受人类视觉系统的启发,VTT开发机器视觉以支持自主无人机和机器人

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自主移动的无人机和其他机器人必须不间断地观察其环境并解释其观察结果。使用目前的技术,这需要比轻量级设备的电池提供更多的能量。这就是为什么VTT及其合作伙伴正在开发一种以人类视觉系统为灵感的快速、安全和节能的机器视觉系统。

机器视觉系统观察可见环境并解释所做的观察是自主设备的先决条件。为了确保速度和安全性,机器视觉系统必须使用本地计算。在自动驾驶汽车中,这可以通过激光雷达和计算机实现,而在更轻的设备中,如自动飞行无人机,电池不足以为普通计算机硬件提供动力。

由欧盟资助的MISEL(嵌入式低功耗神经计算多光谱智能视觉系统)项目由VTT协调,旨在开发一种快速、可靠和节能的机器视觉系统,可用于无人机、工业和服务机器人以及监控系统等设备。

“除了算法,我们还在开发比使用微处理器和显卡的计算机更适合本地感知和分析的设备。我们模仿了人类视觉系统的局部、快速和高效运作。至关重要的是,系统从一开始就过滤要处理的观察结果,而不是拍摄一系列常规照片,然后遍历其中包含的所有数据。当系统聚焦于事件,即场景的变化时,过滤是可能的。Jacek防弹,VTT的高级科学家,负责协调MISEL项目。

新的传感器技术与机器学习相结合

MISEL项目正在开发一种神经形态的机器视觉系统,这意味着它模仿人类大脑的功能,有三个组成部分。该系统的第一个组件是由对可见光和红外光都敏感的量子点构成的光电探测器。红外灵敏度将允许操作也在雾,雨或黑暗。

以与眼睛视网膜相同的方式,传感器选择和压缩数据并转发数据。该链中的第二个组件模仿位于头部后部的小脑,例如,可以为快速动作(反射)提供指令。第三个组成部分是模仿大脑皮层的处理器。它对数据进行更深入的分析,并引导传感器关注感兴趣的对象。该项目的目的是利用机器学习方法来教系统识别不同的事件,例如区分飞行无人机和鸟类,并预测事件链。

除了协调之外,VTT在这个项目中的角色是专注于开发一种模拟大脑皮层功能的处理器和一种新型的非易失性记忆。此外,VTT负责不同技术的兼容性和不同组件与处理器的集成。

除VTT外,于2021年初启动的为期4年的MISEL项目还包括以下8个合作伙伴:AMO公司(德国)、Wuppertal大学(德国)、Fraunhofer应用纳米技术中心(德国)、Kovilta Oy(芬兰)、Santiago de Compostela大学(西班牙)、罗兹理工大学(波兰)、Laboratoire national de métrologie et d’essais(法国)和隆德大学(瑞典)。欧盟的“地平线2020”计划为该项目提供了496万欧元的资金。

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