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World File Search System视觉感知
基于近端策略优化算法及视觉感知的机械臂导纳控制研究
在现代操纵器交互任务中，由于环境的复杂性和不确定性，准确的对象表面建模通常很难实现。因此，改善操纵器与环境之间相互作用的适应性和稳定性已成为相互作用任务的重点之一。针对操纵器的互动任务，本文旨在在视觉指导下实现良好的力量控制。因此，基于Mujoco（带有触点的多关节动力学）物理引擎，我们为操纵器构建了交互式仿真环境，并创新地集成了基于位置的视觉伺服控制和录取控制。通过深度强化学习（DRL）中的近端策略优化（PPO）算法，有效地集成了视觉信息和力量信息，并提出了结合视觉感知的接收性控制策略。通过比较实验，将允许控制与视觉感知相结合，并将力控制的整体性能提高了68.75％。与经典的入学控制相比，峰值控制精度提高了15％。 实验结果表明，在平坦和不规则的凹面环境中，允许控制与视觉感知结合表现良好：它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务，而且还可以在各种接触表面上维持施工力，并迅速适应环境变化。与经典的入学控制相比，峰值控制精度提高了15％。实验结果表明，在平坦和不规则的凹面环境中，允许控制与视觉感知结合表现良好：它不仅可以准确地执行视觉构成的力控制任务，而且还可以在各种接触表面上维持施工力，并迅速适应环境变化。在精确组装，医疗援助和服务操纵器的领域中，它可以提高操纵器在复杂和不确定的环境中的适应能力和稳定性，从而促进智能操纵器的自主操作的发展。
航空视觉感知
图 1.1 环境、飞行员和飞机的相互作用 3 图 1.2 事故下滑道 5 图 1.3 黑洞错觉 6 图 1.4 精密进近航道指示灯 6 图 1.5 哈德逊河迫降 14 图 2.1 陨石坑阴影错觉 24 图 2.2 视觉系统的主要组成部分和路径 26 图 2.3 人眼的横截面示意图 29 图 2.4 三种视锥细胞的光感受器吸收曲线 38 图 2.5 跑道的缩短示例 44 图 2.6 从高处看视角几何 47 图 2.7 转盘错觉 49 图 2.8 横向和内侧视角示意图 50 图 2.9 前庭系统组件 53 图 3.1 正弦波光栅 64 图 3.2 对比敏感度函数 65 图 3.3有用视野 71 图 3.4 平均左转安全裕度研究数据 75 图 3.5 视觉敏锐度与眩光敏感度之间的关系 76 图 4.1 3 度下滑道的高度和距离 91 图 4.2 目视俯视和目视直进进近描述 93 图 4.3 着陆进近的三张照片 94 图 4.4 降落在阿尔伯克基国际机场 96 图 4.5 亚速尔群岛葡萄牙丰沙尔的夜间延时照片 99 图 4.6 降落在巴西圣保罗马特雷机场 100 图 4.7 降落在澳大利亚汉密尔顿岛大堡礁机场的最后进近 102 图 4.8 降落在亚速尔群岛葡萄牙圣乔治岛的短距离进近 103 图 4.9 降落在爱沙尼亚塔林机场 103 图 4.10在南极麦克默多站着陆的简短最后阶段 105 图 4.11 空中加油照片 109 图 5.1 张开角度 120 图 5.2 着陆期间的高度提示 123 图 5.3 视网膜图像扩展以估计接触时间 128
脑损伤后视觉感知困难
视觉感知是指大脑如何解释来自眼睛的信息。我们的眼睛可能正常工作，但是在脑损伤之后，我们的大脑可能无法再识别物体或脸部，从字母中弥补单词或直接视觉关注。有来自患者和看护者的轶事证据表明，这些问题可能会对日常生活产生严重影响。它可以使越过道路危及生命，使用手机不可能，购物压力很大。确实已经证明，感觉视觉丧失会对日常生活产生重大影响（Rowe，2017）。但是，尚未系统地研究中风后视觉感知问题的影响。
视觉感知冲突和错觉
