P+F洗车机传感器其中，Cambria 由 Meta CEO 扎克伯格首次在 Connect 2021 大会上透露，该设备拥有全彩 透视、面部追踪功能、Pancake 光学方案三大亮点： 1）全彩透视（See through）：Cambria 搭载的外向摄像头可以让 VR 头显的屏幕呈现现实世 界的场景。该设备所拥有的全彩透视功能不但可以让 VR 头显呈现完全虚拟的场景，也可以 让 VR 头显同时显示现实世界和虚拟世界的信息，就像 AR 眼镜那样。 2）面部识别追踪：Cambria 内臵的传感器能够实时跟踪用户的眼睛和面部表情，可以帮助 用户在 Meta 的 Horizon Worlds 和 Workrooms 等应用程序中生成用户的虚拟头像。 3）Pancake 光学方案：利用折叠光路技术，使得光机厚度更薄、头显重量更轻。显示方面， 使用单眼 2160*2160 的 Mini-LED，叠加光波导（digilens 的 T-REx）来减轻像素间的间隙， 看起来比 Mini LED 原有的物理像素更清晰。
（P+F 超声波传感器 UC4000-30GM-2EP-IO-V15）
服务和过程数据 IO-link 接口,可通过带 PACTWARE 的 DTM 编程,2 路可编程的开关输出,可选声锥宽度,同步选项,温度补偿
感应范围 : 200 ... 4000 mm 调整范围 : 240 ... 4000 mm 死区 : 0 ... 200 mm 标准目标板 : 100 mm x 100 mm 换能器频率 : 大约 85 kHz 响应延迟 : 最小值 : 115 ms
出厂设置： 225 ms 非易失性存储器 : EEPROM 写循环 : 100000 绿色 LED : 常亮：通电
闪烁：待机模式或 IO-Link 通信 黄色 LED 1 : 常亮：物体在评估范围内
闪烁：学习功能，检测到物体 黄色 LED 2 : 常亮：物体在评估范围内
闪烁：学习功能，检测到物体 红色 LED : 红色常亮：错误
红色闪烁：程序功能，未检测到物体 工作电压 : 10 ... 30 V DC ，纹波 10 %SS 空载电流 : ≤ 60 mA 功耗 : ≤ 1 W 可用前的时间延迟 : ≤ 150 ms 接口类型 : IO-Link 协议 : IO-Link V1.0 传输速率 : 非周期性： 典型值 54 Bit/s 循环时间 : 最小 59,2 ms 模式 : COM 2 (38.4 kBaud) 过程数据位宽 : 16 位 SIO 模式支持 : 是 输入/输出类型 : 1 个同步连接，双向 同步频率 : 输出类型 : 2 路推挽式（4 合 1）输出，短路保护，反极性保护 额定工作电流 : 200 mA ，短路/过载保护 电压降 : ≤ 2,5 V 重复精度 : ≤ 0,1 % 满量程值 开关频率 : ≤ 2 Hz 范围迟滞 : 调节后工作范围的 1%（默认设置），可编程 温度影响 : ≤ 1,5 满量程值的 %（带温度补偿）
≤ 0.2%/K（无温度补偿） 符合标准 : EAC 符合性 : TR CU 020/2011
TR CU 037/2016 UL 认证 : cULus 认证，2 类电源 CCC 认证 : 额定电压 ≤ 36 V 时，产品不需要 CCC 认证/标记 环境温度 : -25 ... 70 °C (-13 ... 158 °F) 存储温度 : -40 ... 85 °C (-40 ... 185 °F) 连接类型 : 连接器插头 M12 x 1 ， 5 针 外壳直径 : 40 mm 防护等级 : IP67 材料 : 质量 : 95 g 输出 1 : 近开关点： 240 mm
远端开关点： 4000 mm
输出功能： 窗口 模式
输出特性： 常开触点 输出 2 : 近开关点： 500 mm
