Исследователи из Penn State создали light-adaptive sensor component — светоадаптивный сенсорный элемент, который может сделать камеры autonomous vehicle и робототехнику заметно стабильнее при резких изменениях освещения. Работа, опубликованная в понедельник в Nature Communications, напрямую опирается на то, как человеческий глаз переключается между яркой и темной средой.
Когда физиология глаза становится основой сенсоров
Большинство современных камер в self-driving cars оптимизированы под относительно ровный свет, поэтому точность падает, когда условия меняются мгновенно — например, при выезде с темной дороги в поток встречных фар. Команда Penn State под руководством профессора инженерии Ларри Чэна взяла за ориентир систему палочек и колбочек в глазу. В человеческом зрении пигменты в палочках «выгорают» при ярком освещении и постепенно восстанавливаются в темноте, благодаря чему глаз непрерывно перенастраивает чувствительность.
Этот принцип они воспроизвели в новом типе фотомемристора — миниатюрного датчика, который улавливает свет и преобразует его в электрические сигналы. В конструкции задействованы два материала: проводящий гелеобразный полимер и оксид титана. Когда свет попадает на оксид титана, возникает ток, из‑за которого полимер в зависимости от яркости поглощает или отдаёт воду, тем самым самостоятельно регулируя чувствительность в реальном времени.
Точность выше 95% при контрастном освещении
Чтобы проверить работоспособность, исследователи собрали массив 4×4 из таких сенсоров и связали его с нейросетью, получив базовую систему машинного зрения. Затем её протестировали в вариации классической проверки по «таблице для глаз», предложив распознать светодиодную букву «F» на фоне, где яркость намеренно менялась. После семи циклов обучения система показала более 95% точности в смешанных условиях освещения.
Размер каждого сенсора составляет примерно полмиллиметра, и, по словам Чэна, отдельные элементы можно объединять в более крупные массивы, чтобы распознавать более широкие визуальные структуры без изменения физических габаритов каждого компонента.
Помимо автономного транспорта, разработчики рассматривают применение в промышленной робототехнике и, в перспективе, в ассистивных решениях для людей с нарушениями зрения. Уже подана заявка на предварительный патент, а следующий этап — расширение сенсоров до мультимодальной системы, способной одновременно обрабатывать визуальные и тактильные сигналы.
Фотомемристор пополняет список технологий, нацеленных на повышение надёжности автономного вождения, наряду с другими решениями датчиков, включая compact radar unit developed at Rice University, представленную ранее в этом году.
