒开关光束十亿次，但目前的探测器每秒只能进行约一亿次测量。检测速率限制了现有飞行时间成像系统的分辨率，使其只能达到厘米级。
然而，卡丹比表示，还有另一种成像技术可以实现更高的分辨率。这种技术是干涉测量法，它将一束光分成两束，一束光在局部循环，另一束光（即“样品光束”）则照射到目标物体上。反射的样品光束与局部循环的光重新组合，两束光之间的相位差——即电磁波波谷和波峰的相对位置——可以非常精确地测量样品光束传播的距离。
但干涉测量需要两束光精确同步。“你永远不可能在汽车上安装干涉仪，因为它对振动非常敏感，”卡丹比说。“我们借鉴了干涉测量和激光雷达的一些原理，并将两者结合起来。”

声学
。任何参加过乐团演奏的人都熟悉“节奏”现象。例如，如果两位歌手的音准略有偏差——一位唱的是440赫兹的音，另一位唱的是437赫兹的音——他们的声音相互作用会产生另一个音，其频率就是他们所唱音符之间的差值，在本例中为3赫兹。
光脉冲也是如此。如果飞行时间成像系统以每秒10亿次脉冲的频率照射一个场景，并将返回的光与每秒999,999,999次的光脉冲叠加，结果将产生一个每秒闪烁一次的光信号，这种频率很容易用商用摄像机检测到。而这种缓慢的“节奏”包含了测量距离所需的所有相位信息。
但与干涉测量系统必须同步两个高频光信号不同，Kadambi 和 Raskar 只是简单地调制返回信号，使用的正是最初产生该信号的技术。也就是说，他们对已经脉冲的光进行脉冲调制。结果相同，但这种方法对于汽车系统来说更加实用。
“光学相干性和电子相干性的融合是独一无二的，”Raskar 说。“我们以几吉赫兹的频率调制光，这就像每秒开关手电筒数百万次一样。但我们是通过电子方式而非光学方式来改变光频。正是这两种技术的结合为该系统提供了强大的动力。”

作者：拉里·哈迪斯蒂，麻省理工学院新闻办公室

其他参考文献

论文：利用GHz外差法重新思考机器视觉飞行时间
http://web.media.mit.edu/~achoo/beat/Kadambi_beat_lowres.pdf
存档：以貌取书
http://news.mit.edu/2016/computational-imaging-method-reads-closed-books-0909
存档：将3D成像性能提升1000倍
http://news.mit.edu/2015/algorithms-boost-3-d-imaging-resolution-1000-times-1201
存档：廉价“纳米相机”可实现光速运行
http://news.mit.edu/2013/inexpensive-nano-camera-1126