Das Verständnis der Integration von Computer Vision in der Robotik

KI in der Robotik macht unglaubliche Fortschritte, und es werden Roboter gebaut, die komplexere Aufgaben mit weniger menschlichem Eingriff ausführen können. Zum Beispiel ist DeepMinds RoboCat ein KI-gesteuerter Roboter, der neue Aufgaben mit nur 100 Demonstrationen erlernen kann. RoboCat kann diese Eingaben dann nutzen, um weitere Trainings-Daten zu generieren und seine Fähigkeiten zu verbessern, wodurch sich seine Erfolgsquote nach weiterem Training von 36 % auf 74 % erhöht. Innovationen wie Robocat sind ein großer Schritt hin zur Entwicklung von Robotern, die mit minimalem menschlichen Zutun ein breites Spektrum an Aufgaben bewältigen können. 

‍

KI-gestützte Roboter haben bereits in verschiedenen praktischen Anwendungen einen Einfluss, wie z. B. Amazons Einsatz von Robotern zur Rationalisierung von Lagerabläufen und KI-Robotern, die in der Landwirtschaft Anbaumethoden optimieren. Zuvor haben wir die allgemeine Rolle von KI in der Robotik untersucht und gesehen, wie sie Branchen von der Logistik bis zum Gesundheitswesen umgestaltet. In diesem Artikel werden wir uns genauer damit befassen, warum Computer Vision in der Robotik so wichtig ist und wie sie Robotern hilft, ihre Umgebung wahrzunehmen und zu interpretieren. 

Die Bedeutung von Bildverarbeitungssystemen in der Robotik

Vision-Systeme in der Robotik fungieren als die Augen eines Roboters und helfen ihm, seine Umgebung zu erkennen und zu verstehen. Diese Systeme verwenden typischerweise Kameras und Sensoren, um visuelle Daten zu erfassen. Computer-Vision-Algorithmen verarbeiten dann die erfassten Videos und Bilder. Durch Objekterkennung, Tiefenwahrnehmung und Mustererkennung können Roboter Objekte identifizieren, ihre Umgebung beurteilen und Echtzeitentscheidungen treffen.

‍

Vision AI oder Machine Vision ist unerlässlich, damit Roboter in dynamischen und unstrukturierten Umgebungen autonom agieren können. Wenn ein Roboter einen Gegenstand aufnehmen muss, sollte er ihn mithilfe von Computer Vision lokalisieren können. Das ist ein sehr einfaches Beispiel. Die gleiche grundlegende Basis eines Computer-Vision-Systems wird benötigt, um Anwendungen zu erstellen, in denen Roboter Produkte in der Fertigung inspizieren oder bei medizinischen Eingriffen präzise und genau assistieren können. Durch die Bereitstellung des sensorischen Inputs, der für die Echtzeit-Entscheidungsfindung erforderlich ist, ermöglichen Vision-Systeme Robotern, natürlicher mit ihrer Umgebung zu interagieren und die Bandbreite der Aufgaben zu erweitern, die sie in verschiedenen Branchen bewältigen können.

Neueste Fortschritte in der Computer Vision für autonome Roboter

In letzter Zeit hat die Verwendung von Computer Vision in der Robotik weltweit zugenommen. Tatsächlich wird der globale Markt für Robot Vision bis 2028 voraussichtlich 4 Milliarden Dollar erreichen. Werfen wir einen Blick auf einige Fallstudien, die zeigen, wie Vision AI in realen Robotikanwendungen eingesetzt wird, um die Effizienz zu steigern und komplexe Probleme zu lösen.

Verbesserung von Unterwasserinspektionen durch den Einsatz von Vision AI und Robotik

Unterwasserinspektionen sind entscheidend, um Strukturen wie Pipelines, Offshore-Anlagen und Unterwasserkabel in gutem Zustand zu halten. Diese Inspektionen tragen dazu bei, dass alles sicher ist und ordnungsgemäß funktioniert, um kostspielige Reparaturen oder Umweltprobleme zu vermeiden. Die Inspektion von Unterwasser-Umgebungen kann jedoch aufgrund schlechter Sicht und schwer zugänglicher Bereiche schwierig sein.

Roboter mit Computer Vision können klare, hochwertige visuelle Daten erfassen, die sofort analysiert oder zur Erstellung detaillierter 3D-Modelle der inspizierten Bereiche verwendet werden können. Durch die Kombination menschlicher Expertise mit dieser Technologie werden Inspektionen sicherer, effizienter und liefern bessere Erkenntnisse für die Wartung und langfristige Planung.

