用从海员那里学到的新方法避免碰撞

通过计算无人机或汽车即将发生的碰撞来预防事故：这是DariusBurschka的目标。慕尼黑工业大学(TUM)的教授跟踪无人机或路上汽车携带的相机生成的图像中的每个点。原则上，他应用了海上航海家传统上使用的“恒定方位”技术。

黄蜂的复眼给了Burschka教授一个想法。通过前后移动身体，昆虫可以检测到哪些物体在附近，哪些物体在较远的地方。通过这种方式，它在飞行时构建了一个心理地图。

空域和道路交通：每秒60次测量以提高安全性

TUM慕尼黑机器人与机器智能研究所(MIRMI)感知小组联席负责人Burschka教授在解决方案中应用了类似的原理，试图识别无人机或汽车与其他物体即将发生的碰撞。他的计算机系统每秒检查来自照相机的图像点60次，并确定“碰撞条件”。

“我们实时跟踪多达一百万像素的图像，”Burschka说。要计算这种“光流”，他不需要超级计算机。相反，他使用一个“纯粹的”高性能图形处理器来处理图像，另一个计算碰撞路径的过程，以及一个摄像头。研究人员解释说：“我们观察图像中的可检测特征，并观察它们如何穿过图像。”

为了计算碰撞的直接危险，TUM教授只需要二维图像，其视角类似于黄蜂用来固定各个点并感知其中变化的视角——或者就像水手应用恒定方位法一样。使用该方法，如果接近船舶之间的绝对方位随着距离的减小而变化很小或没有变化，则可以确定船舶处于碰撞航线上。“检测潜在碰撞的最佳方法是密切注意周围哪些物体没有移动，”Burschka说。

TUM科学家计算物体飞过相机的位置和方向，即“穿透观察平面”。例如，在传统应用中，自动驾驶专家使用多个摄像头通过向量计算到附近物体的距离。“当物体远离相机时，3D过程就不再可靠，”Burschka解释说。再也看不到从一张图像到下一张图像的点位置变化。

范式转变：交互时间取代度量状态分析

使用新方法，快速接近但仍远离观察者的物体被认为比距离更近但朝同一方向移动的其他物体更危险。Burschka教授说：“这不是仅根据运动来确定移动物体的优先级，而是根据动态碰撞条件来完成。”

图像中的所有“特征”现在都在观察中，并且可以相应地标记出潜在危险的特征。“我们测量‘交互时间’——换句话说，即碰撞发生前经过的时间，”他解释道。这种新方法将使科学家能够仅用一台摄像机来分析移动物体的路径，该摄像机也将处于运动状态。

“与度量重建不同，这种方法更便宜，也更可靠，”Burschka教授说。因此，“交互时间”方法代表了研究范式的转变。这位教授计划将他的发明用于无人机、联网车辆和服务机器人。

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