摘要：编辑：桃子 好困【新智元导读】这副VR眼镜，戴上秒变「蟹老板」。在Siggraph 2022上，斯坦福和英伟达联手搞了一个仅有2.5mm的轻薄VR全息眼镜。有点审美的人都会感觉这个眼镜戴上有点「蟹老板」那味儿，但比起戴一个笨重头显强多了。它...
编辑：桃子 好困
在Siggraph 2022上，斯坦福和英伟达联手搞了一个仅有2.5mm的轻薄VR全息眼镜。
有点审美的人都会感觉这个眼镜戴上有点「蟹老板」那味儿，但比起戴一个笨重头显强多了。
它仅有60g重，就拿Meta Quest 2（约507g）相比，足以见其有多轻。
这个VR全息眼镜由瞳孔复制波导，空间光调制器，还有一个几何相位透镜组成。
可以通过仅有2.5mm厚的元器件通过光学堆栈（optical stack）提供全彩的3D图像。
论文地址：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3528233.3530739
这项工作的其他贡献还有：
· 设计了一种全彩3D全息近眼显示器，具有类似眼镜的轻薄外形，在一个新颖的光学布局中结合了一个几何相位（GP）透镜、一个瞳孔复制波导和一个仅有相位的空间光调制器（SLM）。
· 设计并实现了一个Pupil-HOGD算法框架，用于全息眼镜的3D全息图像合成。
另外，作者还提出了一种全新光瞳高阶梯度下降算法，可以根据用户的同瞳孔大小进行正确的相位计算。
这幅双目全息镜可提供22.8°对角视场，2.3mm静态和8mm动态eye box，并且支持3D聚焦信号。
然而，受限于SLM的大小和GP镜头的焦距，22.8°的视场还是太窄了。
研究人员称，「两者都可以通过不同的组件来改善。」
此外，这个原型机另一个限制是如何才能非常精确地测量使用者的瞳孔。
尽管使用红外凝视追踪器可以做到这一点，但需要不断地去追踪佩戴者的瞳孔，因为其在使用眼镜时会根据不同的光线条件进行调整。
但不管怎么说，这款VR眼镜也有许多令人深刻的地方。
正如研究人员所说，利用用户的瞳孔作为一个自然的傅里叶滤波器，以及Pupil-HOGD算法能够考虑到高分辨率像素和瞳孔大小，一个真正的VR全息眼镜第一次被正式提出。
瞳孔复制波导
全息近眼显示器需要一个相干的光源和一个空间光调制器（SLM），通常在纯相位的模式下运行。
目前大多数系统要么使用分光镜立方体，要么使用离轴照明来创造一个入射在SLM上的平面或球形源波，而这些设计需要占用大量的空间。对此，作者通过使用为传统光学透视AR显示器设计的瞳孔复制波导将其降到最低。
全息近眼显示器
利用纯相位的SLM进行2D或3D成像，所需的距离要比GP镜头的焦距略小。而如果把SLM直接安装在波导上，就可以尽量减少显示器的厚度。
全息透镜原理图
几何相位（GP）透镜和偏振控制
GP透镜，也被称为Pancaratnam-Berry相位透镜，是一种依赖于偏振的液晶（LC）透镜，对于某个输入光束的偏振，它可以作为一个正透镜工作。由于这种GP透镜往往很薄很轻，所以此前的一些近眼显示器设计都是基于GP透镜的。
使用GP透镜作为全息眼镜的目镜
目前，一些VR头显采用菲涅尔透镜作为目镜，但这些光学元件的锯齿结构在与相干光源一起使用时，会产生伪影。
因此，作者在SLM和GP透镜之间安装了一个四分之一波板（QWP），将线性偏振输入光转化为GP透镜所需的右手圆偏振（RCP）光。该透镜反过来将RCP光转换为左手圆偏振（LCP）光。
值得一提的是，Meta的虚拟现实研发部门Reality Labs也曾在2020年研发一款9mm的可折叠眼镜，概念图形状酷似墨镜。
为了减少光学元件的体积，Meta采用了一种全息光学配上激光技术，用全息透镜来传送光束的方法。
这一透镜使用了基于偏振的光学折叠（polarization－based optical folding）的技术。
它可以控制光线在镜头内的前后移动，因而光线可以在透镜之间来回穿越。
这样一来，就能缩减实际显示器和聚焦图像的镜头之间的空间，也就能够实现9mm的轻薄厚度。
传统透镜与Meta透镜全息折叠光线对比
除了轻薄之外，Meta这款概念镜可以支持更广阔色域和鲜艳色彩的显示，内置的可视屏幕具备视网膜级的分辨率。
但是，到目前为止，Meta这款轻量化VR眼镜原型机实拍图仅仅支持单绿色，在未来才会推出全彩图像的设备。
但是比起英伟达和斯坦福这项研究，Meta概念机型视野有90度，图像显示要宽敞得多。
目前，英伟达这款眼镜仍是在研发测试中。
不知是否会成为元宇宙颠覆性产品，让我们拭目以待。
参考资料：
https://research.nvidia.com/publication/2022-08_holographic-glasses-virtual-reality?ncid=afm-chs-44270&ranMID=44270&ranEAID=kXQk6*ivFEQ&ranSiteID=kXQk6.ivFEQ-CqvBGw.rgJRLIihZRedSYw
