TetraVue推出了一个系统 它能将2D图像变成3D图像

一般来说，激光雷达能够通过移动激光光束进行扫描，并瞬间照亮汽车前方的整个环境。这个技术将高分辨率图像与激光雷达的测距结合起来，在自动驾驶汽车上得到了广泛的应用。但就目前来说，这项技术非常昂贵，这是激光雷达亟待解决的问题之一。

近日，加州的TetraVue公司表示将能解决这个问题。该公司推出了一个系统，该系统可以将激光雷达的2D视频输入作为普通相机的高分辨率，同时又便宜得足以成为未来自动驾驶汽车的传感器套件中的组件。它使用脉冲砷化镓二极管激光器作为闪光灯，并测量阵列中每个像素到成像对象的距离。换句话说，它将2D图像变成3D图像。

目前，TetraVue最新的深度摄像头能够产生百万像素（Megapixel）点级别的3D图像，建模精度达到专业测绘级别，并能提供实时的空间感知信息。换句话说，TetraVue将2D图像变成了3D图像。

Flash LiDAR 实现应用已经有一段时间，特别是在军事行业实现了广泛的应用。不过因为军事行业的特殊性，几乎没人计算它的成本。但TetraVue表示它将通过测量物体的距离，来实现2D图像到3D图像的转变，还能控制成本。

TetraVue公司首席执行官Hal Zarem表示：“我们在透镜和图像传感器之间放置了一个光学编码器，并在光子进入时为其提供时间戳，因此我们可以提取距离信息。

这种方法的优势是能够测量距离，因此TetraVue系统有200万像素之高。并且因为闪光以30赫兹每纳秒的速度重复，激光雷达每秒提供的数据高达6000万比特。这就产生了高分辨率、全动作的视频。

Zarem表示：“因为每个像素都可以获得标准的视频和激光雷达，所以不需要计算出光子来自哪个物体。也就是说，它已经与摄像头融为一体。

TetraVue表示除了其自带的激光雷达，就无需在使用其他的激光雷达。我们可以理解为：向所有其他激光雷达公司告别 - 例如，Velodyne。 至于其他的传感器，雷达就能存活下来，还有少数摄像机可以充当辅助角色，比如倒车时的汽车后方视野。

至于为什么TetraVue能够控制成本，这还和它的芯片有关。TetraVue仅使用标准的CMOS和CCD光学芯片，便可以实现百万级像素点的获取，这不仅降低了设备量产的技术门槛和成本门槛，连同固态型激光雷达的装备，也可以将产品的重量进一步减轻。

因为大部分的部件都能大规模量产，它们的价格也能压到较低水平。Zarem表示：在大规模量产中，我们能够达到行业要求的成本水平。

TetraVue却走了一条不同寻常的路线：在镜头和图像传感器之间装置了一个光线强度调制器。这个调制器连接了透明和不透明的装置，每个像素接受到的强度将会与参考强度进行对比，两者的差别将会与物体距离成正比。因此，每个像素的距离都能通过简单的强度比例进行计算。这种方法并不需要精确的时间计算，并独立于像素数量，因此测量起来更简单。

TetraVue的这种方法能够提供全动作、高分辨率的3D视频，它不仅仅能应用到自动驾驶汽车中，还能运用到电影的后期制作中。比如，如果一个电影场景需要更多的光线，你便能够在后期应用TetraVue方法，收获想要的三维效果。

这样看来，电影可以成为TetraVue的第一市场。但随着自动驾驶的飞速发展，TetraVue的市场更加开阔。毕竟，所有的自动驾驶汽车都想更好地看清周围的环境。因此，TetraVue的关注点仍然在自动驾驶市场。

借助全动态高分辨率3D视频，不仅可以提高自驾车的质量，而且还可以大大简化电影制作人在后期制作过程中的工作。 例如，如果一个场景需要更多的灯光，那么可以后添加这个灯光，在三维空间中获得所有适当的效果。

电影事实上可能构成了TetraVue的第一个市场。但有数以亿计的汽车和卡车可以用更好的方式来看周围的环境，而这正是公司所关注的市场。