Beispielsweise setzte NMS, ein führendes Unternehmen für kommerzielle Tauchgänge, Sentinus Remotely Operated Vehicles (ROVs) von Blue Atlas Robotics für eine anspruchsvolle Unterwasser-Rohrleitungsinspektion mit einem trüben Zugangspunkt ein. Der mit Computer Vision ausgestattete Sentinus ROV leuchtete den Bereich mit seinen vierzehn Lichtern aus und erfasste hochauflösende Bilder aus verschiedenen Winkeln. Diese Bilder wurden dann verwendet, um genaue 3D-Modelle des Rohrleitungsinneren zu erstellen, die NMS bei der gründlichen Beurteilung des Zustands und bei fundierten Entscheidungen zum Instandhaltungs- und Risikomanagement halfen.

‍

Hausbau mit Vision AI und Roboterpräzision

In der Baubranche kann es eine Herausforderung sein, eine gleichbleibende Qualität aufrechtzuerhalten und gleichzeitig mit Arbeitskräftemangel umzugehen. Die Automatisierung des Baus mit Industrierobotern bietet eine Möglichkeit, den Bauprozess zu rationalisieren, den Bedarf an manueller Arbeit zu reduzieren und eine präzise, qualitativ hochwertige Arbeit zu gewährleisten. Die Computer-Vision-Technologie kann in diese Automatisierung integriert werden, indem sie es Robotern ermöglicht, Echtzeitüberwachung und Inspektionen durchzuführen. Insbesondere können Computer-Vision-Systeme Robotern helfen, Fehlausrichtungen oder Defekte in Materialien zu erkennen, um zu überprüfen, ob alles korrekt positioniert ist und den Qualitätsstandards entspricht.

Ein hervorragendes Beispiel hierfür ist die Partnerschaft zwischen ABB Robotics und dem britischen Start-up AUAR. Gemeinsam bauen sie mit robotergestützten Mikrofabriken, die mit Vision AI ausgestattet sind, erschwingliche, nachhaltige Häuser aus Holzplatten. Computer Vision ermöglicht es den Robotern, Materialien präzise zuzuschneiden und zusammenzusetzen. Der automatisierte Prozess hilft bei Arbeitskräftemangel und vereinfacht die Lieferkette, indem er sich auf ein einziges Material konzentriert. Außerdem können diese Mikrofabriken skaliert werden, um den lokalen Bedürfnissen gerecht zu werden und Arbeitsplätze in der Nähe zu unterstützen, während sie gleichzeitig den Bau effizienter und anpassungsfähiger machen.

‍

Automatisierung des Ladens von Elektrofahrzeugen mit 3D-Vision-KI

Das Aufladen von Elektrofahrzeugen ist ein weiterer interessanter Anwendungsfall für Vision AI in der Robotik. Mithilfe von 3D-Vision und KI können Roboter nun automatisch Ladestationen für Elektrofahrzeuge lokalisieren und anschließen, selbst in anspruchsvollen Umgebungen wie Parkplätzen im Freien. Die Vision AI erfasst hochauflösende 3D-Bilder des Fahrzeugs und seiner Umgebung, sodass der Roboter die Position der Ladestation genau identifizieren kann. Anschließend kann er die exakte Position und Ausrichtung berechnen, die zum Anschließen des Ladegeräts erforderlich ist. Vision-gestützte KI beschleunigt nicht nur den Ladevorgang, sondern macht ihn auch zuverlässiger und reduziert den Bedarf an menschlichem Eingreifen.

Ein Beispiel hierfür ist die Zusammenarbeit von Mech-Mind mit einem großen Energieunternehmen. Sie entwickelten einen 3D-visionsgesteuerten Roboter, der präzise den Ladeanschluss eines Elektrofahrzeugs finden und anschließen kann, selbst bei schwierigen Lichtverhältnissen. Das automatisierte Laden von Elektrofahrzeugen verbessert die Effizienz und das Aufladen in Gewerbeflächen wie Bürogebäuden und Einkaufszentren.

