尽管机器人没有带视网膜的眼睛，但帮助他们更自然、更安全地看到世界并与世界互动的关键，可能在于眼科医生常用的光学相干断层扫描 (OCT，Optical Coherence tomography) 设备。

在2022年3月29日发表在《自然通讯》（Nature Communications）杂志上的一篇论文中，杜克大学团队展示了他们从OCT研究中学习到的一些技巧如何在仍然达到亚毫米深度精度的情况下，将之前的FMCW激光雷达数据吞吐量提高25倍。

许多机器人公司正在集成到其传感器包中的成像技术之一是光探测和测距，简称 LiDAR。目前，自动驾驶汽车开发商非常关注和投资，这种方法本质上像雷达一样工作，但它不是发送广泛的无线电波并寻找反射，而是使用来自激光的短脉冲光。

然而，传统的飞行时间激光雷达有许多缺点，难以在许多三维视觉应用中使用。因为它需要检测非常微弱的反射光信号，其他激光雷达系统甚至环境阳光都很容易淹没探测器。它的深度分辨率也有限，需要很长时间才能密集扫描大面积区域，如高速公路或工厂地板。为了应对这些挑战，研究人员正在转向一种称为调频连续波（FMCW）激光雷达的激光雷达。

“FMCW激光雷达的工作原理与OCT相同，自20世纪90年代初以来，生物医学工程领域一直在发展，”杜克大学Michael J. Fitzpatrick Distinguished Professor生物医学工程Joseph Izatt实验室的博士生 Qian Ruobing说。“但30年前，没有人知道自动驾驶汽车或机器人会成为一种东西，因此这项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，我们需要用它极高的分辨率来换取更大的距离和速度。”

OCT是超声波的光学模拟，其工作原理是向物体发送声波，并测量它们返回所需的时间。为了测量光波的返回时间，OCT设备测量它们的相位相对于经过相同距离但未与另一物体相互作用的相同光波的偏移量。

FMCW激光雷达采用了类似的方法，但也做了一些调整。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，使其能够以非常高的速度在各种照明条件下工作。然后，它测量无阻碍光束的任何相移，这是一种比现有激光雷达系统更精确的距离确定方法。

Izatt 说：“看到我们几十年来一直在研究的生物细胞级成像技术能够直接转化为大规模实时三维视觉，我们感到非常激动。”。“这些正是机器人安全地观看和与人类互动，甚至在增强现实中用实时3D视频取代化身所需的能力。”

以前使用激光雷达的大多数工作都依赖旋转的反射镜来扫描景观上的激光。虽然这种方法效果很好，但它从根本上受到机械反射镜速度的限制，无论它使用的激光有多强。

杜克大学的研究人员使用了一种衍射光栅，它的工作原理类似于棱镜，将激光分解成一道彩虹，当它们离开光源时，彩虹的频率会扩散开来。由于原始激光仍在快速扫过一系列频率，这就转化为激光雷达光束扫过的速度远远快于机械反射镜的旋转速度。这使得该系统能够快速覆盖大面积区域，而不会损失太多深度或定位精度。

虽然OCT设备被用来描绘物体内部高达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。为了实现这一点，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。这会使系统的分辨率降低一点，但成像范围和速度要比传统激光雷达大得多。

其结果是FMCW激光雷达系统实现了亚毫米定位精度，数据吞吐量是之前演示的25倍。结果表明，这种方法足够快速和准确，可以实时捕捉人体运动部位的细节——比如点头或握紧的手。

“就像电子相机已经无处不在一样，我们的愿景是开发新一代基于 LiDAR 的 3D 相机，这些相机速度快、能力强，足以将 3D 视觉集成到各种产品中，”Izatt 说。“我们周围的世界是 3D 的，所以如果我们希望机器人和其他自动化系统自然而安全地与我们互动，他们需要能够看到我们，就像我们能看到它们一样。”