原創(chuàng) | 文 BFT機器人

普渡大學（Purdue University）的研究人員利用他們正在申請專利的方法來改進傳統(tǒng)的機器視覺和感知，從而推動機器人技術和自動控制領域的發(fā)展。

埃爾莫爾家族電氣與計算機工程學院（Elmore Family School of Electrical and Computer Engineering）電氣與計算機工程副教授祖賓-雅各布（Zubin Jacob）和研究科學家包芳琳（Fanglin Bao）開發(fā)出了HADAR（熱輔助探測與測距）。他們的研究成果登上了 7 月 26 日出版的同行評審期刊《自然》（Nature）的封面。

雅各布說，預計到 2030 年，每 10 輛汽車中就有一輛是自動駕駛汽車，將有 2000 萬名機器人助手為人們提供服務。

雅各布說："這些代理中的每一個都將通過先進的傳感器收集周圍場景的信息，從而在沒有人類干預的情況下做出決策。"然而，從根本上講，由眾多代理同時感知場景是令人望而卻步的。

傳統(tǒng)的有源傳感器，如激光雷達（即光探測和測距）、雷達和聲納，都是先發(fā)射信號，然后再接收信號，以收集場景的三維信息。這些方法的缺點隨著規(guī)模的擴大而增加，包括信號干擾和對人眼安全的威脅。相比之下，依靠陽光或其他光源工作的攝像機雖然具有優(yōu)勢，但在夜間、霧或雨等弱光條件下卻存在嚴重障礙。

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傳統(tǒng)熱成像技術是一種完全被動的傳感方法，可收集來自場景中所有物體的不可見熱輻射。它可以穿越黑暗、惡劣天氣和太陽強光進行感應。但雅各布說，基本的挑戰(zhàn)阻礙了它在今天的應用。

"物體及其環(huán)境會不斷發(fā)射和散射熱輻射，從而導致無紋理圖像，這就是著名的鬼影效應，"Bao 說。"人臉的熱圖像只顯示輪廓和一些溫度對比，沒有任何特征，讓人感覺像看到了鬼魂。這種信息、紋理和特征的損失是利用熱輻射進行機器感知的障礙。

HADAR 結(jié)合了熱物理學、紅外成像和機器學習，為實現(xiàn)完全被動和物理感知的機器感知鋪平了道路。

"我們的工作建立在熱感知的信息理論基礎之上，表明漆黑環(huán)境中的信息量與大白天的信息量相同。進化使人類偏向于白天。雅各布說：“未來的機器感知將克服這種長期存在的晝夜二分法?！?/p>

Bao 說："HADAR 能從雜亂的熱信號中生動地恢復出紋理，并準確地將場景中所有物體的溫度、發(fā)射率和紋理（TeX）區(qū)分開來。它能像白天一樣透過黑暗看到紋理和深度，還能感知 RGB（紅綠藍）、可見光成像或傳統(tǒng)熱感應之外的物理屬性。令人驚訝的是，它竟然可以像白天一樣透過漆黑的環(huán)境看到物體"。

研究小組使用越野夜景對 HADAR TeX 視覺進行了測試。

"HADAR TeX 視覺系統(tǒng)恢復了紋理并克服了重影效應，"Bao 說。"除了草地的細節(jié)，它還恢復了水波紋、樹皮皺紋和涵洞等精細紋理"。

HADAR 的其他改進還包括改善硬件尺寸和數(shù)據(jù)采集速度。

"目前的傳感器又大又重，因為 HADAR 算法需要多種顏色的不可見紅外輻射，"Bao 說。"要將其應用于自動駕駛汽車或機器人，我們需要縮小尺寸、降低價格，同時使相機的速度更快。目前的傳感器創(chuàng)建一幅圖像大約需要一秒鐘，但對于自動駕駛汽車來說，我們需要大約30到60赫茲的幀頻，即每秒一幀。

HADAR TeX視覺技術的最初應用是在復雜環(huán)境中與人類互動的自動駕駛汽車和機器人。該技術還可進一步應用于農(nóng)業(yè)、國防、地球科學、醫(yī)療保健和野生動物監(jiān)測等領域。

作者?| Tina

排版 | 居居手

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