《Science Robotics》发表！浙大FAST-LAB团队推出AMI-EV，从根本消除基于事件的视觉中的运动依赖性问题！

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随着科技的不断进步，神经形态视觉传感器或事件相机以其极低的反应时间，为高动态机器人应用开辟了新的领域。这类 事件相机 的独特之处在于，其 输出直接依赖于场景中的运动和纹理信息， 但同时也存在一项固有的挑战—— 无法有效捕捉与相机运动平行的物体边缘。 这一问题限制了事件相机的应用范围，也激发了科研团队寻求创新的解决方案。             人类的视觉系统是一个高度复杂且精密的感知系统，其中小眼跳（microsaccades）现象尤为引人瞩目。这是一种在注视时眼睛进行的轻微、持续的移动，有助于保持视觉场景中纹理的稳定性和连续性。尤其是微扫视，它通过不断地微调眼球位置，几乎可以确保纹理的稳定性和持久性，从而有效应对视觉感知的衰退。 微扫视如何抵消视觉衰退的演示： 建议将图像放大到至少 15 厘米 x 15 厘米 ………………………………