剑桥大学 _
使用机器学习算法(左)和通过公共道路导航的 3D AR HUD(右)进行道路障碍物检测。图片来源:剑桥大学工程系
增强现实 (AR) 平视显示器 (HUD) 被广泛认为是联网车辆的未来,但剑桥表示,需要更多以人为本的研究来评估 AR 在公共道路上驾驶车辆时对驾驶员的影响研究人员。
在对汽车全息 HUD 的效率、可用性、安全性和保障性的新评论中,主要作者 Jana Skirnewskaja 和她的博士学位。导师蒂姆·威尔金森教授说,虽然这项技术可以帮助提供更安全和包容的交通,但对驾驶员舒适度和整体道路安全的影响尚未完全了解,必须加以解决,以确保现代车辆的发展可以安全运行。研究结果发表在《先进材料》杂志上。
HUD 的工作原理是将导航和危险警告信息的透明 2D 或 3D数字图像投射到车辆的挡风玻璃上。然后,这些投影图像与驾驶员对前方道路的视野融合。例如,挡风玻璃 HUD 的设置使驾驶员无需将视线从道路上移开即可查看相关的及时信息。这项技术有助于将驾驶员的注意力保持在道路上,而不是驾驶员必须低头看仪表板或导航系统。
该领域的技术进步导致了具有全息显示and 3D 增强现实的 HUD。这种增加的深度感知可以将计算机生成的虚拟物体实时投射到驾驶员的视野中,以警告、通知或娱乐用户。通过缩短障碍物可视化时间,提高驾驶员对道路障碍物的警觉性,并降低眼睛疲劳和驾驶压力水平。
"如果我们要探索增强现实和混合现实在道路安全方面的可能性,全息 HUD 至关重要,"攻读博士学位的 Jana 说。EPSRC 博士培训中心 (CDT) 在连接电子和光子系统方面的研究,该中心是剑桥大学和伦敦大学学院的联合中心。"全息 HUD 可以将 3D 对象直接投射到视网膜中以实现 AR 体验。该技术被视为未来联网车辆的下一个新增功能,但在这种现代设置中驾驶时管理大量信息需要驾驶员执行多项任务,导致认知超负荷——这增加了驾驶时发生碰撞的可能性。"
根据他们的评论,在 AR HUD 的实施方面有一些重要的挑战需要解决,以下被认为是"最重要的":创建一个多焦点显示器,不包含视野的大视野;确保在挡风玻璃上的最佳定位;通过确保准确识别道路上的危险,在驾驶时创造最小的侵入性。
"需要对驾驶员分心进行进一步研究,"Jana 说。"这可能包括通过行为、神经多样性和系统工程研究分析挡风玻璃上的内容放置以及 AR 投影在驾驶员视野中的放置。"
剑桥研究人员对 LiDAR 衍生的 AR HUD 应用于汽车环境的愿景。图片来源:剑桥大学工程系。
该领域的发展导致 LiDAR(光检测和测距)数据被试用,以创建直接照射到驾驶员眼睛的道路物体的超高清全息表示。激光雷达通常用于农业、考古学和地理,但它也正在自动驾驶汽车中进行障碍物检测试验。它是一种遥感方法,通过发出激光脉冲来测量扫描仪和物体之间的距离。与此同时,研究人员表示,将机器学习算法(用于手势识别和自动障碍物检测)与超材料(一种新兴的具有极端功能特性的人工工程超轻材料)集成到 HUD 中,可能会导致可定制、
"全息 AR HUD 有可能提高运输的安全性,"Jana 说。"未来,这项技术可以增加车辆的互联性,并与互动的城市环境减少交通事故。"
研究人员在他们的审查中表示,有必要为驾驶员制定"包容性策略",例如,可以根据驾驶员的需要对某些物体进行优先排序,并将其放置在个人偏好的区域中。此外,他们说,还需要专注于为视力和/或运动受损的人开发技术,例如老年人和受残疾影响的人。这就是机器学习可以在"智能"避撞、视觉增强以及为患有神经多样性疾病(如注意力缺陷多动障碍 (ADHD)、自闭症和阅读障碍)的人提供支持方面发挥核心作用的地方。
虽然研究人员指出全息 HUD 可以提高道路安全性,但他们还建议未来的立法要求是针对安全的汽车全息视频显示器(可在 360° 视野内全面感知道路障碍物)和 AR HUD 制定的。
"出于安全原因,这是朝着全面障碍评估迈出的关键一步,并防止驾驶员因全息视频显示器和 AR HUD 导致的视野变化而感到疲劳,"Jana 补充道。
他们说,另一个需要考虑的重点是确保安全的信息管理,例如,将 3D 全息投影技术与实时加密-解密相结合以生成彩色全息视频。然后可以与智能城市环境共享车辆和驾驶员数据。
原文链接:https://techxplore.com/news/2022-06-augmented-reality-head-up-next-gen.html
More information: Jana Skirnewskaja et al, Automotive Holographic Head‐Up Displays, Advanced Materials (2022). DOI: 10.1002/adma.202110463
Journal information: Advanced Materials
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