15.04.2026
Индустрия 5.0 (Блог)Средства Автоматизации

Крупномасштабный когерентный 4D-датчик изображения: измерение скорости в реальном времени за одно считывание

Крупномасштабный когерентный 4D-датчик изображения: измерение скорости в реальном времени за одно считывание
Группа исследователей и разработчиков из цюрихской компании Pointcloud GmbH разработала 4D-датчик изображения, который помещается на одном кремниевом чипе, объединяя 3D-пространственное картирование с измерением скорости в реальном времени за одно считывание. 

Чип использует 61 952 стационарных пикселя и технологию FMCW LiDAR, что исключает необходимость многокадровых вычислений, на которые полагаются традиционные импульсные системы LiDAR для обнаружения движения.

Датчик объединяет более полумиллиона микроскопических компонентов, работает на дальности до 65 метров и снижает сложность системы и энергопотребление по сравнению с традиционными многосенсорными конфигурациями. Поскольку роботы и дроны перемещаются в неконтролируемые среды, где объекты постоянно меняют положение и скорость, этот компактный недорогой чип может ускорить переход к действительно интеллектуальному машинному восприятию (применение в промышленной автоматизации) и в конечном итоге появиться в камерах потребительских смартфонов.

Подробнее о разработке в журнале Nature и на сайте компании Pointcloud GmbH

Источник информации : Pointcloud GmbH

Изображения : Pointcloud GmbH

Компания

Pointcloud разрабатывает высокопроизводительные высокопроизводительные 4D-датчики на основе кремния (пространственная 3D + радиальная скорость). Предназначенные в качестве аналогов CMOS-датчиков изображения для 3D, чипы Pointcloud позволяют людям и машинам понимать и взаимодействовать со своей средой в различных областях от потребительских до космических применений. Чипы, содержащие более миллиона фотонных компонентов и совместно интегрированную электронику, разработаны с учетом большого объема производства, используя процессы проектирования, производства и упаковки, обеспечивают точность и технологичность сложных конструкций.

Этот сайт может использовать файлы cookie (файл с информацией о предыдущих посещениях) для персонализации страниц сайта и удобства пользователей). Кроме этого, для совершенствования сайта на нем могут использоваться сервисы Яндекс Метрика. Как пользователь этого сайта я подтверждаю, что для предотвращения использования моих персональных данных мне предоставлена возможность отключить / запретить сохранение файлов cookie в настройках программы или использовать режим «инкогнито» Интернет-браузера для просмотра сайта. Продолжая просматривать веб-страницы, вы соглашаетесь с тем, что мы можем использовать файлы cookie. / This site uses cookies. By continuing to browse you are agreeing to our use of cookies. Принять Читать далее