视觉感知冲突和错觉 Leonard A. Temme Melvyn E. Kalich Ian P. Curry Alan R. Pinkus H. Lee Task Clarence E. Rash 视觉可以说是战士最重要的人类感官。视觉处理的目的是获取有关我们周围世界的信息并理解它（Smith and Kosslyn，2007）；视觉涉及光的感知和解释。视觉感官器官是眼睛，它将传入的光能转换为电信号（参见第 6 章，人眼的基本解剖和结构）。但是，这种转变并不是完整的视觉。视觉还涉及对视觉刺激的解释以及感知和最终认知的过程（参见第 10 章“视觉感知和认知表现”和第 15 章“认知因素”）。视觉系统已经进化到可以从自然场景中获取真实信息。它在大多数任务中都非常成功。但是，可见光源中的信息通常是模棱两可的，为了正确解释许多场景的属性，视觉系统必须对场景和光源做出额外的假设。这些假设的一个副作用是我们的视觉感知并不总是值得信赖的；视觉感知的图像可能具有欺骗性或误导性，尤其是当场景与过去推动视觉系统进化的场景截然不同时。因此，存在“眼见为实”的情况，即所感知到的不一定是真实的。这些错误感知通常被称为错觉。Gregory (1997) 确定了两类错觉：具有物理原因的错觉和由于知识误用而导致的错觉。物理错觉是由于物体和眼睛之间的光线干扰或由于眼睛感官信号的干扰而导致的错觉（也称为生理错觉）。认知错觉是由于大脑错误地运用知识来解释或读取感官信号而导致的。对于认知错觉，区分物体的具体知识和体现为规则的一般知识很有用（Gregory，1997）。所有幻觉的一个重要特征是必须有某种方法来证明感知系统在某种程度上犯了错误。通常这意味着场景的某些方面可以用不同于视觉感知的方式来测量（例如，可以用光度计、光谱仪、尺子等来测量）。重要的是要认识到这些“错误”实际上可能是视觉系统在其他情况下的有用特征，因为幻觉背后的相同机制可能会在其他情况下产生真实的感知。只有当“错误”可以通过其他方式检测到时，幻觉才是幻觉。虽然幻觉可能会欺骗作战人员，但视觉系统还有其他限制，可能导致在执行任务期间出现错误。这些包括视觉掩蔽（通过呈现第二个短暂刺激（称为“掩蔽”）来降低或消除一个短暂刺激（称为“目标”）的可见性）、双眼竞争（呈现给每只眼睛的不同图像之间的无意识交替）和空间定向障碍（作战人员对位置和运动的感知与现实不一致的情况）。视觉掩蔽 视觉掩蔽通常是指一种视觉刺激对另一种视觉刺激出现的影响，其中一种或两种刺激都是短暂的。因为，正如本讨论将明确指出的，视觉掩蔽
欧洲视觉感知会议2024
欢迎地址于8月25日至2024年8月25日至29日在苏格兰（苏格兰）举行的第46届欧洲视觉感知会议（ECVP）。会议看到了来自世界各地的800多名愿景科学家的参与；他们中的绝大多数介绍自己的作品，使我们能够提供出色的科学计划。会议上有3个主题演讲，10个研讨会，17次演讲，7个海报会议和6个教程。贝维尔·康威（Bevil Conway）在周日的感知演讲中开幕式，蒂姆·凯兹曼（Tim Kietzmann）在周三的愿景演讲中引起了人们的关注，朱莉·哈里斯（Julie Harris）周四举行了等级奖演讲。一项丰富的社交计划包括欢迎招待会，幻觉之夜（有35个博览会摊位），会议晚宴，最后是告别派对。我们还分享了从威士忌品尝到塞利德的苏格兰文化经验。
从... 预测视觉感知和工作记忆负荷
摘要 — 近年来，使用生理传感器预测工作量的方法多种多样。然而，这些方法中的大多数都是在小数据集上训练模型，大脑中的通道位置数量很少，这限制了模型在参与者、任务或实验会话之间迁移的能力。在本文中，我们介绍了一种新方法，该方法使用基于认知负荷理论的方法并采用结合注意力机制和自监督标签增强 (SLA) 的双向门控循环单元 (BiGRU)，对大量跨参与者和跨会话的高密度功能近红外光谱 (fNIRS) 数据集进行建模。我们表明，我们提出的 CNN-BiGRU-SLA 模型可以学习和分类不同级别的工作记忆负荷 (WML) 和视觉处理负荷 (VPL) 在不同参与者之间。重要的是，我们利用多标签分类方案，我们的模型经过训练可以预测同时发生的 WML 和 VPL 水平。我们使用留一法 (LOOCV) 和 10 倍交叉验证来评估我们的模型。使用 LOOCV，对于二元分类（关闭/打开），我们在 22 位参与者（每位参与者参加了 2 次会话）中获得了 WML 的 0.9179 F1 分数和 VPL 的 0.8907 F1 分数。对于多级（关闭、低、高）分类，我们获得了 WML 的 0.7972 F1 分数和 VPL 的 0.7968 F1 分数。使用 10 倍交叉验证，对于多级分类，我们获得了
前进视觉感知学习：来自数据的见解...
