重新定义机器人：普渡大学的创新机器视觉解决方案

受人尊敬的普渡大学的研究人员在机器人、机器视觉和感知领域取得了重大飞跃。 他们的 开创性的方法 相对于传统技术有了显着的改进，未来机器可以比以往更有效、更安全地感知周围环境。

HADAR 简介：机器感知的革命性飞跃

埃尔莫尔大学电气与计算机工程副教授祖宾·雅各布 (Zubin Jacob) 与研究科学家包芳林 (Fanglin Bao) 合作，介绍了一种名为 HADAR（热辅助探测与测距）的开创性方法。他们的创新引起了广泛关注，这一认可也增强了人们对 HADAR 在各个领域潜在应用的期待。

传统上，机器感知依赖于激光雷达、雷达和声纳等主动传感器，它们发射信号来收集周围环境的三维数据。然而，这些方法面临着挑战，尤其是在规模化应用时。它们容易受到信号干扰，甚至可能危及人类安全。摄像机在低光照条件下的局限性以及传统热成像中的“重影效应”进一步加剧了机器感知的复杂性。

HADAR 致力于解决这些挑战。 “物体及其环境不断发射和散射热辐射，导致产生无纹理的图像，即众所周知的‘重影效应’，”鲍解释道。 他继续说道：“人脸的热图像仅显示轮廓和一些温度对比； 没有任何特征，让人感觉就像见了鬼一样。 这种信息、纹理和特征的丢失是利用热辐射进行机器感知的障碍。”

HADAR 的解决方案融合了热物理、红外成像和机器学习，实现了完全被动且具备物理感知能力的机器感知。Jacob 强调了 HADAR 带来的范式转变，他表示：“我们的工作构建了热感知的信息论基础，表明漆黑的夜空与白昼蕴含的信息量相同。进化使人类更加偏向白天。未来的机器感知将克服这种长期存在的昼夜对立。”

实际意义和未来方向

HADAR 的有效性因其在越野夜间场景中恢复纹理的能力而得到强调。 “HADAR TeX 视觉恢复了纹理并克服了重影效应，”Bao 指出。 它准确地描绘出水波纹和树皮皱纹等复杂的图案，展示了其卓越的感官能力。

然而，在将 HADAR 集成到自动驾驶汽车或机器人等实际应用中之前，还有一些挑战需要解决。 Bao 表示：“由于 HADAR 算法需要多种颜色的不可见红外辐射，因此当前的传感器又大又重。 要将其应用于自动驾驶汽车或机器人，我们需要减小尺寸和价格，同时提高摄像头的速度。” 我们的愿望是提高当前传感器的帧速率（目前每秒生成一张图像），以满足自动驾驶汽车的需求。

在应用方面，虽然 HADAR TeX 视觉目前是为自动驾驶车辆和机器人量身定制的，但其潜力还可以进一步扩展。 从农业和国防到医疗保健和野生动物监测，可能性是巨大的。

为了表彰他们的开创性工作，Jacob 和 Bao 获得了美国国防部高级研究计划局 (DARPA) 的资助，并获得了技术商业化办公室 Trask 创新基金的 50,000 万美元奖励。两人已向普渡大学创新技术商业化办公室披露了他们的创新成果，并迈出了申请专利的第一步。

普渡大学的这项变革性研究将重新定义机器感知的边界，为机器人及其他领域更安全、更高效的未来铺平道路。