AR隐形眼镜厂商Mojo Vision志在实现一个开创性的增强现实平台，并正在开发所需的底层技术与接口，从而构建所谓的“无形计算（Invisible Computing）”。这个计算和通信的未来希望帮助人们随时随地地访问重要信息，同时无需设备分散我们对人际关系和周遭世界的注意。

日前，这家公司的传感器系统总监拉敏·米尔贾尼尼（Ramin Mirjalili）在一次访谈中介绍了相关产品是如何实现无摄像头眼动追踪。下面是映维网的具体整理：

1. 你在Mojo的工作包括负责眼动追踪解决方案，可以具体讲讲吗？

眼动追踪是确定一个人在看什么或其注视方向的能力。

2. 为什么AR/VR行业中的每个人现在都在谈论眼动追踪？

眼动追踪现在如此热门的原因有两个。第一，你需要将AR内容锁定到现实世界。假设你想在一棵真正的树木放置一个数字渲染标志。如果用户四处走动并返回，你希望所述标志在现实世界中保持不变。你必须知道用户的注视方向，这样你就可以一直把AR内容放在同一个地方。

第二，你要确保将更高分辨率的图像投射到眼睛中心凹，中心凹是你视觉中最清晰的区域。你需要知道用户的注视点，你才能在相应位置显示高分辨率图像。

3. 今天头显和眼镜最常见的方法是什么？

今天大多数解决方案都采用所谓的“视频系统”。这种头戴式设备配备摄像头，可以寻找你的虹膜和瞳孔，并通过处理一系列视频帧来进行。这种方案已经取得了长足的进步，但它们确实存在一定的挑战：处理这一系列帧的能力依然属于计算密集型任务，而且随着数据的积累，处理速度往往会减慢。如果你的头戴式设备随着头部的移动而移动，它们会失去准确性，而当你眨眼或短暂闭上眼睛时，它们会完全失去作用。

4. 在给定的尺寸和功率要求下，隐形眼镜配备视频追踪系统听起来并不特别可行。所以，Mojo是如何进行眼动追踪的呢？

我们正在给眼睛“装配测量仪器”，这意味着我们在隐形眼镜中嵌入了可以测量和追踪运动变化的传感器。

5. 你为什么决定用运动传感器？

由于我们设备的形状参数，我们需要一个具有更佳分辨率/运动转换、更低延迟和更低功耗预算的解决方案。我们意识到我们可以以内向外方式测量眼球运动，而这意味着我们需要用仪器来测量眼球。从工程的角度来看，使用合适的传感器来测量运动是有意义的。我们从研究不同的传感架构开始，与传感器制造商合作，定制和集成现有的成熟传感器技术，比如说类似于手机中的传感器技术。

6. 眼睛跟踪最大的挑战是什么？

嗯，眼睛移动的次数比你想象中的要多。至少在你醒着的时候，一秒钟要动好几次。当然，你总是在环视周围的环境，但即使你直视前方，眼睛都会进行微小而快速的运动，但你不会意识到这一点。这种运动叫做微视觉。因为你的眼球运动是由肌肉控制，肌肉永远不会完全静止，所以问题不在于我们的传感器不能捕捉到它们所能捕捉到的所有运动，现在的问题是决定你需要捕捉和分析的运动有多小。这变得很有挑战性。

到什么程度，微小的眼球运动不再是重要的数据而变成噪点呢？对于显示文本的AR应用程序，信号/噪点阈值可能更高，但对于只需要识别的停车标志之类的应用程序，信号/噪点阈值可能更低。

7. 你是如何开始研究眼动追踪，最令你着迷的一点是什么？

我的博士研究是关于AR隐形眼镜的概念。除了Mojo联合创始人已经独立完成的研究之外，我可能是这家公司里唯一一个从理论提出在隐形眼镜中集成显示器的人。这是我能找到的最复杂问题。致力于小型化光学和电子智能隐形眼镜是一次美妙的工程挑战。最终，我爱上了这个概念，在博士后期间，我继续研究运动传感器、微机械和微磁学。我对传感器和传感器的热情与日俱增，我开始学习医疗、光学。我对智能隐形眼镜的热爱，以及我在传感器方面的知识和背景使我有机会加入Mojo，并继续努力解决困难和有意义的问题。

原文来自映维网：https://news.nweon.com/87860