研究发现光处理可改善机器人感应

一支陆军研究人员小组发现了人脑如何处理明亮和对比强烈的光线，他们说这是改善机器人感知能力和使自主代理与人类合作的关键。

研究人员说，为了使自主权的发展成为陆军的头等大事，机器感测必须在不断变化的环境中具有弹性。

美国陆军作战能力发展司令部陆军研究部研究员安德烈·哈里森说：“当我们开发机器视觉算法时，像手机摄像头一样，现实世界中的图像通常会被压缩到较窄的范围，就像手机摄像头一样。”实验室。“这可能会增加机器视觉算法的脆弱性，因为它们基于人工图像，这些图像与我们在现实世界中看到的模式完全不匹配。”

哈里森说，通过开发一种具有100,000比1的显示能力的新系统，该团队发现了大脑在更多实际条件下的计算能力，因此他们可以将生物适应力构建到传感器中。

当前的视觉算法是基于计算机监视器对人和动物的研究，其亮度范围有限，大约为100：1，即最亮像素与最暗像素之间的比率。在现实世界中，这种变化可能是100,000比1的比率，这种情况称为高动态范围或HDR。

六个供应商之一在2019年5月16日星期四在得克萨斯州A&M大学系统的RELLIS校园展示了机器人战斗车的功能，一辆汽车在踩泥。信贷：布莱恩学院站Eagle / Laura McKenzie

“光线的变化和显着变化可能会挑战陆军系统。在森林冠层下飞行的无人机在风吹过树叶时会因反射率变化而混淆，或者在崎rough地形上行驶的自动驾驶汽车可能无法识别坑洼或其他障碍，因为光照条件很差。与训练视觉算法的方法略有不同。”陆军研究员周宝雄博士说。

研究团队试图了解大脑如何自动从现实世界中获取100,000比1的输入并将其压缩到更窄的范围，从而使人类能够解释形状。该小组研究了HDR下的早期视觉处理，研究了诸如HDR亮度和边缘之类的简单功能如何相互作用，以此来揭示潜在的大脑机制。

洪说：“大脑有30多个视觉区域，对这些区域如何将眼睛的图像处理成3D形状的理解，我们仍然只有基本的了解。” “我们根据人类行为和头皮记录进行的HDR亮度研究的结果表明，我们对如何弥合实验室与现实环境之间的鸿沟真正了解甚少。但是，这些发现使我们脱离了常规，表明我们以前基于标准计算机监视器的假设对现实世界的概括能力有限，并且它们揭示了可以指导我们的建模朝正确机制的原则。”