2026-06-07 ノースウェスタン大学
◆研究チームは、ハエトリグモが限られた視覚情報から距離を推定する仕組みを模倣し、少ないセンサー情報で対象物までの距離や立体形状を推定できる新しい光学システムを設計した。その結果、従来方式よりも大幅にエネルギー消費を削減しながら、高精度な3D認識を実現した。新技術は小型化や低消費電力化が可能であり、ロボット、自動運転、ドローン、スマートフォン、ウェアラブル機器など、限られた電力で空間認識が求められる幅広い分野への応用が期待される。
◆本研究は、生物の感覚システムを工学設計に応用するバイオミメティクスの成果であり、次世代イメージング技術の新たな方向性を示している。
With their poppy seed-sized brains, tiny jumping spiders can compute distances in a highly efficient manner. Image by Ryan Kaldari, licensed under CC0
＜関連情報＞
- https://news.northwestern.edu/stories/2026/06/jumping-spiders-inspire-ultra-efficient-3d-camera
- https://arxiv.org/abs/2603.17910
SpiderCam：差動デフォーカスによる低消費電力スナップショット深度 SpiderCam: Low-Power Snapshot Depth from Differential Defocus
Marcos A. Ferreira, Tianao Li, John Mamish, Josiah Hester, Yaman Sangar, Qi Guo, Emma Alexander
arXiv Submitted on 18 Mar 2026
DOI:https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.17910
Abstract
We introduce SpiderCam, an FPGA-based snapshot depth-from-defocus camera which produces 480×400 sparse depth maps in real-time at 32.5 FPS over a working range of 52 cm while consuming 624 mW of power in total. SpiderCam comprises a custom camera that simultaneously captures two differently focused images of the same scene, processed with a SystemVerilog implementation of depth from differential defocus (DfDD) on a low-power FPGA. To achieve state-of-the-art power consumption, we present algorithmic improvements to DfDD that overcome challenges caused by low-power sensors, and design a memory-local implementation for streaming depth computation on a device that is too small to store even a single image pair. We report the first sub-Watt total power measurement for passive FPGA-based 3D cameras in the literature.
