想象一个人正行驶在繁忙的高速公路上,需要查看车速和导航信息,但低头看仪表盘会让其视线在关键的一瞬间离开路面。这时,抬头显示器(HUD)就能发挥作用,可以将信息直接投射到挡风玻璃上。然而,目前的HUD技术通常体积庞大,而且只能在固定距离显示平面的二维图像,迫使人的眼睛不断地在数据和路面之间切换。

图片来源:期刊《Advanced Photonics Nexus》(2025)
据外媒报道,为克服这些局限性,由上海理工大学(University of Shanghai for Science and Technology)程庆庆教授和中国科学技术大学(University of Science and Technology of China)黄坤教授领导的研究团队提出一种新的全息显示方案。该研究成果发表在期刊《Advanced Photonics Nexus》上。
挑战:突破数字技术的局限
该领域长期面临的挑战之一是实现高质量的全息成像,利用光衍射创建虚拟物体,使其看起来像是位于现实世界的不同深度(例如,导航箭头看起来像是直接位于路面上)。然而,传统上计算这些全息图需要耗费大量的计算资源。
传统方法通常基于快速傅里叶变换 (FFT),但这些方法较为僵化。这些方法通常要求数字图像源和投影图像的采样密度匹配。当科学家尝试将小图像(来自显示芯片)投影到大面积区域(挡风玻璃)上时,传统的数学方法需要添加大量的“零填充”(本质上是空数据)才能完成计算。这会浪费计算机内存并降低处理速度,使其不适用于车辆的实时应用。
解决方案:计算的“变焦镜头”
研究人员提出一种全新的计算方法:基于矩阵乘法 (MM) 的衍射方法。研究人员没有采用传统的快速傅里叶变换(FFT)框架,而是将菲涅耳积分重构为一系列灵活的矩阵运算。
可以将其视为计算的“变焦镜头”。MM方法允许计算机独立地计算显示芯片和挡风玻璃的全息图,无需零填充,从而有效地消除冗余计算。在研究人员进行的基准测试中,与传统方法相比,该方法将计算时间缩短了约58%,并显著降低内存占用。
为验证这种方法,研究团队利用新算法构建出一个HUD原型系统。研究人员成功地在三个不同的距离(0.1米、0.5米和1.5米)同时投射三个不同的虚拟图像。在演示中,全息驾驶信息被投射到与现实世界参考物体(例如位于不同深度的交通锥和建筑工人)完美对齐的位置,从而实现虚拟与物理现实的无缝融合。至关重要的是,该方法能够处理极端尺寸差异,同时投射微小图像和巨大图像,并且能够在单一的计算框架内同时适用于近场和远场显示。
这项技术标志着向紧凑型、广角增强现实抬头显示器(AR-HUD)迈出重要一步。该技术通过加快计算速度并提高灵活性,为智能车辆铺平道路,使车辆无需笨重的硬件即可将重要的安全警报直接叠加到物理环境中。随着团队不断改进色彩和刷新率,未来智能挡风玻璃的雏形正逐渐显现。
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