研究发现，光处理可改善机器人感应

一支陆军研究职员小组发明白人脑如那里理赏罚豁亮和比拟凶猛的光泽，他们嗣魅这是改进呆板人感知手段和使自主署理与人类相助的要害。

研究职员说，为了使自主权的成长成为陆军的头等大事，呆板感测必需在不绝变革的情形中具有弹性。

美国陆军作战手段成长司令部陆军研究中心的研究员安德烈·哈里森说：“当我们开拓呆板视觉算法时，实际天下中的图像凡是会像手机摄像头一样被压缩到较窄的范畴内，这称为色调映射。”尝试室。“这也许会增进呆板视觉算法的懦弱性，由于它们基于人工图像，这些图像与我们在实际天下中看到的模式完全不匹配。”

哈里森说，通过开拓一种具有100,000比1的表现手段的新体系，该团队发明白大脑在更多真实天下前提下的计较手段，从而可以将生物顺应力构建到传感器中。

当前的视觉算法基于对人和动物的研究，并行使计较机监督器，其亮度范畴在约100比1(最亮像素与最暗像素之间的比率)的范畴内。在实际天下中，这种变革也许是100,000比1的比率，这种环境称为高动态范畴或HDR。

“光泽的变革和显著变革也许会挑衅陆军体系-在树冠下航行的无人机也许会因风吹过树叶而受到反射率变革的困扰，可能在崎rough地形上行驶的自动驾驶汽车也许无法辨认坑洼或其他障碍，由于光照前提与实习视觉算法的算法略有差异。”陆军研究员周宝雄博士说。

研究团队试图相识大脑怎样自动从实际天下中获取100,000比1的输入并将其压缩到更窄的范畴，从而使人类可以或许表明外形。该小组研究了HDR下的早期视觉处理赏罚，研究了诸如HDR亮度和边沿之类的简朴成果怎样彼此浸染，以此来显现隐藏的大脑机制。

洪说：“大脑有30多个视觉地区，对这些地区怎样将眼睛的图像处理赏罚成3D外形，我们如故只有根基的相识。”“我们基于人类举动和头皮记录举办的HDR亮度研究的功效表白，我们对怎样弥合尝试室与实际情形之间的鸿姑魅真正相识甚少。可是，这些发明使我们离开了通例，表白我们早年来自尺度计较机监督器的假设对实际天下的归纳综合手段有限，而且它们显现了可以指导我们的建模朝正确机制的原则。”

该杂志的愿景颁发了团队的研究发明，溘然变暗在高动态范畴(HDR)的亮度所挪用便利的高比拟度方针和亮度相似的分组。

研究职员说，发明光和比拟度边沿在大脑的视觉暗示中怎样彼此浸染的发明，将通过校正从2D信息预计3D外形时不行停止的歧义，有助于进步在真实天下的亮度下重建真实3D天下的算法的有用性。

洪说：“颠末数百万年的进化，我们的大脑已经进化出了从2D信息重建3D的有用捷径。”“这是一个有着数十年汗青的题目，纵然在AI的最新成长中，它也继承挑衅着呆板视觉科学家。”

除了实现自主愿景之外，这一发明还将有助于开拓依靠于普及动态范畴的感知的其他具有AI成果的装备，譬喻雷达和长途语音领略。

研究职员将操作他们的功效与学术界的相助搭档一路开拓计较模子，出格是尖峰神经元，这些神经元也许对HDR计较和更节能的视觉处理赏罚均具有上风-这都是低功率无人机的重要思量身分。

洪说：“动态范畴的题目不只仅是感知题目。”“在大脑计较中，这也也许是一个更广泛的题目，由于单个神经元有成千上万的输入。您怎样构建可在差异环境下侦听正确输入的算法和系统布局?我们但愿通过办理这一题目，在感官层面上，我们可以确认我们处在正确的轨道上，以便在构建更伟大的AI时可以行使正确的器材。”

（编辑：湖南网）

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