科创中国

行业领域

高端装备制造产业,智能制造装备产业

需求背景

随着汽车智能化以及自动驾驶技术的普及，赋予了用户更多驾驶自由，当用户不用再耗费大量的精力在驾驶行为上时，车内就成为了真正意义上的“第三空间”。在这段从驾驶中置换出来的黄金时间里，车内的驾乘人员可以获得更丰富的媒体体验，比如处理工作、学习、浏览信息、看电影、购物等等。基于此，抬头显示技术（Head Up display, HUD）已成为“汽车的智能眼镜”。HUD将投影画面呈现在道路上，而非聚焦于车内，免除了人眼的焦距调整，避免了传统车内显示屏带来的视觉辐辏冲突和视线偏移，可以有效提升行车体验和驾驶安全。但行业内现有的HUD普遍为2D显示，被投射的信息很难与车外的环境进行融合显示，限制了HUD的进一步推广应用，也是目前HUD领域技术开发存在的难点和痛点。全息技术能够提供人眼所需要的全部视觉信息，因此被公认为是终极的3D显示技术。将全息显示技术应用于车载HUD可有效的解决所投射信息与车外环境融合的问题，进一步提升驾驶人员的观看舒适度。

需解决的主要技术难题

1. 眼盒范围的扩大。由于现有空间光调制器件的像素尺寸较大，导致全息再现像的发散角度较小，全息像的眼盒范围严重受限。故需新的光学设计方案增大全息像的发散角度以实现比较大的眼盒，方案包括但不限于利用光波导或其他全息光学元件进行扩瞳。

2. 全息像质量及对比度的提高。由于现有的空间光调制器件不能同时并独立的调制强度和相位信息，丢失的振幅或相位信息会导致全息再现像质量的下降，同时严重影响了图像的对比度。故需针对车载全息显示进行全息图优化算法的开发，包括但不限于迭代算法、复振幅调制、神经网络算法等，以提高全息像的质量，降低背景噪声提高对比度。

3. 全息图计算速度的提升。由于涉及到与车外环境的实时交互，故需要提升全息图的计算速度以满足实时渲染的需求。传统的全息图计算速度一般都很慢且耗电，但由于HUD所显示的画面一般来说较为简单，故需要针对性的开发更为紧凑和节能的全息实时运算单元，包括快速全息算法的开发。

期望实现的主要技术目标

a. 眼盒：>130mm*50mm

b. 全息像分辨率：>540*360

c. 全息像质量PSNR（峰值信噪比）：>35dB

d. 对比度：>1000:1

e. 实时渲染速度：>60帧/秒

f. FOV：>10度*6度

g. 景深范围：2m-无穷远

         h.亮度：>15000nit

处理进度