远端开关点： 2000 mm
输出功能： 窗口 模式
输出特性： 常开触点 光束宽度 : 宽
威海洗车机传感器 陀螺仪跟踪瞬时航向、俯仰和滚转，不受横向加速度、振动或磁场变化的影响。尽管如此，它没有绝对的参考，并且会随着时间的推移而漂移。 加速度计跟踪重力方向，而磁力计跟踪地球磁场的方向。两者都有绝对的长期参考，但容易受到来自不断变化的场的加速度、振动和干扰的影响。传感器融合算法结合了来自多种传感器模式的输入，以产生关于环境的改进信息。（图片：意法半导体）
原厂洗车机传感器Inside-out 是一种光学跟踪系统，基于计算机视觉技术（CV，Computer Vision），其原理是 以三角定位算法为基础，基于环境中设备自身的摄像头与传感器进行周边环境的实时动态感 知，并经过视觉算法（SLAM 算法）计算出摄像头的空间位臵数据，从而实现对目标的位臵 跟踪。 在 VR 设备中，主要是利用头显自身的摄像头或视觉传感器，让设备自己检测外部环境变化， 并经过视觉算法计算出 VR 头显的空间位臵。 而根据光源发射装臵（摄像头）数量，可分为多目视觉定位（如 Oculus Quest）、单目视觉 定位（如微软系列 VR 头盔）。对于多目视觉定位来说，因为多目传感器自身角度关系，既可 以进行静态的位臵估计，也可以进行动态的位臵估计。单目视觉定位则只能在动态环境中获 取不同时刻的目标图像，再根据坐标的变换进行位臵估算。当前主流的 VR 设备大多为多目 视觉定位。
P+F洗车机传感器通过以上的连拍追焦性能测试，各位已经充分地了解到富士X-T3的追焦性能表现，另外在这组拍摄过程中我所启用的人脸识别追踪也让我颇为惊喜，测试人员按照S形路线进行快速跑动的过程中，富士X-T3的人脸识别区域一直准确无误地跟踪着测试人员的面部，提升了相机追焦的易用性，这种体验上的感受是非常棒的！
威海洗车机传感器其中，Cambria 由 Meta CEO 扎克伯格首次在 Connect 2021 大会上透露，该设备拥有全彩 透视、面部追踪功能、Pancake 光学方案三大亮点： 1）全彩透视（See through）：Cambria 搭载的外向摄像头可以让 VR 头显的屏幕呈现现实世 界的场景。该设备所拥有的全彩透视功能不但可以让 VR 头显呈现完全虚拟的场景，也可以 让 VR 头显同时显示现实世界和虚拟世界的信息，就像 AR 眼镜那样。 2）面部识别追踪：Cambria 内臵的传感器能够实时跟踪用户的眼睛和面部表情，可以帮助 用户在 Meta 的 Horizon Worlds 和 Workrooms 等应用程序中生成用户的虚拟头像。 3）Pancake 光学方案：利用折叠光路技术，使得光机厚度更薄、头显重量更轻。显示方面， 使用单眼 2160*2160 的 Mini-LED，叠加光波导（digilens 的 T-REx）来减轻像素间的间隙， 看起来比 Mini LED 原有的物理像素更清晰。
原厂洗车机传感器从日本媒体公布的信息来看，用于监视高超声速武器的小卫星在日本此前发射“超低轨道技术试验卫星”基础上研制而来，该卫星配备了电推进系统和高分辨率成像设备，经过改进就可以用于监视高超声速武器。2017年12月23日，日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）研制的“超低轨道技术试验卫星”（SLATS）由H-2A运载火箭发射成功，卫星重400千克，设计寿命2年。该卫星是世界首颗具有变轨能力的超低轨道卫星，将在轨验证超低轨道高度保持，高分辨率对地观测等一系列关键技术。该卫星发射后，航天专家就分析认为，该试验卫星具备很强的军用潜力，可以用于对地侦察。日本军事航天发展经常采用寓军于民的策略，这次监视高超声速武器卫星计划是寓军于民的最新例子。