甲虫的Gopro：机器人相机背包为昆虫和小型机器人开发

华盛顿大学的研究人员开发了一款微小的相机，可以乘坐昆虫。这是一个花香甲虫在背上探索了乌斯校园。

在电影“蚂蚁人”中，标题角色可以在昆虫背面飙升并突然缩小。现在，华盛顿大学的研究人员开发了一个微小的无线可操纵的相机，也可以乘坐昆虫骑行，让每个人都有机会看到世界的蚂蚁观点。

将视频流到智能手机的相机，每秒1到5帧，坐在可以枢转60度的机械臂上。这允许观看者捕获高分辨率，全景镜头或跟踪移动物体，同时消耗最小的能量。为了证明该系统的多功能性，这重约250毫克 - 扑克牌的重量约为250毫克 - 球队将其安装在活甲虫和昆虫大小的机器人之上。

结果将于今天（7月15日）在科学机器人中发表。

华盛顿大学的研究人员开发了一款微小的相机，可以乘坐昆虫或昆虫大小的机器人。

“我们创造了一个低功耗，低重量的无线照相机系统，可以捕捉到从实际的现场昆虫或为小型机器人创造愿景的第一人称观点，”UW副教授的高级作者Shyam Gollakota表示在Paul G.艾伦计算机科学与工程学院。“愿景对于沟通和导航来说是如此重要，但在这样一个小规模中这样做是极具挑战性的。因此，在我们的工作之前，小型机器人或昆虫可能无法实现无线视力。“

典型的小型摄像机，例如智能手机中使用的小摄像机，使用大量的电力来捕获广角，高分辨率照片，并且不适用于昆虫规模。虽然相机本身是轻量级的，但他们需要支持的电池使它们的整体系统变得太大而且繁重的昆虫 - 或昆虫大小的机器人 - 横向凸起。所以该团队从生物学中课。

“类似于相机，动物的视力需要大量的力量，”机械工程辅导助理教授联合作家索耶富勒说。“这对人类较大的生物中的大量大量较少，但苍蝇正在使用10％至20％的休息能量，以便为他们的大脑供电，其中大部分都致力于视觉处理。为了帮助降低成本，有些苍蝇有一个小的，高分辨率的复合眼睛。他们抬起头来以额外的清晰度来看他们想要看到的，例如追逐猎物或伴侣。这节省了在整个视野上具有高分辨率的功率。“

联合领导作者Vikram Iyer是一家华盛顿博士生学生，电脑工程部门，将相机系统连接到蟑螂甲壳虫。

为了模仿动物的愿景，研究人员使用了一个微小的超低功耗黑白相机，可以在机械臂的帮助下横跨视野。当团队施加高电压时，臂移动，这使得材料弯曲并将相机移动到所需位置。除非团队适用更多的电力，否则手臂在放松返回其原始位置之前将此角度保持一分钟。这类似于人们如何在返回更加中立的位置之前只能在一个方向上保持头部朝向一个方向转动。

“能够移动相机的一个优点是您可以在没有消耗大量电力的情况下获得广角观点，”电气计算机工程博士学位博士学位博士生博士生联合领导作者Vikram Iyer表示。“我们可以跟踪一个移动的物体，而无需花费能量来移动整个机器人。这些图像也处于更高的分辨率，而不是我们使用广角镜头，这将创建具有相同数量的像素数在更大的区域上的图像。“

相机和臂通过从智能手机从高达120米的距离的蓝牙控制，只需长时间超过足球场。

研究人员将其可移动系统连接到两种不同类型甲虫的背部 - 死亡假期甲虫和蟑螂甲虫。研究人员表示，已知类似的甲虫能够携带比半克更重的负荷。

“在携带系统时，我们确保甲虫仍然可以正常移动，”电气计算机工程博士生博士生联合主导作者Ali Najafi表示。“他们能够在砾石上自由导航，上坡甚至爬树。”

甲虫在实验结束后也活了至少一年。

“我们向我们的系统添加了一个小型加速度计，以便能够检测甲虫移动时。然后它只捕获了此时的图像，“Iyer说。“如果相机只是在没有这种加速度计的情况下持续流动，我们可以在电池死后一到两个小时。随着加速度计，我们可以记录六个小时或更长时间，具体取决于甲虫的活动水平。“

研究人员还使用相机系统来设计世界上最小的陆地电力自治机器人，具有无线视觉。这种昆虫机器尺寸的机器人使用振动来移动和消耗几乎与低功耗蓝牙无线电需要操作的电源。

然而，该团队发现，振动震动了相机并产生了扭曲的图像。研究人员通过暂时停止机器人停止解决了这个问题，拍照，然后恢复旅程。通过这种策略，该系统仍然能够每秒移动大约2到3厘米 - 比任何使用振动移动的小型机器人更快 - 并且电池寿命约为90分钟。

虽然该团队对轻质和低功率移动摄像机的潜力感到兴奋，但研究人员承认这项技术具有一套新的隐私风险。

“作为研究人员，我们强烈地认为将事物放在公共领域中真的很重要，所以人们意识到风险，因此人们可以开始解决解决这些问题，”Gollakota说。

研究人员表示，应用程序可以从生物学到探索新颖环境。该团队希望未来的相机版本甚至需要更少的电源，并且可以自由，可能是太阳能供电。

“这是我们第一次从甲虫后面有一个第一人称视图，而它一直走来走去。您可以探索很多问题，例如甲虫如何应对它在环境中看到的不同刺激？“我说。“但是，昆虫也可以穿越岩石环境，这对机器人在这种规模中进行了真正挑战。因此，该系统还可以通过让我们从难以导航的空间中看到或收集样本来帮助我们。“

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参考：Vikram Iyer，Ali Najafi，Johannes James，Sawyer Fuller和Shyamnath Gollakota，2020年7月15日，Sawyer Fullers，Sawyer Fuller和Shyamnath Gollakota，“无线动态昆虫和昆虫和昆虫和昆虫鳞片

Johannes James是一名UW机械工程博士生，也是本文的合作。该研究由Microsoft奖学金和国家科学基金资助。