Ciência e Tecnologia

Evolução na Visão Robótica, Cientistas Desenvolvem Câmera Inspirada no Olho Humano

Foto: Divulgação

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Visão robótica. Equipe da Universidade de Maryland Desenvolve Nova Câmera Inspirada no Olho Humano. Um grupo de cientistas da Universidade de Maryland criou um avançado mecanismo de câmera que promete revolucionar a  e outras aplicações tecnológicas. Batizada de Artificial Microsaccade-Enhanced Event Camera (AMI-EV), a nova tecnologia foi inspirada no funcionamento do olho humano para melhorar significativamente a capacidade dos robôs de perceber e reagir ao ambiente ao seu redor.

Publicado na revista Science Robotics em maio de 2024, o estudo liderado por Botao He, estudante de doutorado em ciência da computação na UMD, revela que as atuais câmeras de eventos enfrentam desafios ao capturar imagens nítidas durante movimentos rápidos. Para resolver esse problema, a equipe se inspirou nos microssacádicos, pequenos movimentos involuntários dos olhos humanos que ajudam a manter o foco em objetos em movimento.

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O AMI-EV utiliza um prisma giratório que simula esses movimentos oculares, permitindo que a câmera estabilize imagens de forma semelhante ao olho humano. Além disso, um software avançado foi desenvolvido para compensar os movimentos do prisma, garantindo a captura de imagens claras e precisas mesmo em cenários de alta movimentação.

Yiannis Aloimonos, professor de ciência da computação na UMD e coautor do estudo, destaca que essa inovação não apenas impulsiona a visão robótica, mas também pode ter aplicações significativas em diversas indústrias. Desde realidade virtual até monitoramento de segurança, o AMI-EV é capaz de capturar movimentos em dezenas de milhares de quadros por segundo, superando em muito as câmeras comerciais tradicionais.

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Com potencial para melhorar desde carros autônomos até câmeras de smartphones, os pesquisadores acreditam que sua criação abrirá caminho para sistemas mais avançados e eficazes no futuro próximo. A inovação também promete solucionar desafios específicos, como melhorar a precisão de sistemas de direção autônoma e a captura de imagens em condições adversas, beneficiando uma ampla gama de aplicações tecnológicas.

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