盖世汽车讯 自动驾驶汽车和精密机器人利用先进的摄像头、计算机算法和人工智能来感知周围环境，但这些“人工视觉系统”在混合光照条件下难以保持可靠性。据外媒报道，由宾夕法尼亚州立大学(Penn State)一位工程师共同领导的研究团队提出一种解决方案，该方案通过模仿人眼的运作机制，能够在几秒钟内适应从明亮到昏暗的光线环境。

他们通过调整这些光学系统中一个主要电子元件的构造来实现这一目标，采用了一种新的设计，该设计能够根据光照强度吸水膨胀或脱附。相关论文发表于期刊《Nature Communications》，它为构建能够比人类更快、更灵活地处理光数据的系统指明了方向。

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这些改进后的元件被称为记忆电阻器，或称“忆阻器”——一种微型电子器件，即使移除为应用供电的原始电源，该器件也能在系统中存储信息或数据。这些器件模拟了大脑中神经元处理和存储数据的复杂方式。

光忆阻器(photomemristor)是一种能够感知和收集光信息，然后将其转换为电流的忆阻器，这一过程可以更有效地为先进的摄像头和光学系统供电。

该论文共同通讯作者Larry Cheng表示，传统的光忆阻器经过校准和优化，适用于稳定的光照条件。

虽然这使得系统在明亮和黑暗的环境中都能很好地工作，但在变化或混合光照条件下保持识别准确性却极具挑战。

Cheng解释说：“自动驾驶汽车在行驶过程中会接触到各种光照强度——想象一下夜间行驶时，漆黑的夜空与其他车辆明亮的车灯形成的鲜明对比。在这种混合光照条件下，人工光学系统很难区分细节，例如红色灯光的光芒。”

该装置如何模拟视觉