Ein Team von Forschern aus der Stanford University und der University of California, San Diego haben Entwickelte eine brandneue Art von Kamera Mit Robotik im Auge. Diese neue Kamera wird eine wichtige Herausforderung Roboter-Ingenieure Gesicht heute in Bezug auf die Aufnahme von Bildern zu entfernen. Digitalkameras, auch die Top-of-the-line-Modelle, eignen sich nicht gut für die Erfassung des weiten Gesichtsfeldes, den ein Roboter in einem bestimmten Raum bewegen muss, wie zum Beispiel in einem selbstfahrenden Auto.

Das Universitätsnetz (TUN) sprach mit Donald Dansereau, Ein Postdoktorand bei Stanford und der erste Autor dieses Projekts, um die neue Proof-of-Concept-Kamera zu übernehmen.

Dansereau zog Parallelen zu den Augen der lebenden Organismen, als er die Kamera zum Universitätsnetzwerk (TUN) beschrieb.

"Wie das menschliche Auge, fängt die Kamera ein geschwungenes Bild ein, um ein weites Gesichtsfeld zu bieten: Die 140-Grad-Ansicht steht in etwa der menschlichen Vision", sagte er. "Für tiefe Wahrnehmung ist es eher wie ein Insekten-Compound-Auge, mit vielen kleineren Ansichten der Welt, um Sinn für Tiefe, Form und höhere Ordnung Effekte wie Reflexionen und Transparenz zu machen. Dies geschieht mit einer Reihe von Hunderten von Tausenden von kleinen Linsen, die in Wabenart verpackt sind, die die Kamera in eine Lichtfeldkamera verwandelt. "

Eine Lichtfeldkamera, die auch als "4D" -Kamera bezeichnet wird, erfasst ein Bild sowie Informationen über das Licht, das auf die Kamera schlägt. Dadurch kann der Benutzer der Kamera den Fokus eines Bildes einstellen, nachdem er aufgenommen wurde.

"Ein breites Sichtfeld vereinfacht eine Vielzahl von Jobs in der Robotik, und die Lichtfeldaufnahme vereinfacht Aufgaben, bei denen 3D-Szenenbewegungen normalerweise die Wahrnehmung erschweren würden", erklärte Dansereau TUN. "Zusammengenommen ist diese Kamera eine großartige Passform für Jobs, die Nahaufnahmen mit komplexen Szenen erfordern, zu einem engen Zeit- und Leistungsbudget. Dronen Landung, Lieferung Roboter, selbstfahrende Autos für Fußgänger, Radfahrer und andere Autos in der Nähe, diese Art von Autonomie sind viel einfacher mit einer Wide-FOV Lichtfeld Kamera. "

Dansereau glaubt, dass diese Kamera in Zukunft die Auswirkungen auf die Robotik haben wird. "In den 10-15-Jahren scheint es möglich zu sein, dass mehr Kameras für Roboter als für den Menschen hergestellt werden, und es macht viel Sinn zu fragen," was ist die beste Kamera für einen gegebenen Roboter? ", Sagte er TUN. "Ich glaube, dass Lichtfeldkameras und andere computergestützte Imaging-Technologien es uns ermöglichen, Kameras an spezifische Roboteranwendungen anzupassen, was ein höheres Maß an Autonomie und Zuverlässigkeit auch unter schwierigen Bedingungen ermöglicht."

Die Anwendungen dieser Technologie gehen jedoch über die Robotik hinaus. Dansereau und sein Forschungsteam sehen eine große Rentabilität für 4D-Kameras in erweiterter und virtueller Realität. "Das große Sichtfeld und die umfangreichen Lichtfeldinformationen dieser Kamera vereinfachen die Verfolgung von Kamerabewegungen sowie die Segmentierung und Verfolgung von Händen, Personen und anderen sich bewegenden Objekten in der Umgebung", sagte Dansereau gegenüber TUN. „In Augmented Reality sind dies entscheidende Funktionen, um die nächste Generation der Echtzeitinteraktion zu ermöglichen, die die Integration von Inhalten in die Benutzerumgebung umfasst. In der virtuellen Realität ermöglicht die Erfassung von Lichtfeldern dem Benutzer, sich auf verschiedene Tiefen in der Szene zu konzentrieren. Es erfasst auch fotorealistisch optische Phänomene höherer Ordnung wie Spiegelungen und Transparenz. Diese Art der nativen Lichtfeldaufnahme mit großem Sichtfeld ist für die Erstellung filmischer VR-Inhalte sehr sinnvoll. “

Das Team plant, eine kompakte Prototyp-Kamera als nächstes zu erstellen, die sie hoffen, wäre klein genug und leicht genug, um auf einem Roboter zu testen. Sie haben auch Pläne, eine tragbare Kamera danach zu entwickeln.

Das volle Papier ist verfügbar hier.

Das Forschungsteam umfasst auch Gordon Wetzstein, Assistenzprofessor für Elektrotechnik in Stanford, Joseph Ford, Professor für Computer / Elektrotechnik an der Universität von Kalifornien, San Diego und Glenn Schuster, Doktorandin an der University of California, San Diego.