研究發現光處理可改善機器人感應

一支陸軍研究人員小組發現了人腦如何處理明亮和對比強烈的光線，他們說這是改善機器人感知能力和使自主代理與人類合作的關鍵。

研究人員說，為了使自主權的發展成為陸軍的頭等大事，機器感測必須在不斷變化的環境中具有彈性。

美國陸軍作戰能力發展司令部陸軍研究部研究員安德烈·哈里森說：“當我們開發機器視覺算法時，像手機攝像頭一樣，現實世界中的圖像通常會被壓縮到較窄的范圍，就像手機攝像頭一樣。”實驗室。“這可能會增加機器視覺算法的脆弱性，因為它們基于人工圖像，這些圖像與我們在現實世界中看到的模式完全不匹配。”

哈里森說，通過開發一種具有100,000比1的顯示能力的新系統，該團隊發現了大腦在更多實際條件下的計算能力，因此他們可以將生物適應力構建到傳感器中。

當前的視覺算法是基于計算機監視器對人和動物的研究，其亮度范圍有限，大約為100：1，即最亮像素與最暗像素之間的比率。在現實世界中，這種變化可能是100,000比1的比率，這種情況稱為高動態范圍或HDR。

六個供應商之一在2019年5月16日星期四在得克薩斯州A&M大學系統的RELLIS校園展示了機器人戰斗車的功能，一輛汽車在踩泥。信貸：布萊恩學院站Eagle / Laura McKenzie

“光線的變化和顯著變化可能會挑戰陸軍系統。在森林冠層下飛行的無人機在風吹過樹葉時會因反射率變化而混淆，或者在崎rough地形上行駛的自動駕駛汽車可能無法識別坑洼或其他障礙，因為光照條件很差。與訓練視覺算法的方法略有不同。”陸軍研究員周寶雄博士說。

研究團隊試圖了解大腦如何自動從現實世界中獲取100,000比1的輸入并將其壓縮到更窄的范圍，從而使人類能夠解釋形狀。該小組研究了HDR下的早期視覺處理，研究了諸如HDR亮度和邊緣之類的簡單功能如何相互作用，以此來揭示潛在的大腦機制。

洪說：“大腦有30多個視覺區域，對這些區域如何將眼睛的圖像處理成3D形狀的理解，我們仍然只有基本的了解。” “我們根據人類行為和頭皮記錄進行的HDR亮度研究的結果表明，我們對如何彌合實驗室與現實環境之間的鴻溝真正了解甚少。但是，這些發現使我們脫離了常規，表明我們以前基于標準計算機監視器的假設對現實世界的概括能力有限，并且它們揭示了可以指導我們的建模朝正確機制的原則。”