上午11:30 - 下午12:30 │2025年2月21日（星期五）CPD1.24，1/f，Run Run Shaw Tower│Centennial Campus│香港大学抽象视觉感知学习（VPL）可以通过培训来增强任务性能，有时通过培训提高了准确性，从近乎机会到熟练程度。 鉴于其在优化视觉和认知功能中的关键作用，因此了解通过学习的看法如何变化至关重要。 然而，人类学习是一个动态过程，涉及一般学习，遗忘，快速重新学习和适应，由于许多研究中使用的粗糙时间分析，通常会忽略它们。 本谈话从大规模的多任务VPL研究中介绍了发现，揭示了特定于主题的一般学习能力，会议内和间隔过程以及任务之间的干扰效应。 为了更好地分析这些学习动力学，我们使用非参数和分层贝叶斯模型介绍了新的数据分析方法，从而为人类学习行为提供了细粒度的见解。 此外，新的计算建模技术允许对生成过程模型进行逐审拟合，从而通过最小的培训数据可以预测学习性能。 这些进步为优化培训策略和改善人类绩效提供了基础。 演讲将以未来的研究方向结束，包括精炼生成模型，探索组件学习过程对经典感知学习操作的影响，并开发一个全面的框架来增强学习概括和效率。上午11:30 - 下午12:30 │2025年2月21日（星期五）CPD1.24，1/f，Run Run Shaw Tower│Centennial Campus│香港大学抽象视觉感知学习（VPL）可以通过培训来增强任务性能，有时通过培训提高了准确性，从近乎机会到熟练程度。鉴于其在优化视觉和认知功能中的关键作用，因此了解通过学习的看法如何变化至关重要。然而，人类学习是一个动态过程，涉及一般学习，遗忘，快速重新学习和适应，由于许多研究中使用的粗糙时间分析，通常会忽略它们。本谈话从大规模的多任务VPL研究中介绍了发现，揭示了特定于主题的一般学习能力，会议内和间隔过程以及任务之间的干扰效应。为了更好地分析这些学习动力学，我们使用非参数和分层贝叶斯模型介绍了新的数据分析方法，从而为人类学习行为提供了细粒度的见解。此外，新的计算建模技术允许对生成过程模型进行逐审拟合，从而通过最小的培训数据可以预测学习性能。这些进步为优化培训策略和改善人类绩效提供了基础。演讲将以未来的研究方向结束，包括精炼生成模型，探索组件学习过程对经典感知学习操作的影响，并开发一个全面的框架来增强学习概括和效率。关于发言人Lu Zhong-lin教授是NYU上海的神经科学教授，也是纽约大学神经科学中心的全球网络教授。Lu教授于2019年加入俄亥俄州立大学的纽约大学，在那里他是艺术与科学学院杰出心理学教授，心理学，验光学和转化数据分析教授，以及认知和脑科学中心，以及认知和行为脑智慧中心的中心。lu是实验心理学家和心理科学协会的会员。Zoom会议（对于无法亲自参加研讨会的参与者）
SLAM视觉感知的挑战评估模块
摘要尽管有望在视觉和机器人社区中进行大满贯研究，这些研究从根本上维持了智能无人系统的自主权，但视觉挑战仍然严重威胁其强大的操作。现有的大满贯方法通常集中在特定的挑战上，并通过复杂的增强或多模式融合来解决问题。然而，它们基本上仅限于特定场景，并具有非量化的理解和对挑战的认识，从而导致性能下降，并且具有较差的概括，并且（或）具有冗余机制的冗余计算。为了推动Visual Slam的边界，我们提出了一个完全计算可靠的评估模块，称为CEMS（SLAM的挑战评估模块），以基于明确的定义和系统分析，以进行一般视觉感知。它将各种挑战分解为几个共同方面，并使用相应的指标评估退化。广泛的实验证明了我们的可行性和表现不佳。与注释地面真相相比，所提出的模块的一致性为88.298％，与SLAM跟踪性能相比，强大的相关性为0.879。此外，我们根据CEMS显示了具有更好性能的CEM的原型大满贯，并且第一个全面的CET（挑战评估表）（EUROC，KITTI等）对各种挑战的客观和公平评估。我们使其在线提供，从而在我们的网站上受益。
视觉感知带有心脏内96通道...
系统，由第二瞄准具公司建造，如预期的那样，单个电极的电刺激引起了与视觉皮层中视网膜图相对应的位置的磷酸（7，8）。但是，当同时刺激多个电极时，感知通常合并为较大的磷酸，从而使形状识别几乎是不可能的。这可能与表面电极与相对较大的皮质相互作用的事实有关，从而导致感知的磷光元素的空间分辨率低。此外，报道的引起感知的电流按几毫安的顺序（7）。如此大的电流可能会引起皮层和最终的销售，尤其是当需要同时刺激电极组以创造有用的磷酸知知觉时。绕过这些局限性，Beauchamp等人。开发了两种创新：电流传导过程和电极的快速顺序刺激，以产生一系列磷酸，这些磷酸会痕迹，从而揭示了预期模式的形状。但是，尽管当前的转向和顺序刺激可以帮助改善效用
视觉感知是否很奇怪？ -Müller-Lyer幻觉和...
2 Kahneman（2011）：“现在您已经测量了线条，您 - 您的系统2，有意识的是您称为'我 - 有一个新的信念：您知道行是平等的[…]，但您仍然将底线视为更长的底线。您选择相信测量值，但您不能阻止系统1做事；尽管您知道它们是平等的，但您不能决定将线路视为平等。要抵制幻觉[…]，您必须学会不信任鳍时对线条的印象。要实施该规则，您必须能够识别虚幻的模式并回忆您对此的了解。如果您可以做到这一点，那么您将永远不会被穆勒 - 莱er幻觉所欺骗。，但是您仍然会认为一行比另一行更长。”