‍

‍

Vorteile von Vision AI für Robotikanwendungen

Computer Vision bietet in der Robotik mehrere Vorteile und hilft Maschinen, Aufgaben mit größerer Autonomie, Präzision und Anpassungsfähigkeit auszuführen. Hier sind einige einzigartige Vorteile von Vision AI in der Robotik:

• Kosteneffizienz: Durch die Automatisierung von Aufgaben, die hohe Präzision und Konsistenz erfordern, reduziert Vision AI den Bedarf an manueller Arbeit, senkt die Fehlerraten und steigert die Produktivität, was zu langfristigen Kosteneinsparungen führt.
  ‍
• Adaptives Lernen: Durch kontinuierliche visuelle Datenanalyse können Roboter ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern, aus ihren Interaktionen lernen und sich an neue Aufgaben oder Veränderungen in ihrer Umgebung anpassen.
  ‍
• Sicherheit und Compliance: Vision AI erhöht die Sicherheit von Robotern, die mit Menschen zusammenarbeiten, indem sie Hindernisse erkennen und vermeiden, unsichere Bedingungen erkennen und regulatorische Standards einhalten können.
  ‍
• Multi-Tasking: Bildanalyse ermöglicht es Robotern, mehrere Aufgaben gleichzeitig zu erledigen, wie z. B. das Sortieren von Objekten während der Inspektion, was die Gesamteffizienz steigert.

Herausforderungen der Computer Vision in der Robotik

Obwohl Vision AI viele Vorteile für die Robotik bietet, gibt es auch Herausforderungen im Zusammenhang mit der Implementierung von Computer Vision in der Robotik. Diese Herausforderungen können sich darauf auswirken, wie gut Roboter in verschiedenen Umgebungen funktionieren und wie zuverlässig sie arbeiten. Daher ist es wichtig, sie bei der Planung der Entwicklung und des Einsatzes von Robotersystemen zu berücksichtigen. Hier sind einige der wichtigsten Herausforderungen bei der Verwendung von Computer Vision für die Robotik:

• Integration mit anderen Sensoren: Visionssysteme müssen oft mit anderen Sensoren wie LiDAR- oder Ultraschallsensoren zusammenarbeiten. Sicherzustellen, dass diese verschiedenen Sensoren reibungslos zusammenarbeiten, um ein vollständiges Verständnis der Umgebung zu ermöglichen, ist eine komplexe Aufgabe.
  ‍
• Implementierungskosten: Die Entwicklung und der Einsatz fortschrittlicher Bildverarbeitungssysteme kann teuer sein. Das Abwägen der Kosten für die Implementierung von Vision AI mit den erwarteten Vorteilen ist eine Herausforderung, vor der viele Unternehmen stehen.
  ‍
• Qualität und Verfügbarkeit von Daten: Machine-Vision-Systeme sind für das Training auf große Datensätze angewiesen, aber es kann schwierig sein, qualitativ hochwertige, gekennzeichnete Daten zu erhalten, die die verschiedenen Situationen eines Roboters genau darstellen. Wenn die Daten schlecht oder unvollständig sind, kann dies zu weniger genauen Modellen und einer schlechteren Leistung von Robotern führen.
  ‍
• Zuverlässigkeit unter verschiedenen Bedingungen: Computer Vision-Systeme müssen zuverlässig sein und in verschiedenen Umgebungen, wie z. B. Innen- und Außenbereichen, konsistent funktionieren. Es kann jedoch schwierig sein, diese Art von Beständigkeit ohne häufige Anpassungen oder manuelle Eingriffe zu gewährleisten.

Vision AI prägt die nächste Generation von Robotern

Vision AI verändert die Art und Weise, wie Roboter mit ihrer Umgebung interagieren, indem es ihnen ein Maß an Verständnis und Präzision verleiht, das einst unvorstellbar war. Wir sehen bereits, wie Computer Vision in Bereichen wie der Fertigung und dem Gesundheitswesen große Auswirkungen hat, wo Roboter immer komplexere Aufgaben übernehmen. Da sich KI ständig weiterentwickelt und sich Computer-Vision-Systeme verbessern, wachsen die Möglichkeiten für das, was Roboter leisten können, ständig. Fortschritte in der Robotik bedeuten nicht nur fortschrittliche Technologie, sondern auch die Schaffung von Robotern, die mit uns zusammenarbeiten können. Da Roboter immer leistungsfähiger werden, werden sie wahrscheinlich eine noch größere Rolle in unserem täglichen Leben spielen, neue Möglichkeiten eröffnen und unsere Welt effizienter und vernetzter machen.

Treten Sie unserer Community bei und erkunden Sie unser GitHub-Repository, um mehr über verschiedene Anwendungsfälle von Vision AI zu erfahren. Auf unseren Lösungsseiten erfahren Sie auch mehr über Anwendungen von Computer Vision im Bereich autonomes Fahren und Fertigung.