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據《自然·通訊》雜志20日報道,美國亞利桑那大學研究團隊宣布,向賦予機器“超人級三維(3D)視覺”的目標邁進了一大步。他們開發出一種新型3D成像技術,攻克了機器在復雜場景中難以同時識別反光與非反光物體的關鍵障礙,讓機器“看得更快、更清晰”,甚至超越人類。該技術未來可用于自動駕駛導航、機器人手術、工業檢測、生物醫學成像等領域。
人類本身就擁有天然的3D相機系統,即雙眼立體視覺。這種能力對機器卻并不容易。自動駕駛汽車和手術機器人依賴3D傳感器感知世界,但在真實環境中,鏡子、玻璃、金屬等反光物體常讓它們“看走眼”。原因在于,現有多數設備只能適應單一表面:要么識別墻壁、布料等漫反射物體,要么識別鏡面和金屬等高反射物體。而現實場景往往兩者混雜,比如客廳既有窗戶和鏡面家具,也有沙發和墻壁;手術現場既有濕潤組織,也有皮膚,因此設備常常失效。
傳統方法需要用巨大屏幕包圍目標,通過反射圖案來推算形狀。為了檢測汽車車身,甚至要搭建像隧道一樣的大型設備。此次,研究團隊提出的新方法基于一種叫“偏折測量法”的技術。這種方法通過觀察屏幕圖案在反光表面上的變形,來推算物體形狀。這種反其道而行之的方法,相當于直接把周圍環境變成了一塊巨大的“虛擬屏幕”。
根據新方法,研究團隊先用激光掃描整個房間,再用算法區分哪些區域反光、哪些不反光。隨后,墻壁、家具、地板等不反光區域都能被重新利用,充當測量鏡面物體的“顯示屏”。
團隊還使用了一種神經形態事件相機。與普通相機逐幀記錄不同,它只捕捉發生變化的部分,因此能以更高速度獲取動態3D畫面,并同時適應極亮和極暗環境。
研究人員表示,這項技術還未走出實驗室,但其原理具有可擴展性,未來可用于從微小血管到整棟建筑的三維成像,為自動駕駛、機器人和醫療設備提供更可靠的“眼睛”。(記者張佳欣)
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