盖世汽车讯 自动驾驶汽车偶尔会发生撞车事故，因为它们的视觉系统无法始终处理3D空间中的静态或慢速移动物体。在这方面，自动驾驶汽车的视觉系统就像许多昆虫的单眼视觉，其中复眼提供出色的运动跟踪和广阔的视野，但深度感知较差。但螳螂并非如此。螳螂的视野也在左右眼之间重叠，从而在3D空间中形成具有深度感知的双目视觉。
图片来源：弗吉尼亚大学
据外媒报道，弗吉尼亚大学（University of Virginia）工程与应用科学学院的研究人员将这一见解与一些精巧的光电工程和创新的“边缘”计算（在捕获数据的传感器内或附近处理数据）相结合，开发出人工复眼，克服了机器目前收集和处理现实世界视觉数据的方式的限制，包括准确性问题、数据处理滞后时间以及满足对大量计算能力的需求。
弗吉尼亚大学Charles L. Brown电气与计算机工程系博士生Byungjoon Bae表示：“在研究了螳螂眼睛的工作原理后，我们意识到复制其生物能力的仿生系统需要开发新技术。”
关于这些仿生窥视器
该团队精心设计的“眼睛”通过集成微透镜和多个光电二极管来模仿自然，当暴露在光线下时会产生电流。该团队使用柔性半导体材料来模拟螳螂眼内的凸形和刻面位置。
“在保持其功能的同时，将传感器制成半球形几何形状是一项最先进的成就，它提供了宽阔的视野和卓越的深度感知，”Bae表示。“该系统可以实时提供精确的空间感知，这对于与动态环境交互的应用程序至关重要。”
新系统具有广泛应用，包括低功率车辆和无人机、自动驾驶汽车、机器人组装、监控和安全系统以及智能家居设备。
该系的副教授Kyusang是LeeBae的导师，兼任材料科学与工程学副教授，同时也是该团队最近在期刊《Science Robotics》上发表论文的第一作者。
该研究团队在实验室原型系统方面的重要发现之一是，与传统视觉系统相比，该系统的功耗可能降低了400多倍。
边缘计算的优势
与使用云计算不同，Lee的系统可以实时处理视觉信息，几乎消除了数据传输和外部计算的时间和资源成本，同时最大限度地减少了能源使用。
“这项工作的技术突破在于集成了柔性半导体材料、在设备内保持精确角度的保形设备、传感器内存储组件和独特的后处理算法，”Bae表示。
关键在于传感器阵列持续监测场景的变化，识别哪些像素发生了变化，并将这些信息编码成更小的数据集以供处理。
这种方法反映了昆虫如何通过视觉线索感知世界，区分场景之间的像素以了解运动和空间数据。例如，螳螂和其他昆虫一样——人类也是如此——可以利用运动视差现象快速处理视觉数据，其中较近的物体似乎比远处的物体移动得更快。只需要一只眼睛就能达到这种效果，但仅靠运动视差不足以实现准确的深度感知。
螳螂的眼睛之所以特殊，是因为和人类一样，除了利用半球形复眼几何形状和运动视差来了解周围环境外，还利用立体视觉（用双眼观察以感知深度）来理解周围环境。
“这些先进材料和算法的无缝融合实现了实时、高效和准确的3D时空感知，” 薄膜半导体和智能传感器领域多产的早期研究员Lee表示。“我们团队的工作代表了重要的科学见解，通过展示巧妙的仿生解决方案来解决复杂的视觉处理难题，可以启发其他工程师和科学家。”
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