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几年前，苏黎世大学的Davide Scaramuzza实验室向我们介绍了一种称为事件相机的动态视觉传感器的有用性。事件摄像机几乎完全不同于一般 类型的摄像机，但它们非常适合小型和快速移动的机器人，当您更关怀的是不要碰到事情而不是知道这些东西究竟是什么。
在提交给机器人和自动化快报的一篇论文中，Antoni Rosinol Vidal，Henri Rebecq，Timo Horstschaefer和 Scaramuzza教授首次展示了一台事件摄像机被用来自主驾驶无人机，并且它承诺能够实现无人机从未有过的东西。能够做到以前。
让无人机自主导航的绝对最廉价的方法是用相机。在这一点上，相机几乎没有任何成本，如果你将它们与IMU融合并且移动速度非常快并且照明可靠，它们可以提供完全不错的状态估量，这非常重要。
状态估量，或准确理解你在哪里以及你正在做什么，这听起来非常无聊，但对于自动机器人来说绝对是至关重要的。为了让机器人做出涉及与环境相互作用的决策，它必须非常了解自己的位置以及它移动的速度和方向。有许多方法可以跟踪这一点，其中最精确的是强大而昂贵的车外动作捕捉系统。当您开始尝试使用更小更简单的机器人进行状态估量时，问题变得越来越困难，特殊是如果您正在尝试处理高动态平台，例如快速移动的四旋翼飞行器。
这就是为什么有这样的诱惑依赖相机，但相机有很多自己的问题。两个最重要的问题是，当传感器的运动超过可以通过相机的帧速率“冻结”的时候，相机图像会变得含糊，并且相机(就像我们的眼睛一样)是关于光的Goldilocks-y：它有要恰到好处，不要太少或太多，你可以忘记在两个极端之间移动。
事件相机完全不同。事件摄像机不是记录场景的样子，而是记录场景如何变化。将事件摄像机指向不移动的场景，它根本不会显示任何内容。但是一旦相机检测到运动(像素级光线变化，具体而言)，它就会以每像素为基础以非常高(毫秒)的刷新率向您显示该运动。如果你关怀的只是在移动时避开东西，事件相机对你来说是完美的，而且因为它们只是追寻像素变化，它们对非常低的光线敏感，也不会被明亮的光线蒙蔽。
在苏黎世大学，他们使用名为DAVIS的原型传感器，在标准相机的像素阵列内部嵌入一个事件相机，以及与事件和帧同步的IMU。有了它，它们的四旋翼飞行器可以自动飞行，即使在各种照明变化下也会导致一般 相机完全放弃：
在这项工作中，我们提出了第一个状态估算管道，它通过以密切耦合的方式融合事件，标准帧和惯性测量来利用这两个传感器的互补优势。我们表明，与仅使用事件的管道相比，我们的混合管道的准确度提高了130%，而标准帧仅提供了85%的视觉惯性系统，同时仍然具有计算易处理性。此外，我们使用我们的管道来演示 - 据我们所知 - 第一次使用事件摄像机进行状态估量的自主四旋翼飞行，解锁传统视觉惯性测距法无法达到的飞行场景，例如低光环境和高动态范围场景：
为了检测精确状态估量的相对运动，四旋翼飞行器的相机尝试识别独特的图像特征并跟踪这些特征的移动方式。如视频所示，标准摄像机的跟踪在灯光变化或太暗时失败，而事件摄像机完全不受影响。研究人员尚未在外面对此进行测试(明亮的阳光和暗影之间的快速过渡是机器人面临的特别挑战)，但基于我们目前所看到的情况，看起来非常有前途，我们很高兴看到什么样的像这些花哨的新功能传感器将启用。
“基于混合，框架和事件的视觉惯性测距法，用于稳健，自主导航四旋翼”，作者：Antoni Rosinol Vidal，Henri Rebecq，Timo Horstschaefer，以及来自苏黎世大学和瑞士研究联盟NCCR Robotics的Davide Scaramuzza，已经提交到IEEE机器人和自动化快报。