时需要收集不同视角的信息，以便理解周围环境的特点，比如不同物体的运动和材料构成。
由美国斯坦福大学和加利福尼亚大学圣迭戈分校研究人员专为机器人研制的这种4D相机可以在一幅图像中采集到很多这类信息。
4D相机之所以能捕捉到比普通相机拍摄的2D图像更多的信息，是由于采用了光场照相技术。光场技术最早在1996年由斯坦福大学科学家提出，这种技术在像传统2D相机拍摄图像的同时，还记录打在镜头上的光线的方向和距离，由此产生4D图像。
光场相机的一个特点是，由于图像包含了光线的位置和方向等信息，用户可以先拍照，然后重新对焦。机器人可以利用这个功能透过雨和其他可能模糊视线的物体看清环境。
由于采用了特殊设计的球面镜头，4D相机具备超宽视场，能覆盖环绕相机近三分之一圆周的场景。在把球面图像转换为平面图像方面，研究人员把光学技术与先进的信号处理和算法技术结合起来，制定数码解决方案，克服传统转换方法比较烦琐、容易出现误差的缺点。
研究人员下一步准备研发紧凑型的机器人专用4D相机。他们认为，小巧轻便以及宽视场、详细的景深信息，这些都是机器人、无人驾驶汽车、可穿戴设备以及增强现实、虚拟现实所需成像系统的理想特点。
4D相机能拍出高质量特写图像，特别适用于机器人在狭小空间穿行、无人机着陆以及无人驾驶汽车行驶。如果增强现实或虚拟现实系统搭载这种4D相机，详细的景深信息有助于无缝呈现现实场景，支持现实场景与虚拟场景的更好融合。
参与研发的斯坦福大学电机学助理教授戈登·韦茨施泰因说，这种相机可以使不同类型的人工智能技术理解周围物体有多远、是否在移动、由什么物质构成。
文/新华网
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