【自动驾驶汽车如何能“看”得更清楚？】受人眼启发的传感器可以帮助#自动驾驶汽车#更好应对光线变化。#类眼传感器#

对于现代自动驾驶汽车而言，它们在感知周围世界方面已相当出色——但这通常依赖于‌理想的光照条件‌。一旦遇到雨、雪、雾，或是来自应急车辆的‌强烈闪光‌，它们的“视力”便开始变得不稳定。

中国电子科学技术大学材料与能源学院的研究人员开发出一种‌新型传感器元件‌，被称为“‌光敏忆阻器‌”。它‌打破了传统计算机视觉传感器的设计思路‌，转而从‌人类眼球‌的工作原理中汲取灵感。本质上，这就像为机器装上额外的“人工眼睛”。在测试中，这种传感器在‌明暗环境间切换的速度‌，超越了当前主流技术。

📑相关研究刚刚发表在《自然-通信》上：http://t.cn/AXaXQQrf

研究者指出，计算机视觉系统尤其容易在“混合光照条件”下表现不佳。为了解决这个问题，研究团队回归基础，探究人眼在复杂光线下为何能高效工作。人眼中的视杆细胞负责暗光下的细节感知，视锥细胞负责色彩和强光视觉。当突然暴露于强光时，视杆细胞中的色素会被暂时“漂白”并缓慢恢复，而视锥细胞在此过程中保持稳定，帮助我们在明暗转换时‌维持对比度细节的跟踪‌。

受此自然机制启发，团队设计了一个定制化的光敏忆阻器，旨在‌模拟视杆与视锥细胞的协同作用‌。该传感器由两种材料构成：一种有弹性的凝胶状塑料和一种名为‌二氧化钛的粉末化合物‌，两者之间有水流通道。二氧化钛捕捉环境光并转化为电流，电压随后通过塑料的导电表面传递。在暗处，塑料会吸收更多水分而轻微膨胀；在亮处则会释放水分。

团队的目标是创造出能“‌动态适应光照变化‌”的类眼传感器。尽管在初步测试中表现优异，但要将这种“人工眼睛”集成到实际道路上的汽车中，仍有‌很长的路要走‌。研究团队的下一步是将传感器集扩展为能同时处理‌视觉与触觉数据的多模态系统‌。他们期望这最终能提升自动驾驶汽车的视觉可靠性。