但即使耗资相比以往有很大程度降低，但还是需要不少资金。据日本《读卖新闻》报道，构建能够覆盖全球的卫星监测网需要耗费巨资，日本政府正在考虑加入美国的监测网，或与民间开展合作。目前，美国也在积极发展防御高超声速武器系统。2018年11月，导弹防御局启动了“高超声速武器防御系统”项目开发的相关工作，并于2019年与波音、洛克希德·马丁和雷声等3家公司分别签署了相关设计开发合同。在预警监测方面，美国国防高级研究项目局提出了“黑杰克”计划，目的是建设的低轨星座将用来提供通信、导弹跟踪和导航服务。美国太空发展局计划在2022年或2023年前部署导弹预警天基网络的早期版本，包括约70颗宽视场卫星和可提供更详细跟踪数据的中视场卫星。该项目计划2021至2022年开始进行天基演示试验验证，2025年后部署运行。除了低轨道卫星网，美国还将发射新一代导弹预警卫星——“过顶持续红外系统”，用于逐步取代现役的天基红外系统卫星。该系统的星座将包括5颗卫星，其中3颗部署在地球同步轨道上，2颗部署在极轨道上。首颗过顶持续红外卫星计划于2023年发射。“过顶持续红外系统”卫星的优点是可搭载性能更强大的传感器，很可能对高超声速武器器具有更好的跟踪能力。“高轨道的导弹预警卫星和低轨道的小卫星网相互配合，可大幅增强对高超声速武器、弹道导弹的跟踪能力，”黄志澄表示，“美国非常强调体系作战，这点值得研究学习。”
跟踪支架主要由结构系统（可旋转支架）、驱动系统、控制系统（通讯控制箱、传感器、云平台、电控箱等部件）三部分构成，除机械设计、机械加工和委外镀锌等工序之外，还有电 控设计、驱动设计和配套组装工序，深度融合智能控制等信息技术。
跟踪支架主要由结构系统（可旋转支架）、驱动系统、控制系统（通讯控制箱、传感器、云平台、电控箱等部件）三部分构成，除机械设计、机械加工和委外镀锌等工序之外，还有电 控设计、驱动设计和配套组装工序，深度融合智能控制等信息技术。
感知:SLAM 持续渗透, 品牌开发平台支持SLAM 助力开发应用。SLAM 即同步定位与地 图构建技术, 主要包含感知/定位/建图三个过程, 其系统一般分为五个模块:传感器数据/前 端视觉里程计/后端/建图/回环检测, 工作流程大概为: 传感器读取数据后，视觉里程计估 计两个时刻的相对运动(Ego-motion)，后端处理视觉里程计估计结果的累积误差，建图 则根据前 端与后 端得到 的运动 轨迹来 建立三 维地图 ，回环检 测考虑 了同一 场景不 同时刻 的 图像，提供了空间上约束来消除累积误差, 主要分为激光SLAM 和视觉SLAM 两大类。相 对于基于硬件, 基于视觉的感知跟踪不需要预存场景, 跟踪范围大, 精度能够持续提 升,HoloLens及Magic Leap。19 年以来, SLAM 渗透率提高, 上市新品中有三款支持SLAM, 并且, 品牌推出AR 开发平台上配置支持SLAM: 16年EasyAR SDK 2.0 、腾讯AR平台QAR、 OPPO 18 年ARunit、 Wikitude、Kudan 等,助力 SLAM 感知技术的开发应用。
lMicrosoft Azure:为开发者工具包，配有先进的人工智能(AI)传感器，可用于复杂 的计算机视觉和语音模型。它将一流的TOF深度传感器和空间麦克风阵列与高清RGB 摄像机和方向传感器相结合，包含传感器、身体跟踪、视觉、语音服务SDK;Azure Spatial Anchors 和Azure Remote 是基于Azure 的混合现实服务，进一步帮助每个开 发人员以及每个企业构建跨平台、适合不同行业背景的企业级混合现实应用。并且， 从应用上来说，Azure可以同时感知和理解，如在医疗领域Azure Kinect可以确认病 人可能摔倒的环境前兆，可在摔倒前 及时通 知护士 赶到病 人身 边。
