機器人的眼睛將受益于昆蟲視覺

昆蟲看到和追蹤獵物的方式正在應用于阿德萊德大學正在開發的新機器人，以期改進機器人視覺系統。

該項目跨越了神經科學，機械工程和計算機科學的界限，建立在大學對昆蟲視覺的多年研究之上。

在今天發表在“皇家學會界面雜志”上的一篇新論文中，研究人員描述了昆蟲和人類的學習如何應用于模擬虛擬現實模擬，使人工智能系統能夠“追求”一個物體。

“檢測和跟蹤復雜背景下的小物體是一項極具挑戰性的任務，”該論文的主要作者，機械工程博士生Zahra Bagheri說。

“考慮一名板球運動員或棒球運動員試圖在外場進行比賽獲勝。他們有幾秒或更短的時間來發現球，跟蹤它并預測它的路徑，因為它落在人群中激動的球迷的鮮艷背景下 - 一直跑步甚至潛水，他們預測它會下降!

“機器人技術工程師仍然夢想著為機器人提供敏銳的眼睛，快速的反應和靈活的肌肉，讓嶄露頭角的冠軍能夠掌握這項技能，”她說。

在阿德萊德大學神經科學家Steven Wiederman博士(醫學科學院)實驗室進行的研究表明，蜻蜓等飛蟲表現出非凡的視覺引導行為。這包括追逐配偶或獵物，即使存在分心，如成群的昆蟲。

“他們執行這項任務，盡管他們的視力很低，腦子很小，大約是一粒米。蜻蜓以高達60公里/小時的速度追逐獵物，成功率超過97%，”Bagheri女士說。說。

工程師和神經科學家團隊開發了一種不同尋常的算法來幫助模擬這種視覺跟蹤。Bagheri女士說：“我們的系統不僅僅是試圖讓目標完全集中在它的視野上，而是鎖定背景并讓目標靠近它。” “這減少了背景的干擾，并為潛在的類似大腦的運動處理提供了時間。然后它會使其凝視的小幅移動并向目標旋轉，以使目標大致保持正面。”

這種生物啟發的“主動視覺”系統已經在由各種自然場景組成的虛擬現實世界中進行了測試。阿德萊德團隊發現它的性能與最先進的工程目標跟蹤算法一樣強勁，運行速度提高了20倍。

“這種類型的性能可以允許使用非常簡單的處理器進行實時應用，”負責該項目的Wiederman博士說道，他在記錄了蜻蜓大腦中神經元的反應后開發了原始的運動傳感機制。

“我們目前正在將算法轉移到硬件平臺，這是一種生物啟發的自主機器人。”