计算机科学家们创建了一种相机机制，增强了机器人感知和与周围环境互动的能力。受到人类眼睛的启发，这种创新的相机系统模拟了眼睛为维持清晰和稳定的视力而进行的小的无意识运动。
由马里兰大学的计算机科学家团队领导的这一相机机制改善了机器人观察和应对环境的方式。团队开发了一种名为人工微颤增强事件相机（AMI-EV）的突破性相机系统，其灵感来自于人类眼睛的运作。他们的工作已于2024年5月在《科学机器人》期刊上发表。
“事件相机是一种相对较新的技术，旨在比传统相机更有效地追踪移动物体。然而，现有的事件相机在高运动场景中捕捉清晰无模糊的图像时面临挑战，”该论文的主要作者、马里兰大学计算机科学博士生何博涛说。“这是一个重要问题，因为可靠及时的图像对于机器人、自动驾驶汽车和其他技术准确反应不断变化的环境至关重要。我们问自己：人类和动物如何维持对移动物体的关注？”
团队在微颤中找到了答案——当一个人试图集中注意力时发生的小而快速的眼球运动。通过这些细微而持续的运动，人眼可以准确地保持对物体及其视觉细节（如颜色、深度和阴影）的专注。
研究人员通过在AMI-EV相机中整合一个旋转棱镜，复制了微颤，以重新定向通过镜头进入的光线。棱镜的旋转运动模仿了人眼的自然运动，使相机能够稳定记录物体的纹理，类似于人类视觉。然后，他们开发了软件来补偿AMI-EV中棱镜的运动，从而从变化的光源中产生稳定的图像。
马里兰大学计算机科学教授、该研究的合著者Yiannis Aloimonos认为，这一发明是机器人视觉的重要进步。
Aloimonos解释说：“我们的眼睛捕捉周围世界的图像，这些图像随后在大脑中得到处理，从而形成我们的感知和对世界的理解。对于机器人来说，眼睛被相机取代，大脑被计算机取代。改进的相机意味着机器人能够更好地感知和响应。”
研究人员相信，他们的创新不仅限于机器人技术和国防。依赖精确图像捕捉和形状识别的行业不断寻求改善其相机的方法，AMI-EV可能为他们的许多挑战提供解决方案。
论文的高级作者、研究科学家Cornelia Fermüller强调，事件传感器和AMI-EV有潜力彻底改变智能可穿戴设备。这些技术比传统相机具有多种优势，如在不同照明条件下的卓越性能、低延迟和低能耗。这些特性使它们非常适合用于虚拟现实等需要无缝体验和快速头部及身体运动处理的应用。
在初始测试中，AMI-EV准确捕捉了在各种场景中的运动，包括人类脉搏检测和快速移动形状识别。该相机的帧率达到每秒数万帧，超过了大多数商业相机的能力，后者通常捕捉30到1000帧每秒。这种增强的运动描绘可能在创造沉浸式增强现实体验、改善安全监控和帮助天文学家捕捉太空图像方面具有关键作用。
Aloimonos补充道：“我们的创新相机系统可以解决特定挑战，比如帮助自动驾驶汽车识别路上的人。它在许多公众已经熟悉的应用中具有多种应用，如自动驾驶系统和智能手机相机。我们相信，我们的新型相机系统为未来更先进和更强大的系统奠定了基础。”
