Elmore家庭电气和计算机工程学院的电气和计算机工程副教授Zubin Jacob和研究科学家Bao Fanglin开发了HADAR，即热辅助探测和测距。他们的研究被刊登在7月26日出版的同行评议期刊《自然》的封面上。YouTube上有一段关于哈达尔的视频。《自然》杂志还发布了一个播客，其中包括对雅各布的采访。

雅各布说，预计十分之一的车辆将是自动化的，到2030年，将有2000万机器人助手为人们提供服务。

雅各布说:“这些智能体将通过先进的传感器收集周围环境的信息，在没有人工干预的情况下做出决定。”“然而，由多个代理同时感知场景从根本上是禁止的。”

传统的主动传感器，如激光雷达，或光探测和测距，雷达和声纳发射信号并随后接收它们，以收集有关场景的3D信息。这些方法的缺点随着规模的扩大而增加，包括信号干扰和对人们眼睛安全的风险。相比之下，基于阳光或其他光源工作的摄像机具有优势，但夜间、雾或雨等弱光条件会造成严重障碍。

传统的热成像是一种完全被动的传感方法，收集场景中所有物体产生的隐形热辐射。它可以穿透黑暗、恶劣天气和太阳眩光。但雅各布说，根本的挑战阻碍了它今天的使用。

“物体及其周围环境不断发出和散射热辐射，导致了无纹理的图像被称为‘鬼影效应’，”鲍教授说。“一个人面部的热成像只显示轮廓和一些温度对比;它没有任何特征，让你看起来像是见了鬼。这种信息、纹理和特征的损失是使用热辐射进行机器感知的一个障碍。”

HADAR将热物理、红外成像和机器学习相结合，为完全被动和物理感知的机器感知铺平了道路。

“我们的工作建立了热感知的信息理论基础，以表明漆黑与明亮的白天携带相同数量的信息。进化使人类偏向于白天。机器对未来的感知将克服长期存在的白夜两分法，”雅各布说。

鲍说:“哈达尔生动地从杂乱的热量信号中恢复出纹理，并准确地解开场景中所有物体的温度、发射率和纹理或TeX。它能在黑暗中看到纹理和深度，就像在白天一样，还能感知超越RGB(红、绿、蓝)、可见光成像或传统热感知的物理属性。令人惊讶的是，人们可以像在光天化日之下一样看穿黑暗。”

该团队使用越野夜间场景测试了哈达尔特克斯视觉。

“哈达尔特克斯视觉恢复了纹理，克服了鬼影效应，”鲍说。“除了草地的细节，它还恢复了水波纹、树皮皱纹和涵洞等精细纹理。”

对HADAR的其他改进是改进硬件的大小和数据收集速度。

鲍教授说:“由于哈达算法需要多种颜色的不可见红外辐射，所以目前的传感器很大很重。”“为了将其应用于自动驾驶汽车或机器人，我们需要降低尺寸和价格，同时使摄像头更快。目前的传感器需要大约1秒来创建一个图像，但对于自动驾驶汽车，我们需要大约30到60赫兹的帧速率，或每秒帧。”

HADAR TeX vision最初的应用是在复杂环境中与人类互动的自动车辆和机器人。这项技术可以进一步发展用于农业、国防、地球科学、医疗保健和野生动物监测。

作者：普渡大学

原文链接：https://www.sciencedaily.com/releases/2023/08/230801131652.htm

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