最近入手了聯想的phab2 pro，作為「全球首款搭載tango技術的智慧型手機」，還是挺讓人期待的，先來幾張真機實拍：
6.4英吋螢幕，4gb記憶體，64g儲存空間，定製版的8核高通處理器，前置800w畫素攝像頭後置1600w，當然這些都不是重點，重點是它背面的幾個感測器，從上到下分別是：
1600w畫素rgb攝像頭
tof深度感測器-紅外光接收器
tof深度感測器-紅外光發射器
閃光燈魚眼廣角攝像頭
指紋識別感測器
與tango技術相關的主要是tof深度感測器和魚眼廣角攝像頭，這裡的tof感測器是
pmd和 infineon
倆家公司合作研發的。tof技術原理容易理解，向目標點發射特定的光，然後根據發射到接收反射光所花的時間，乘上光速就得到了目標點離感測器的距離，這就要求感測器有相當的靈敏度和很高的資料處理速度，並且要對抗日常環境光的干擾。實際上，在深度獲取方面，tof已逐漸成為主流，相比雙目視覺方法，其精確度、穩定性、抗干擾性以及適用場景都要好不少。
google play上的tango應用並不是很多，且都沒怎麼更新，究其原因，可能一方面沒有好的應用場景，另一方面是目前的技術距離大眾期望還有較大差距。phab2 pro有將精選的幾個tango應用放在一起，這裡貼一些應用的截圖：
首先是google io 2016上的現場演示demo：https://
youtu.be/yvgprznp4so?
t=796
，科技感很強，根據真實環境構建虛擬環境，最後還有實景結合的部分。
然後是一些經典的ar應用：在實景中增加虛擬物體，實測可以感受到tango的運動追蹤效果確實比較好：
，可以直接測量實景中物體的尺寸，實測準確度挺高：
如官方介紹
，tango技術主要分為三部分：運動追蹤、區域學習和深度感知。
1、運動追蹤(motion tracking)
運動追蹤好理解，即確定裝置的空間位置和姿態，可用六個引數來表示(6-dof)。通常我們說「定位」，大家會想到gps，gps技術是通過確定裝置和外部幾個參考點(衛星)的距離來確定自身位置，而運動追蹤則不一樣，它沒有固定的外部參考點，僅僅是依靠自身來完成「定位」，當然，如前面說的，tango除了使用陀螺儀和加速度計，還增加了魚眼相機，通過拍攝周圍環境，結合影象特徵點來提高運動追蹤的精度。官方提供了乙個通過運動追蹤來顯示裝置軌跡的demo：
2、區域學習(area learning)
區域學習是在運動追蹤的基礎上進行的，「學習」可以簡單地理解為記錄運動追蹤過程中魚眼相機的資料，並建立索引，其作用主要有兩方面：
提公升運動追蹤軌跡的精確度；
在已知環境中重定位。
提公升軌跡的精確度不難理解，當追蹤過程中拍攝環境提取特徵資料後，如果匹配上之前某個位置的資料，即可知回到了上次的位置，因此可以修正軌跡構成環路。所以如果你想得到某條彎曲小路的軌跡，就拿著手機來回多跑幾次，軌跡也就越準確。
通過記錄運動追蹤資料，可以看做裝置對周圍環境有了「記憶」，載入某個環境的「記憶」後，重新開啟運動追蹤，就能立馬知道自己在這個環境中的位置，也即「重定位」。打個比方，你拿著手機在停車場把各個角落都給「學習」了，儲存下來，下次開啟手機，立馬就知道自己在停車場什麼位置。
3、深度感知(depth perception)
深度感知是基於前面說的tof感測器，得到的是稀疏的點雲，這裡的點雲只有位置座標，如果要進行彩色3d重建，需要再結合rgb攝像頭拍攝到的影象資料。
整體上看，目前的tango技術似乎並沒有達到讓人滿意的效果，但不可否認這是很有意義的技術方向，最基本的，tango技術增強了裝置與外部環境的互動，類似於gps，tango能使裝置知道自己在環境中的位置，而且是室內的高精度定位，這是gps做不到的；更重要的，tango使裝置能「採集環境的空間資訊」，想象有一天，滿大街都是帶tango技術的智慧型裝置，所有裝置都將採集到的環境資訊上傳到資料中心，從而構建出乙個更精細的3d世界地圖，這個地圖還包含商場、車庫等建築的內部空間結構資訊，甚至重建出整個地球的表面結構，那個時候，人們的生活可能會發生不可想象的變化。
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