Quantitative evaluation of brain-inspired vision sensors in high-speed robotic perception

📄 arXiv: 2504.19253v1 📥 PDF

作者: Taoyi Wang, Lijian Wang, Yihan Lin, Mingtao Ou, Yuguo Chen, Xinglong Ji, Rong Zhao

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-04-27

备注: 8 pages, 8 figures, 1 table, conference

💡 一句话要点

提出脑启发视觉传感器量化评估框架，用于高速机器人感知，解决运动模糊问题。

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 脑启发视觉传感器 事件相机 高速机器人感知 量化评估 运动估计

📋 核心要点

  1. 传统相机在高速运动下易产生运动模糊，影响机器人感知系统的性能，是亟待解决的核心问题。
  2. 论文提出统一的量化评估框架，对比事件相机(EVS)和Tianmouc两种脑启发视觉传感器在高速机器人感知中的性能。
  3. 实验结果表明，EVS在特定场景下表现优异，而Tianmouc在不同速度和场景复杂度下均能保持稳定性能。

📝 摘要（中文）

传统相机在高速和动态的机器人感知环境中面临运动模糊的挑战，影响空间特征的完整性和任务性能。脑启发视觉传感器(BVS)作为一种替代方案，以其高时间分辨率和降低的带宽及功耗需求而备受关注。本文首次提出了一个量化评估框架，用于评估两种代表性的BVS：事件相机(EVS)和基于图元的传感器Tianmouc。该框架包含跨传感器校准、标准化测试平台和质量指标，以解决数据模式的差异。从成像角度，评估了运动引起的失真等传感器非理想因素对结构信息捕获的影响。在功能基准测试中，考察了不同旋转速度下角点检测和运动估计的任务性能。结果表明，EVS在高速稀疏场景和适度快速复杂场景中表现良好，但在高速拥挤场景中由于像素级带宽变化和事件率饱和而存在性能限制。相比之下，Tianmouc在各种速度下的稀疏和复杂场景中表现出一致的性能，这得益于其全局、精确、高速的时空梯度采样。这些发现为BVS技术的应用适用性提供了有价值的见解，并支持该领域的进一步发展。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决传统相机在高速运动场景下，由于运动模糊导致机器人感知系统性能下降的问题。现有方法依赖传统相机，无法有效应对高速运动带来的挑战，导致空间特征信息丢失，影响后续任务的准确性。

核心思路：论文的核心思路是利用脑启发视觉传感器(BVS)替代传统相机，并建立统一的量化评估框架，对比不同BVS在高速机器人感知中的性能。BVS具有高时间分辨率和低功耗等优点，能够有效克服运动模糊问题。

技术框架：论文构建了一个包含跨传感器校准、标准化测试平台和质量指标的统一测试协议。该框架首先对不同类型的BVS进行校准，然后利用标准化的测试平台采集数据，最后采用统一的质量指标对数据进行评估。评估指标包括成像质量（如运动引起的失真）和功能性能（如角点检测和运动估计的准确性）。

关键创新：论文的关键创新在于首次提出了针对不同类型BVS的统一量化评估框架，并将其应用于高速机器人感知领域。该框架能够客观地评估不同BVS的性能，为BVS在机器人领域的应用提供指导。此外，论文还深入分析了EVS和Tianmouc两种BVS的优缺点，为后续研究提供了有价值的参考。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 跨传感器校准方法，用于消除不同BVS之间的差异；2) 标准化测试平台，用于保证实验的可重复性；3) 统一的质量指标，用于客观评估不同BVS的性能。此外，论文还针对角点检测和运动估计等具体任务，设计了相应的评估指标和实验方案。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，EVS在高速稀疏场景和适度快速复杂场景中表现良好，但在高速拥挤场景中存在性能限制。Tianmouc在各种速度下的稀疏和复杂场景中表现出一致的性能。这些结果揭示了不同BVS在不同场景下的适用性，为实际应用中BVS的选择提供了重要依据。例如，在高速、低纹理场景下，EVS可能更适合；而在高速、高纹理场景下，Tianmouc可能更具优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于高速运动机器人、自动驾驶、无人机等领域。通过选择合适的脑启发视觉传感器，可以提高机器人在高速运动环境下的感知能力，从而提升其在复杂环境中的适应性和可靠性。该研究为BVS在机器人领域的应用提供了理论指导和实践参考，具有重要的实际价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Perception systems in robotics encounter significant challenges in high-speed and dynamic conditions when relying on traditional cameras, where motion blur can compromise spatial feature integrity and task performance. Brain-inspired vision sensors (BVS) have recently gained attention as an alternative, offering high temporal resolution with reduced bandwidth and power requirements. Here, we present the first quantitative evaluation framework for two representative classes of BVSs in variable-speed robotic sensing, including event-based vision sensors (EVS) that detect asynchronous temporal contrasts, and the primitive-based sensor Tianmouc that employs a complementary mechanism to encode both spatiotemporal changes and intensity. A unified testing protocol is established, including crosssensor calibrations, standardized testing platforms, and quality metrics to address differences in data modality. From an imaging standpoint, we evaluate the effects of sensor non-idealities, such as motion-induced distortion, on the capture of structural information. For functional benchmarking, we examine task performance in corner detection and motion estimation under different rotational speeds. Results indicate that EVS performs well in highspeed, sparse scenarios and in modestly fast, complex scenes, but exhibits performance limitations in high-speed, cluttered settings due to pixel-level bandwidth variations and event rate saturation. In comparison, Tianmouc demonstrates consistent performance across sparse and complex scenarios at various speeds, supported by its global, precise, high-speed spatiotemporal gradient samplings. These findings offer valuable insights into the applicationdependent suitability of BVS technologies and support further advancement in this area.