Так выглядит устройство VisGuide изнутри. Видеосигнал передается по кабелям в легкий переносной микрокомпьютер. (Разработчик: Decisions in Motion Project (www.decisionsinmotion.org)).
Роботизированная система зрения, повторяющая ключевые функции человеческого мозга, обещает позволить роботам маневрировать быстро и безопасно в произвольном окружении, а также окажется полезной для людей с нарушениями зрения.
Даже ребенок может без проблем пересечь комнату и найти игрушку.
Доказано, что этот, казалось бы, тривиальный навык, которым компьютеру очень сложно овладеть. Анализ смещающейся и часто двусмысленной визуальной информации с целью обнаружить объекты и отличить их перемещение относительно собственного, является очень сложной задачей искусственного интеллекта.
Три года назад исследователи европейского консорциума «Decisions in Motion» (http://www.decisionsinmotion.org/), попытались обратиться к природе за подсказками для решения этой задачи.
Работая совместно, команда нейробиологов и когнитивистов изучала зрение высших млекопитающих, приматов и людей, в то время как программисты и робототехники включали полученные открытия в нейронные сети и мобильные роботы.
Данный подход оправдал себя. «Decisions in Motion» уже построили и продемонстрировали робота, который быстро перемещается по многолюдной комнате, руководствуясь только тем, что он видит через две видео камеры. Сейчас ведутся работы над созданием устройства, которое поможет слабовидящим людям ориентироваться в пространстве.
«Алгоритмы, применявшиеся ранее, были достаточно медленными и их результаты были недостаточно надежными», – говорит координатор проекта Марк Гринли. «Наш подход позволил нам разработать алгоритмы, способные делать это налету, что позволило бы принимать все необходимые решение в течение миллисекунд на обычном оборудовании».
Как мы видим движение?
Исследователи «Decisions in Motion» использовали множество различных подходов, чтобы узнать больше о том, как мозг обрабатывает зрительную информацию, особенно информацию об окружающем мире.
В число этих подходов входила запись реакции индивидуальных нейронов и их групп в ответ на сигналы движения. Также изучалась функциональная магнитно-резонансная томограмма, чтобы проследить помоментно взаимодействие между различными областями мозга, во время того, как человек выполнял различные упражнения для зрения. Были рассмотрены нейропсихологические труды о людях с проблемами зрительной функции.
Исследователи надеялись узнать больше о том, как системы зрения изучают окружающее пространство, обнаруживает объекты, распознает движение, отличает независимое движение объектов от собственного движения организма, планирует и управляет движением по направлению к некоторой цели.
Одним из важнейших открытий был факт, что мозг примата не только обнаруживает и следит за движущимся объектом, а, к тому же, предсказывает, куда объект переместится.
«Во время передвижения объекта по сцене возникает волна активности, когда мозг предвидит траекторию этого объекта», – говорит Гринли. «Это можно объяснить переходом сигналов обратной связи из высших областей зрительной коры обратно к нейронам первичной коры, чтобы они почувствовали, что происходит».
Гринли сравнивает то, что видит индивидуальный нейрон, со взглядом на мир через дверной глазок. Исследователям уже давно было известно, что требуется обработка высокого уровня, чтобы построить различимое изображение из мириад этих крошечных кусочков целостного мира. Важным в открытии является предварительная обратная связь для понимания и обработки движения.
«Это открытие критически важно для проекта «Decisions in Motion», – говорит Гринли. «Таким образом, решается проблема объединения сигналов нейронов первичной зрительной коры в единую картину».
Разработка лучшего мозга робота
Вооружившись лучшим пониманием того, как мозг человека справляется с движением, программисты и робототехники проекта взялись за работу. Используя стандартное оборудование, они построили нейронную сеть, повторяющую три уровня зрительных подсистем мозга: первичную, среднюю и высшую.
Они использовали знания о перемещении информации между областями мозга, чтобы управлять потоком информации в мозге робота.
«Это обычная нейронная сеть с некоторыми биологическими характеристиками», – говорит Гринли. «Количество связей диктуется числами, которые мы получили в наших психологических исследованиях».
Компьютеризированный мозг в реальном времени управляет поведением колесной платформы робота, на которую установлены подвижная голова и глаза. Он поворачивает голову и глаза туда, куда нужно посмотреть, следит за собственным движением, идентифицирует объекты, определяют, двигаются ли они независимо, дает команды ускориться, замедлить движение, повернуть вправо или влево.
Гринли вместе с коллегами были впечатлены, когда робот нашел свою первую цель – плюшевого медведя – как человек, ускоряясь, если препятствия находились на безопасной дистанции, и замедляясь при приближении к ним.
«Это было здорово», – говорит Гринли. «Мы специально этого не программировали – оно возникло из алгоритма».
В дополнение к улучшенной системе навигации роботов, консорциум занимается разработкой легкого устройства, наподобие очков, которое помогло бы людям с нарушениями зрения или когнитивных функций повысить подвижность. Один из партнеров консорциума, Cambridge Research Systems, разрабатывает коммерческую версию этого продукта под названием VisGuide.
Ссылка на источник.
Метки: VisGuide, зрение человека, машинное зрение, навигация, нейронная сеть, робот
Очень интересное исследование. Однако в отчете на сайте я во-первых не увидел исследований робастности, во-вторых нет ссылок (и сравнений) на довольно успешно применявшиеся в этой области сверточные нейронные сети.
На официальном сайте консорциума выложено множество публикаций на тему этих исследований. Посмотрите, может, там найдете что-то полезное для себя.