人工視覺：模仿昆蟲複眼，幫助機器人實現導向？
讓機器人具備視覺是一個很重要的目標，但要達到此目標卻困難重重。很多技術採用多個攝像頭來產生人類熟悉的畫面，隨後利用計算機的運算能力以各種方式簡化畫面（例如，找尋物體的邊緣），並將信息傳輸給機器人（就是告知機器人不要撞上那個邊緣）。
達里奧·佛蘭里諾是瑞士聯邦洛桑高等工業大學的員工，採用了一種不同的畫面簡化方式。如果要簡化畫面，就在畫面信息處理的第一步對畫面進行簡化。達里奧·佛蘭里諾博士研究了自然界的一組動物——昆蟲；機器人製造廠商為了模仿昆蟲視覺產生方式，一直致力於對昆蟲進行研究。按照達里奧·佛蘭里諾及其同事在《皇家學會界面》雜誌上的報道，他們研製的人工視覺就是模仿了昆蟲複眼。
昆蟲眼睛由數千個被稱為小眼的六方柱體組成，每個六方柱體利用一個透鏡將光線聚集在一個透明管底部的感光細胞，這個透明管被稱為感桿束。昆蟲複眼的分辨能力比不上脊椎動物的單透鏡眼睛，但在識別運動物體方面，昆蟲複眼的性能要好很多。在這個世界裡，昆蟲是眾多動物的食物，對昆蟲而言，任何運動物體都可能是一種危險。同樣地，對一隻處於移動狀態的動物而言，它周圍世界看起來也處於運動之中。感桿束的運動物體探測技能被用於分析這種視動現象。
達里奧·佛蘭里諾博士製造的人工感桿束的重量僅為兩毫克；每個人工感桿束有一個微型聚合物鏡片，該鏡片通過一個透明玻璃疊片將光線聚集在一個三個光電探測器組成的等邊三角形陣列。透明玻璃疊片配有阻光牆，能阻止光線流向臨近玻璃疊片；因此，達里奧·佛蘭里諾博士研製的人工感桿束與昆蟲的感桿束一樣，能組合成複眼。
自然感桿束通過一種被稱為「光流」現象來探測運動物體。「光流」現象是指在昆蟲處於實際運動狀態時，在視野範圍內，運動物體的呈現方式；例如，臨近物體的速度比距離稍遠的物體的速度要快（想像一下，在移動的火車裡，從火車窗看外面的物體）。從在視野之內，從某個角度靠近的掠食動物與其他物體有著明顯對比，很容易被昆蟲發現。
將「光流」原理運用之無人機上，早就不是新事物，但達里奧·佛蘭里諾博士的運用方式卻肯定是新事物。之前的各種運用方式要麼採用標準攝像頭（儘管是微型的），但要找出物體的邊緣，就會遇到初始化複雜的難題，要麼是使用不先進的感桿束，只能在某個時間裡，檢測一個方向的的光流（從左至右、從上至下、從近至遠）。
舊式感桿束通過與周圍物體對比，來分析自身與相對物體的軸向運動。將與多個物體對比的結果綜合分析，對正各個運動方向，就能對視野範圍內的某個光流進行全面分析。與之相比較，達里奧·佛蘭里諾博士研製的感桿束結構不同，每個小眼內的三角探測器頂點能與相鄰的探測器進行配對，總共可以形成三對，相互成120度。在視野範圍內，只要有事物朝著自己的方向飛來，一個單獨小眼就能（通過精細的計算）以光流方式跟蹤所有移動物體。達里奧·佛蘭里諾的團隊對新複眼進行了測試：在一間牆上有著圖案的房間里，測試人員旋轉著測試複眼，或者將一個箭頭系在輪式平台上，以類似走下有圖案的樓梯方式來測試複眼。測試人員對人工複眼的輸出數據進行了檢測，並與他們的設想的計算結果進行了對比，同時考慮了牆和複眼的當時移動速度。實際結果和計算結果十分吻合，人工複眼達到了設計預期要求。這意味著只要處理複眼信號的演算法得到完善，人工複眼完全能夠裝配到地面行走機器人體內，用作機器人導向設備。
人工複眼在無人機的測試也將展開。無人機人工複眼的測試受制於處理信息電腦的重量，如果能使用微型化電腦，研究人員就在無人機研製上邁出了重要的一步，讓無人機能感知其飛行方向。
※是否自己患上了手機上癮症？
※現實版「龜仙人」是怎樣煉成的？
TAG:知識百科 |