Новое определение робототехники: инновационное решение машинного зрения Университета Пердью

Исследователи из уважаемого Университета Пердью совершили значительный прорыв в области робототехники, машинного зрения и восприятия. Их новаторский подход предлагает заметное улучшение по сравнению с обычными методами, обещая будущее, в котором машины смогут воспринимать свое окружение более эффективно и безопасно, чем когда-либо прежде.

Представляем HADAR: революционный скачок в машинном восприятии

Зубин Джейкоб, адъюнкт-профессор электротехники и вычислительной техники Элмора, в сотрудничестве с ученым-исследователем Фанглином Бао представил новаторский метод под названием HADAR, сокращение от «обнаружение и определение дальности с помощью тепла». Их инновации привлекли значительное внимание, и это признание усилило ожидания, связанные с потенциальными приложениями HADAR в различных секторах.

Традиционно машинное восприятие зависело от активных датчиков, таких как LiDAR, радар и гидролокатор, которые излучали сигналы для сбора трехмерных данных об их окружении. Однако эти методы представляют проблемы, особенно при увеличении масштабов. Они подвержены помехам сигналам и даже могут представлять угрозу для безопасности человека. Ограничения видеокамер в условиях низкой освещенности и «эффект ореола» в обычном тепловизионном изображении еще больше усложняют машинное восприятие.

HADAR стремится решить эти проблемы. «Объекты и их окружение постоянно испускают и рассеивают тепловое излучение, что приводит к бестекстурным изображениям, известному как «эффект ореола», — пояснил Бао. Он продолжил: «Тепловые изображения лица человека показывают только контуры и некоторый температурный контраст; нет никаких особенностей, из-за чего кажется, что вы видели привидение. Эта потеря информации, текстуры и функций является препятствием для машинного восприятия с использованием теплового излучения».

Решение HADAR представляет собой комбинацию теплофизики, инфракрасного изображения и машинного обучения, обеспечивающую полностью пассивное и учитывающее физику машинное восприятие. Джейкоб подчеркнул смену парадигмы, которую вызывает HADAR, заявив: «Наша работа создает теоретические основы теплового восприятия, чтобы показать, что кромешная тьма несет такое же количество информации, как и дневной свет. Эволюция сделала людей склонными к дневному времени суток. Машинное восприятие будущего преодолеет эту давнюю дихотомию между днем ​​и ночью».

Практические последствия и будущие направления

Эффективность HADAR была подчеркнута его способностью восстанавливать текстуры в условиях ночного бездорожья. «HADAR TeX vision восстановил текстуры и преодолел эффект ореола», — отметил Бао. Он точно изображал замысловатые узоры, такие как водная рябь и морщины на коре, демонстрируя свои превосходные сенсорные возможности.

Однако, прежде чем HADAR можно будет интегрировать в реальные приложения, такие как беспилотные автомобили или роботы, необходимо решить ряд проблем. Бао заметил: «Нынешний датчик большой и тяжелый, поскольку алгоритмы HADAR требуют многоцветного невидимого инфракрасного излучения. Чтобы применить его к беспилотным автомобилям или роботам, нам нужно уменьшить размер и цену, а также сделать камеры быстрее». Стремление состоит в том, чтобы увеличить частоту кадров текущего датчика, который в настоящее время создает изображение каждую секунду, чтобы удовлетворить требования автономных транспортных средств.

С точки зрения приложений, хотя HADAR TeX vision в настоящее время адаптирован для автоматизированных транспортных средств и роботов, его потенциал расширяется гораздо дальше. От сельского хозяйства и обороны до здравоохранения и наблюдения за дикой природой возможности огромны.

В знак признания своей новаторской работы Джейкоб и Бао получили финансирование от DARPA и получили 50,000 XNUMX долларов от инновационного фонда Trask Управления коммерциализации технологий. Дуэт сообщил о своем нововведении Управлению коммерциализации технологий Purdue Innovates, предприняв первые шаги по патентованию своего творения.

Это революционное исследование, проведенное Университетом Пердью, призвано переопределить границы машинного восприятия, открыв путь к более безопасному и эффективному будущему в робототехнике и за ее пределами.