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尽管我们的技术不断进步,但在研发方面,没有什么能打败进化。跳蛛。尽管它们的大脑很小,但这些小蛛形纲动物有着令人印象深刻的深度感知能力,这使得它们能够从几倍于身体长度的距离精确地扑向毫无戒心的目标。

受这些蜘蛛的启发,哈佛大学约翰·a·保尔森工程与应用科学学院(SEAS)的研究人员开发了一种紧凑而高效的深度传感器,它可以用于微型机器人、小型可穿戴设备,或者轻量级的虚拟现实和增强现实头盔。该设备结合了一个多功能,平面金属与一个超高效的算法来测量深度在一个单一的镜头。

“进化已经产生了各种各样的光学配置和视觉系统,这些都是为不同的目的量身定制的,”物理学院艺术与科学研究生院(GSAS)的博士研究生史竹军(音译)说,他是这篇论文的第一作者之一。“光学设计和纳米技术最终使我们能够探索人工深度传感器和其他同样多样化和有效的视觉系统。”

这项研究发表在《美国国家科学院院刊》(PNAS)上。

如今的许多深度传感器,如手机、汽车和视频游戏机上的传感器,都使用集成光源和多个摄像头来测量距离。例如,智能手机上的人脸识别系统使用数千个激光点来绘制脸部轮廓。这适用于有足够空间放置电池和快速电脑的大型设备,但对于像智能手表或微型机器人这样的功率和计算能力有限的小型设备呢?

事实证明,进化提供了很多选择。

人类使用立体视觉来测量深度,这意味着当我们看着一个物体时,我们的两只眼睛都在收集略有不同的图像。试试这个:把一根手指放在你的面前,轮流睁开和闭上你的眼睛。看到你的手指怎么动了吗?我们的大脑获取这两幅图像,逐像素检查,然后根据像素的移动方式计算到手指的距离。

“这种匹配计算,即你获取两幅图像,然后搜索对应的部分,在计算上是很繁琐的,”托德·齐克勒(Todd Zickler)说。“人类有一个很好的、很大的大脑来进行这些计算,但是蜘蛛没有。”

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跳蛛进化出了一种更有效的测量深度的系统。每只主眼都有几层半透明的视网膜,这些视网膜测量不同模糊程度的多幅图像。例如,如果一只跳蛛用它的一只主眼看一只果蝇,这只果蝇在一个视网膜上的图像会更清晰,而在另一个视网膜上则会更模糊。这种模糊的变化编码了到苍蝇的距离信息。

在计算机视觉中,这种距离计算称为离焦深度。但到目前为止,要想复制大自然,就需要配备有内部动力元件的大型相机,随着时间的推移,这些相机可以捕捉不同焦距的图像。这限制了传感器的速度和实际应用。

这就是金属元素的作用。

费德里克·卡帕索是罗伯特·l·华莱士应用物理学教授,文顿·海耶斯是海洋电子工程高级研究员,也是这篇论文的合著者。在这项研究的基础上,研究小组设计了一种可以同时产生两幅不同模糊图像的金属笔。

作为卡帕索实验室的一员,Shi说:“与跳蛛不同的是,金属丝可以将光线分开,并在光敏传感器上同时形成两个不同的散焦图像。”

Zickler的团队开发了一种超级高效的算法,然后解释这两幅图像,并构建一个深度图来表示物体距离。

“能够同时设计元表面和计算算法是非常令人兴奋的,”齐克勒实验室的GSAS博士研究生、该论文的第一作者之一郭起(音)说。“这是制造计算传感器的新方法,它为许多可能性打开了大门。”

“金属透镜是一项改变游戏规则的技术,因为他们有能力实现现有的和新的光学功能,比现有的镜片更有效,更快,更少的体积和复杂性,”卡帕索说。“光学设计和计算成像技术的突破使我们研制出了这种新型深度相机,它将为科学和技术带来广泛的机遇。”

本文由新加坡国立大学的黄耀伟、艾玛·亚历山大和邱成伟合著。它得到了美国空军科学研究办公室和美国国家科学基金会的支持。

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