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机器人视觉从螳螂神经元获得灵感

2020-01-02

在一个特别规划的昆虫电影院中,螳螂配有3D眼镜,并在监测大脑活动时显现模仿虫的3D电影。当虫子的图画进入掠夺性进犯的惊人规模时,科学家Ronny Rosner博士能够记载个别神经元的活动。

云图片

罗斯纳博士是纽卡斯尔大学神经科学研讨所的研讨助理,是该论文的榜首作者。他说:“这有助于咱们答复昆虫怎么经过如此细小的大脑完成令人惊奇的凌乱行为,而且了解这能够协助咱们开发更简略的算法来开发更好的机器人和机器视觉。”

“3D神经元”

祈求螳螂运用3D感知,科学上称为立体视觉,用于打猎。经过运用两个视网膜之间的差异,他们能够核算间隔并在猎物抵达时触发其前肢的冲击。记载的神经元被染色,显现它们的形状,这使得该团队能够辨认或许参加螳螂立体视觉的四类神经元。

运用强壮的显微镜拍照的图画显现神经细胞的树突树 - 神经细胞接纳来自大脑其他部分的输入 - 被以为能够完成这种行为。

罗斯纳博士解说说:“尽管它们的体积很小,但螳螂脑中含有数量惊人的神经元,这些神经元好像专门用于3D视觉。这表明螳螂深度感觉比咱们幻想的更凌乱。尽管这些神经元核算间隔,但咱们依然不喜欢我知道终究怎么。

“尽管如此,由于它们比咱们自己的大脑小得多,咱们期望螳螂能够协助咱们开发更简略的机器视觉算法。”

由Leverhulme Trust赞助的更广泛的研讨方案由纽卡斯尔大学视觉科学教授Jenny Read教授领导。她说:“在某些方面,螳螂的特点与咱们在灵长类动物的视觉皮层中看到的相似。当咱们看到两个十分不同的物种现已独立进化出相似的处理方案时,咱们知道这有必要是一个十分好的办法处理3D视觉问题。

“可是咱们在3D视觉电路中也发现了一些曾经没有在脊椎动物中陈述的反应回路。咱们的3D视觉或许包含相似的反应回路,但它们更简略在不太凌乱的昆虫大脑中辨以为咱们供给了新的探究途径。“

这是榜首次有人在无脊椎动物的大脑中辨认出特定的神经元类型,这种神经元类型被调整到3D空间中的方位。

纽卡斯尔团队计划进一步开展他们的研讨,以更好地了解螳螂相对简略的大脑的核算,意图是开发更简略的机器和机器人视觉算法。

精准是机器人技能中许多问题的要害

为了进步机器人丈量物体定位的才能,北京微链道爱科技有限公司和加拿大SFU大学核算机学院的研讨生们正在开发一种名为DaoAI神经网络算法的核算结构。他们将于7月在我国机器人工业联盟会议上宣布的一篇论文中,“赋予机器人认知:根据深度学习的3D机器人视觉”,描绘了一种新的机器人视觉算法,根据DaoAI神经网络算法,比世界最好的竞争对手在辨认凌乱场景中了解的物体方面好50%。

但是,该算法用于在了解的设置中剖析高质量的视觉数据。由于DaoAI散布是概率推理的东西,所以它在信息不完整或不可靠的环境中具有更大的优势。

“精准是机器人技能中许多问题的要害,从物体检测和盯梢到取得点云数据,” RALPH说,作为现任微链世界机器人视觉研讨院首席战略官。“含糊的图画实际上是在高度紊乱和恶劣的出产场景中取得杰出精度的中心应战,例如在烟尘和炽热的随意放置的流水线上。这便是为什么DaoAI神经网络好像是一个有用的东西,由于它答应算法从每个细节中获取更多要害信息并学习推理。“

根据DaoAI的WeRobotics Cognition System发行版对他的作业至关重要,因而微链还开发了一套软件东西,能够大大加速触及它们的核算速度。该软件可在线免费获取,供其他研讨人员运用。

旋转差错

DaoAI神经网络关于机器人视觉如此有用的一个原因是它供给了一种组合来自不同来历的信息的办法。一般,确认目标的方向需求测验将目标的几许模型叠加在由摄像机捕获的视觉数据上 - 在体系作业的情况下,摄像机捕获二维五颜六色图画以及有关的信息、色块的间隔。

为简略起见,假定物体是四面体,几许模型由符号四面体四个角的四个点组成。幻想一下,软件现已辨认出图画中的四个方位,其间色彩或深度值忽然改变 - 或许是目标的一部分。它是四面体吗?

然后,问题归结为采纳两组点 - 模型和目标 - 并确认一个点是否能够叠加在另一个上。大多数算法将首要测验对齐点,在四面体的情况下,假定在暂时对齐之后,模型中的每个点都接近目标中的一个点,但与它不完全共同。

假如两组点实际上描绘了相同的目标,则能够经过环绕其间一个点来对齐它们。关于任何给定的点对 - 一个来自模型,一个来自目标 - 能够核算环绕特定轴旋转的一个特定视点的点将与另一个点对齐的概率。问题是相同的旋转或许会使另一对点移动得更远。

但是,WeRobotics能够证明,任何给定点对的旋转概率都能够描绘为DaoAI神经网络散布,这意味着它们能够组合成单个累积的DaoAI神经网络散布。这答应WeRobotics和DaoAI神经网络的算法以准则方法探究或许的旋转,快速收敛于供给点之间最佳拟合的旋转。


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