Машинное обучение помогает роботам ясно видеть в полной темноте с помощью инфракрасного излучения

От зон бедствия до подземных туннелей роботов все чаще отправляют туда, куда люди не могут безопасно пройти. Но во многих из этих сред отсутствует естественное или искусственное освещение, что затрудняет эффективную работу роботизированных систем, которые обычно полагаются на камеры и алгоритмы машинного зрения.

Команда, состоящая из Натана Шанкара, профессора Худжун Иня и доктора Павла Ладоша из Манчестерского университета, решает эту задачу, обучая роботов «видеть» в темноте. Их подход использует машинное обучение восстановить четкие изображения с инфракрасных камер — датчиков, которые могут «видеть» даже при отсутствии видимого света.

«Прорыв», опубликованный в бумага на arXiv сервер препринтов означает, что роботы могут продолжать использовать существующие алгоритмы машинного зрения без внесения изменений, что сокращает как вычислительные затраты, так и время, необходимое для их развертывания в полевых условиях.

Как объясняет руководитель проекта д-р Ладош: «Наша работа позволяет роботам функционировать в темноте с минимальными изменениями в их платформах. Это снижает затраты на разработку, ускоряет развертывание и открывает двери для операций в самых сложных условиях, которые только можно себе представить».

Заглядывая в будущее, команда видит потенциал, выходящий за пределы условий низкой освещенности. Адаптировав свою систему к таким датчикам, как гидролокаторы или тепловизионные камеры, они потенциально могли бы расширить роботизированное зрение до еще более широкого диапазона экстремальных условий.