Penn State 연구진은 변화하는 조명 조건에서 자율주행차 카메라와 로봇을 훨씬 더 안정적으로 만들 수 있는 조명 적응 센서 구성 요소를 개발했습니다. 월요일 Nature Communications에 게재된 이 연구는 인간의 눈이 밝은 환경과 어두운 환경 사이를 어떻게 조정하는지에서 직접적인 단서를 얻었습니다.
청사진으로서의 생물학
자율주행차의 현재 카메라 시스템은 일관된 조명을 위해 조정되어 있습니다. 즉, 어두운 도로에서 다가오는 헤드라이트로 이동하는 것과 같이 조건이 급격하게 변할 때 정확도가 떨어집니다. 공학 교수 Larry Cheng이 공동으로 이끄는 Penn State 팀은 눈의 간상체와 원추 세포 시스템에서 해결책을 찾았습니다. 눈의 간상세포에는 밝은 빛에서 표백되고 어둠 속에서 점차 재생되는 색소가 포함되어 있어 눈이 지속적으로 민감도를 재보정할 수 있습니다.
연구원들은 빛을 포착하여 전기 데이터로 변환하는 작은 센서인 새로운 유형의 광멤리스터에서 이러한 역학을 복제했습니다. 그들의 디자인은 전도성 젤형 폴리머와 티타늄 산화물이라는 두 가지 재료를 사용합니다. 빛이 산화티타늄에 닿으면 전류가 생성되어 폴리머가 밝기에 따라 물을 흡수하거나 방출하여 실시간으로 감도를 효과적으로 자체 조절합니다.
혼합광에서 95% 정확도
디자인을 테스트하기 위해 팀은 4×4 센서 배열을 구축하고 이를 신경망과 결합하여 기본 머신 비전 시스템을 만들었습니다. 그들은 표준 눈 차트 테스트의 변형을 통해 이를 실행하여 변동하는 밝기 수준에 맞춰 조정된 배경에서 LED 문자 “F”를 식별하도록 요청했습니다. 7번의 훈련 주기 후에 시스템은 혼합 조명 조건에서 95% 이상의 정확도를 달성했습니다.
각 센서의 크기는 0.5mm에 불과하며 Cheng은 개별 장치를 더 큰 배열로 연결하여 각 구성 요소의 물리적 크기를 변경하지 않고도 더 넓은 시각적 패턴을 감지할 수 있다고 말합니다.
팀은 자율주행차 외에도 공장 로봇 공학, 더 나아가 시각 장애가 있는 사람들을 위한 보조 기술에도 잠재적인 응용 가능성을 보고 있습니다. 임시 특허가 제출되었으며 다음 단계에는 시각 및 촉각 데이터를 동시에 처리할 수 있는 다중 모드 시스템으로 센서를 확장하는 작업이 포함됩니다.
포토멤리스터는 올해 초 라이스대학교에서 개발된 소형 레이더 장치를 포함하여 자율주행차의 신뢰성 향상을 목표로 하는 점점 늘어나는 센서 혁신 목록에 합류했습니다.
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