自动驾驶夜间看不清？新型人造眼睛让机器视觉识别率超95%

科技日报于北京6月9日发出电文, 此电文由记者张佳欣撰写。自动驾驶汽车以及机器人, 在夜间车灯明暗交替这般复杂的光照环境当中, 它们的“视力”常常会出现下降的情况。依据最新一期《自然·通讯》杂志所做的报道, 受到人眼工作机制的启发, 美国宾夕法尼亚州立大学的研究团队, 利用新型光忆阻器, 给予了机器好像人类一样的视觉能力。这种仿生的“人造眼睛”能够在数秒之内适应明暗变化, 在复杂光照环境之下达成超过95%的识别准确率。

一种能感知光线并把光线转化成电信号, 且具备存储能力的微型电子器件叫光忆阻器, 它被视作构建新一代人工视觉系统的重要基础。传统光忆阻器常常针对固定光照条件做优化, 可在光照快速变化的时候或明暗交错的环境里, 识别精度容易降低。比如说，自动驾驶汽车夜间行驶之际, 黑暗背景跟迎面车灯形成强烈反差, 致使人工视觉系统难以准确识别交通信号灯等关键目标。

视杆细胞与视锥细胞, 在人眼内部, 共同协助实现眼球适应不同光照条件的功能。研究团队推测, 若在光忆阻器里面模拟如此过程, 极有可能收获更加灵活并更为准确的视觉监测能力。

团队运用导电聚合物PEDOT:PSS与二氧化钛搭建新型光忆阻器, 二氧化钛承担捕获环境光并产生光电流的职责, PEDOT:PSS会依据光照强弱吸收或者释放水分, 进而自动调节器件灵敏度, 实现对不同光照条件的动态适应, 实验结果表明, 新型器件能够精确检测不同强度的紫外光, 并且性能不受环境湿度的影响。

这种器件, 其体积是十分小巧的, 每个光忆阻器, 它的直径仅仅约0.5毫米, 经由把多个光忆阻器连接成阵列, 如此便能够实现更大范围光图案的识别。

研究团队把 4×4 光忆阻器阵列跟人工神经网络相结合, 以此构建出类似自动驾驶汽车以及机器人所使用的视觉系统, 目的是为了进一步评估性能。这个系统经过 7 轮训练后, 就能在复杂光照环境之下, 以超过 95%的准确率识别目标图案。

一般情况下, 人眼要完全适应明暗变化, 通常是需要20至30分钟的, 然而呢, 这种仿生光忆阻器却能够在数秒之内就完成调节。在未来的时候, 该技术是有希望应用于自动驾驶领域的, 也是有希望应用于人机协作领域的, 更是有希望应用于工业机器人领域的, 并且还有希望应用于辅助视障人士恢复视觉等领域的。

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