马里兰大学计算机科学家领导的一个团队发明了一种相机机制，该机制改善了机器人观察并应对周围世界的方式。受人类眼睛工作原理的启发，他们创新的相机系统模仿了眼睛为保持长期清晰稳定的视觉而做出的微小不自主运动。

该团队对这款名为“人工微扫视增强事件相机（AMI-EV）”的相机进行的原型设计和测试，已在《科学·机器人学》杂志上发表的一篇论文中详细介绍。

“事件相机是一种相对较新的技术，比传统相机更擅长跟踪移动物体，但如今的事件相机在涉及大量运动时很难捕捉到清晰无模糊的图像，”论文第一作者、马里兰大学计算机科学专业博士生何博涛说。

“这是一个大问题，因为机器人和许多其他技术——如自动驾驶汽车——都依赖准确及时的图像来正确应对不断变化的环境。因此，我们问自己：人类和动物是如何确保自己的视觉始终聚焦于移动物体的？”

对于何博涛的团队来说，答案是微扫视，即当人类试图集中视线时，眼睛会不由自主地做出小而快速的运动。通过这些微小但连续的运动，人类眼睛可以随着时间的推移，准确地保持对物体及其视觉纹理（如颜色、深度和阴影）的焦点。

“我们认为，就像我们的眼睛需要这些微小的运动来保持聚焦一样，相机也可以利用类似的原理来捕捉清晰准确的图像，而不会因运动而产生模糊，”他说。

研究团队通过在AMI-EV内部插入一个旋转棱镜来成功模拟微扫视，以重新定向镜头捕捉到的光束。棱镜的持续旋转运动模拟了人眼内部自然发生的运动，从而使相机能够像人类一样稳定记录物体的纹理。随后，研究团队开发了软件来补偿AMI-EV内棱镜的运动，以从不断变化的光线中整合出稳定的图像。

该研究的共同作者、马里兰大学计算机科学教授伊安尼斯·阿洛伊莫诺斯（Yiannis Aloimonos）认为，该团队的发明在机器人视觉领域迈出了重要的一步。

“我们的眼睛拍摄周围世界的图像，并将这些图像发送到我们的大脑，在那里对图像进行分析。感知就是通过这个过程发生的，也是我们理解世界的方式，”阿洛伊莫诺斯解释说，他还是马里兰大学高级计算机研究学院（UMIACS）计算机视觉实验室的主任。“当你与机器人打交道时，将眼睛替换为相机，将大脑替换为计算机。更好的相机意味着机器人有更好的感知和反应。”

研究人员还认为，他们的创新成果可能会对机器人和国防领域之外产生重要影响。那些依赖精确图像捕捉和形状检测的行业的科学家们一直在寻找改进相机的方法——而AMI-EV可能是解决他们所面临许多问题的关键。

“凭借其独特的功能，事件传感器和AMI-EV有望在智能可穿戴设备领域占据中心地位，”论文的主要作者、研究科学家科妮莉亚·费尔穆勒（Cornelia Fermüller）说。“它们比传统相机有明显的优势——比如在极端光照条件下的优越性能、低延迟和低功耗。这些特性非常适合虚拟现实应用，例如需要无缝体验和快速计算头部和身体运动的应用。”

在初步测试中，AMI-EV能够在多种情况下准确捕捉和显示运动，包括人体脉搏检测和快速移动的形状识别。研究人员还发现，AMI-EV能够以每秒数万帧的速度捕捉运动，超过了大多数通常可用的商业相机，后者平均每秒捕捉30到1000帧。

这种更平滑、更逼真的运动表现可能在从创造更身临其境的增强现实体验到更好的安全监控，再到改善天文学家在空间中的图像捕捉方式等方面发挥关键作用。

“我们的新型相机系统可以解决许多具体问题，比如帮助自动驾驶汽车识别道路上的行人和非行人，”阿洛伊莫诺斯说。“因此，它有很多应用，而且大多数普通公众已经在使用这些应用，比如自动驾驶系统或甚至智能手机相机。我们相信，我们的新型相机系统正在为更先进、更强大的系统铺平道路。”