Active Illumination Control in Low-Light Environments using NightHawk

📄 arXiv: 2506.06394v1 📥 PDF

作者: Yash Turkar, Youngjin Kim, Karthik Dantu

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-06-05

💡 一句话要点

提出NightHawk以解决低光环境下机器人视觉问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 低光环境 机器人视觉 主动照明 贝叶斯优化 特征检测 图像质量 递归优化 地下探测

📋 核心要点

  1. 现有方法在低光环境下面临显著挑战，导致机器人视觉效果不佳，特征检测困难。
  2. NightHawk框架通过结合主动照明与曝光控制，利用贝叶斯优化来提升图像质量。
  3. 实验结果表明，NightHawk在特征检测和匹配方面提升了47-197%，显著改善了视觉估计的可靠性。

📝 摘要（中文）

地下环境如涵洞由于光线昏暗和缺乏显著特征，对机器人视觉提出了重大挑战。尽管机载照明可以提供帮助，但也带来了高光反射、过度曝光和能耗增加等问题。本文提出了NightHawk框架，结合主动照明与曝光控制，以优化这些环境中的图像质量。NightHawk通过在线贝叶斯优化问题来确定最佳光强和曝光时间，并提出了一种基于特征检测的度量来量化图像效用，作为优化器的成本函数。我们在一台腿式机器人上部署了NightHawk，并在伊利运河下的涵洞中进行导航。现场实验结果显示，特征检测和匹配的提升幅度达到47-197%，从而在挑战性光照条件下实现了更可靠的视觉估计。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决低光环境下机器人视觉中的图像质量问题。现有方法在昏暗环境中容易出现高光反射、过度曝光等问题，导致特征检测和匹配效果不佳。

核心思路：NightHawk框架通过主动照明与曝光控制的结合，采用在线贝叶斯优化来动态调整光强和曝光时间，以适应不同场景的需求。

技术框架：NightHawk的整体架构包括事件触发的递归优化管道，主要模块包括特征检测器、贝叶斯优化器和图像质量评估模块。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种基于特征检测的度量方法，用于量化图像效用，并将其作为优化器的成本函数，这一设计使得优化过程更加高效和准确。

关键设计：在参数设置上，NightHawk通过实时反馈调整光强和曝光时间，损失函数基于图像特征的可用性，确保在不同光照条件下获得最佳图像质量。整体设计注重实时性和适应性。

📊 实验亮点

实验结果显示，NightHawk在特征检测和匹配方面的提升幅度达到47-197%，显著优于传统方法。这一成果表明，NightHawk能够在低光环境中实现更高的视觉估计可靠性，为机器人视觉系统的应用提供了新的可能性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括地下探测、搜索与救援、以及其他低光环境下的机器人导航。通过提升机器人在复杂光照条件下的视觉能力，NightHawk能够在实际应用中提供更可靠的支持，推动相关领域的技术进步。

📄 摘要（原文）

Subterranean environments such as culverts present significant challenges to robot vision due to dim lighting and lack of distinctive features. Although onboard illumination can help, it introduces issues such as specular reflections, overexposure, and increased power consumption. We propose NightHawk, a framework that combines active illumination with exposure control to optimize image quality in these settings. NightHawk formulates an online Bayesian optimization problem to determine the best light intensity and exposure-time for a given scene. We propose a novel feature detector-based metric to quantify image utility and use it as the cost function for the optimizer. We built NightHawk as an event-triggered recursive optimization pipeline and deployed it on a legged robot navigating a culvert beneath the Erie Canal. Results from field experiments demonstrate improvements in feature detection and matching by 47-197% enabling more reliable visual estimation in challenging lighting conditions.