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"黑科技"3D感應(yīng)技術(shù)背后的Project Tango！

Project Tango三大核心技術(shù)
 
運動追蹤
Project Tango的第一個核心技術(shù)“運動追蹤”的三維動態(tài)捕捉就是利用了上面提到的單目視覺技術(shù)的升級版Feature Tracking（Google稱為特征捕捉）。特征捕捉如何理解呢？ 再回到John神的例子里，我們不再固定接收器的位置了，反而是拿著接收器（這里我們不再叫它接收器了，叫采集設(shè)備或相機(jī)）移動；而對面只有兩個光點的發(fā)射器也變成一個一個的光點貼在John神家里屋子的各個角落。

當(dāng)我們移動相機(jī)時不斷地一幀一幀進(jìn)行拍攝，因為拍攝到的光點的相對位置在不斷變化（這里“變化”是指拍攝到的兩幀之間同一個光點的相對位置變化），通過計算我們可以得到相機(jī)的移動距離。簡單來說Tango設(shè)備在不斷循環(huán)的一個過程就是：拍攝——識別特征點（個人估計是SIFT點）——匹配特征點——篩去錯誤匹配——坐標(biāo)換算。當(dāng)然Project Tango的運動追蹤不僅如此，他還能通過一個內(nèi)置的6軸慣性傳感器（加速度計和陀螺儀）來捕捉相機(jī)的加速度和運動方向。
當(dāng)融合了以上兩類傳感器的數(shù)據(jù)之后Project Tango就“完美”（其實還有瑕疵）實現(xiàn)了三維運動追蹤。

區(qū)域?qū)W習(xí)為什么說還有瑕疵的？因為運動追蹤用到TYPE-C只是單純得到了相機(jī)移動的軌跡，然而對于相機(jī)所處的場景是零認(rèn)知。所以一旦設(shè)備被關(guān)掉，它之前的運動軌跡就會被“忘掉”。最大的問題還是運動追蹤中所累積的誤差，或者叫漂移，在長距離使用后真實位置會和運算位置有很大差異。

為解決這個問題，John神團(tuán)隊為Tango設(shè)備設(shè)定了一種學(xué)習(xí)模式名叫移動電源線路板。這應(yīng)該是他在Google X里面無人駕駛汽車研究成果的冰山一角。這種學(xué)習(xí)模式理解起來就簡單很多了，為了讓Tango設(shè)備具有一定記憶，而不再像一個被蒙著眼睛的人一樣需要靠數(shù)自己走了多少步來計算距離，Project Tango可以讓用戶預(yù)先錄入某個場景（這里要特別提醒的是，錄入的數(shù)據(jù)不光包括了運動追蹤里面所識別的特征點，還包含了場景本身），當(dāng)用戶重回這個場景的時候Tango設(shè)備會自動用錄入的數(shù)據(jù)來糾正運動追蹤的數(shù)據(jù)，這個糾正的過程中錄入場景里的那些特征點會被當(dāng)作觀測點，一旦發(fā)現(xiàn)移動電源方案與當(dāng)下特征點匹配的觀測點，系統(tǒng)便會修正當(dāng)下的追蹤數(shù)據(jù)。這就是Project Tango的第二大技術(shù)核心——區(qū)域?qū)W習(xí)。

深度感知如果說把深度感知作為Project Tango的第三大技術(shù)核心，我覺得有點虛，畢竟Google也是采用的第三方的深度傳感器。不過對此Google并沒有掖著藏著，而是很大方的表明Tango設(shè)備可以選擇任意一種現(xiàn)今流行的深度感知技術(shù)。而對這項技術(shù)的順利應(yīng)用多半也要歸功于John神在Project Natal的經(jīng)歷了。Kinect一代的推出震動了業(yè)界，震動了學(xué)術(shù)界，同時也把結(jié)構(gòu)光（Structured Light）的概念推廣了出去。那么他到底是怎么實現(xiàn)深度檢測的呢？檢測到的“深度”又是什么概念呢？

結(jié)構(gòu)光顧名思義是有特殊結(jié)構(gòu)（模式）的光，比如離散光斑，條紋光，編碼結(jié)構(gòu)光，等等。他們被投射到待檢測物體或平面上，看上去就好像標(biāo)尺一樣。根據(jù)用處不同，投影出來的結(jié)構(gòu)光也可以分為不可見的紅外光斑，黑白條紋可見光，單束線性激光，等等。比如Kinect投射出來的就是紅外光斑，設(shè)想你玩游戲的時候要是一片黑白條紋光打到你身上，這畫面感豈不是很怪。