Onderzoekers aan de School of Engineering and Applied Science van de Universiteit van Virginia hebben kunstmatige samengestelde ogen ontwikkeld, geïnspireerd door de unieke visuele capaciteiten van bidsprinkhanen. Het team, onder leiding van universitair hoofddocent Kyusang Lee en promovendus Byungjoon Bae, wilde de beperkingen van huidige machinevisiesystemen aanpakken, vooral in toepassingen zoals zelfrijdende auto’s en robotica, waar nauwkeurige dieptewaarneming en real-time gegevensverwerking cruciaal zijn.
Het nieuw ontwikkelde prototype bootst de ogen van de bidsprinkhaan na, die de brede kijkhoek van insectenogen combineren met binoculair zicht, waardoor dieptewaarneming in 3D-ruimte mogelijk is. Dit wordt bereikt door microlenzen en meerdere fotodiodes te integreren in een hemisferische geometrie, wat de natuurlijke oogstructuur van de bidsprinkhaan nabootst. Het gebruik van flexibele halfgeleider materialen maakt de creatie van deze samengestelde ogen mogelijk, die een breed gezichtsveld en superieure dieptewaarneming bieden.
Een van de belangrijkste innovaties van het project is het gebruik van “edge” computing, waarbij gegevens dicht bij de bron worden verwerkt, wat de noodzaak van uitgebreide gegevensoverdracht en externe verwerking vermindert. Deze aanpak minimaliseert niet alleen het energieverbruik, maar maakt ook real-time ruimtelijk bewustzijn mogelijk, waardoor het geschikt is voor diverse toepassingen zoals autonome voertuigen, drones, robotassemblage en slimme huisapparaten.
De efficiëntie van het systeem wordt verder verbeterd door een sensorarray die continu veranderingen in een scène monitort en relevante gegevens in kleinere sets codeert voor verwerking. Dit imiteert de manier waarop insecten, inclusief de bidsprinkhaan, visuele aanwijzingen en bewegingsparallax gebruiken om hun omgeving te interpreteren. Het werk van de onderzoekers, gepubliceerd in *Science Robotics*, benadrukt het potentieel van biomimetische oplossingen om machinevisietechnologie te verbeteren en biedt een weg naar efficiëntere en nauwkeurigere visuele systemen in de toekomst.
