事件相机 Event Cameras

不是你常见的传感器 Not Your Common Sensor

在本系列的介绍中，我们讨论了Sensoria Communia，也就是自治的通用传感器：相机、深度和 LiDAR。由于技术和商业方面的各种实际原因，这三种模式很常见。

在一个传感器出现故障的地方，另一个传感器表现出色，这使它们自然成为互补。然而，即使将所有这些模式一起使用，它们仍然会面临导致失败的场景。这启发了研究人员和工程师通过挑战传统感知方法的新传感形式推动自主技术的发展。

此次针对的主要是事件相机。这些受生物启发的传感器也被称为神经形态相机、动态视觉相机，甚至是硅视网膜，它们具有令人难以置信的特性，即使在最具挑战性的自主环境中也能成为可行的模式。

学术界最近的工作已经证明，这些传感器在自治方面占有一席之地，擅长解决普通传感器难以解决的感知问题。

我们将深入探讨是什么让这些传感器如此特别；今天如何使用该技术；以及他们展示的商业可行性。这些传感器仍然是Sensoria Obscura的一部分是有原因的……但毫无疑问，它们越来越受欢迎。

In the introduction to this series, we discussed the Sensoria Communia, aka the Common Sensors of autonomy: Cameras, Depth, and LiDAR. These three modalities were common for a variety of practical reasons, both technical and commercial. Where one sensor fails, another excels, making them naturally complimentary. However, even when all of these modalities are used together, they can still face scenarios that lead to failures. This has inspired researchers and engineers to push the state of the art in autonomy with new forms of sensing that challenge conventional approaches to perception.

Near the top of this list lies event cameras. Also known as neuromorphic cameras, dynamic vision cameras, or even silicon retinas, these biologically-inspired sensors have incredible properties that make them viable modalities in even the most challenging autonomous environments. Recent work in academia has proven that these sensors have a place in autonomy, excelling at perception problems with which the Common Sensors would struggle.

We’re going to dive into what makes these sensors so special; how the technology is being used today; and what commercial viability they’ve shown. There’s a reason that these sensors are still part of the Sensoria Obscura… but there’s no doubt their popularity is growing.

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