跳蛛激发了令人难以置信的紧凑型深度传感器

跳跃的蜘蛛动画

跳跃的蜘蛛已经进化了一个有效的深度感知系统,使它们能够准确地突袭从几个身体长度的毫无戒心的目标。信用:Shamble,Tsevi Beatus,Itai Cohen和Ron Hoy

对于我们所有的技术进步,没有什么能在研究和开发方面进行演变。带跳跃的蜘蛛。这些小植绒群仍然具有令人印象深刻的深度感知,尽管他们的微小的大脑,允许他们准确地突袭几个身体长度的毫无戒心的目标。

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,可用于微型机器人、小型可穿戴设备或轻量级的虚拟和增强现实头盔。该设备结合了一个多功能的平面金属和一个超高效的算法,以测量深度在一次射击。

金属深度传感器果蝇

该视频显示了实时工作的金属深度传感器,以捕获果蝇的深度。左侧的两个图像是在相机传感器上捕获的原始图像。它们由金属形成,并且略微不同地模糊。从这两个图像,研究人员实时计算对象的深度。右侧的图像显示了计算的深度图。信誉:齐郭和珠君史育史育

“进化已经产生了各种各样的光学结构和视觉系统,以适应不同的用途,”物理系博士候选人、该论文的共同第一作者石竹军说。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类似的多样化和有效的视觉系统。”

研究今天发表(2019年10月28日)国家科学院的诉讼程序(PNA)

如今,许多深度传感器,如手机、汽车和视频游戏机中的深度传感器,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Face ID使用数千个激光点来绘制面部轮廓。这适用于有空间装电池和快速计算机的大型设备,但对于电力和计算能力有限的小型设备,比如智能手表或微型机器人,情况又如何呢?

事实证明,进化,提供了很多选项。

“进化产生了各种各样的光学结构和视觉系统,以适应不同的用途。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类似的多样化和有效的视觉系统。——石竹君

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,我们的两只眼睛收集到的图像略有不同。试着这样做:把一根手指直接放在你的脸前面,轮流打开和关闭每只眼睛。看到你的手指是怎么移动的了吗?我们的大脑会接收这两张图像,逐像素地检查它们,然后根据像素的移动方式,计算出到手指的距离。

金属深度传感器半透明火焰

该视频显示了实时工作的金属深度传感器,以捕获半透明蜡烛火焰的深度。左侧的两个图像是在相机传感器上捕获的原始图像。它们由金属形成,并且略微不同地模糊。从这两个图像,研究人员实时计算对象的深度。右侧的图像显示了计算的深度图。信誉:齐郭和珠君史育史育

“这种匹配计算,即你取两张图像,然后搜索相对应的部分,是一种计算负担,”托德·齐克勒(Todd Zickler)说,他是SEAS电气工程和计算机科学的威廉和Ami Kuan Danoff教授,也是这项研究的资深合著者。“人类有一个很好的、很大的大脑来进行这些计算,但蜘蛛没有。”

跳跃蜘蛛已经演变了一种更有效的系统来测量深度。每个主要眼睛具有少量分层的半透明视网膜,这些视网膜测量具有不同量的模糊的多个图像。例如,如果跳跃的蜘蛛用其中一个主要眼睛看水果苍蝇,那么就会在一个视网膜的形象和另一个蜘蛛中出现更清晰。模糊的这种变化会对飞行的距离进行编码。

在计算机视觉中,这种距离计算称为离离焦深度。但到目前为止,复制自然还需要带有电动内部组件的大型相机,可以随着时间的推移捕捉不同的聚焦图像。这限制了传感器的速度和实际应用。

这就是金属所进入的地方。

紧凑的深度感应金属

设计用于紧凑深度传感的金属的例证。它由亚波长间隔的方形纳米粒子组成。通过交替两种不同的纳米玻璃模式,在这里以红色和蓝色可视化,该金属在同时形成两个图像。这两个图像模拟了由跳跃蜘蛛的眼睛的层状视网膜捕获的图像。信誉:齐郭和珠君史育史育

Federico Capasso,罗伯特L.华莱士应用物理学和Vinton Hayes教授电气工程中的电气工程高级研究员,他的实验室已经展示了可以同时产生包含不同信息的几张图像的金属。在那项研究中,该团队设计了一种金属,可以同时产生两个具有不同模糊的图像。

“与跳跃蜘蛛使用分层视网膜同时捕捉多个图像不同的是,金属膜将光线分开,并在光传感器上并排形成两个不同的散焦图像,”施说,他是卡帕索实验室的一部分。

由Zickler组开发的超高效算法,然后解释两个图像并构建深度映射以表示对象距离。

“能够在一起设计元库和计算算法非常令人兴奋,”齐郭,博士说。顾客在Zickler的实验室和纸上的第一作者。“这是一种创建计算传感器的新方法,它打开了许多可能性的门。”

Capasso说:“Metalenses是一种改变游戏规则的技术,因为它能够更有效地实现现有的和新的光学功能,速度更快,体积更小,复杂性更低。”“融合光学设计和计算成像的突破,我们找到了这种新的深度相机,它将为科学和技术带来广泛的机会。”

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参考:“紧凑的单射金属深度传感器受到跳跃蜘蛛的眼睛”,Qi Guo,Zhujun Shi,Yao-Weh,Emma Alexander,Cheng-Wei邱,Federico Capasso和Todd Zickler,2019年10月28日,国家科学院的诉讼程序(PNA)
DOI: 10.1073 / pnas.1912154116

本文由新加坡国立大学姚伟黄,艾玛亚历山大和成伟邱又由姚伟黄,艾玛·亚历山大和程伟邱共同撰写的。它得到了科学研究和美国国家科学基金会空军办公室的支持。

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