Die Integration von Computer Vision in die Robotik verstehen

KI in der Robotik entwickelt sich in unglaublichem Tempo weiter, und Roboter werden dafür gebaut, immer komplexere Aufgaben mit weniger menschlichem Eingreifen auszuführen. Zum Beispiel ist DeepMinds RoboCat ein KI-gesteuerter Roboter, der mit nur 100 Demonstrationen neue Aufgaben erlernen kann. RoboCat kann diese Eingaben anschließend nutzen, um weitere Trainings daten zu erzeugen und seine Fähigkeiten zu verbessern. Nach zusätzlichem Training steigerte er seine Erfolgsrate von 36 % auf 74 %. Innovationen wie RoboCat sind ein großer Schritt hin zu Robotern, die eine Vielzahl von Aufgaben mit minimaler menschlicher Eingabe bewältigen können.

Abb. 1 Funktionsweise von Deepminds RoboCat.

KI-gestützte Roboter zeigen bereits Wirkung in verschiedenen praktischen Anwendungen, etwa bei Amazons Einsatz von Robotern zur Optimierung von Lagerabläufen und bei KI-Robotern, die landwirtschaftliche Verfahren in der Landwirtschaft optimieren. Zuvor haben wir die allgemeine Rolle von KI in der Robotik untersucht und gesehen, wie sie Branchen von der Logistik bis zum Gesundheitswesen verändert. In diesem Artikel gehen wir näher darauf ein, 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#

Bildverarbeitungssysteme in der Robotik fungieren als 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 anschließend die aufgenommenen Videos und Bilder. Durch Objekterkennung, Tiefenwahrnehmung und Mustererkennung können Roboter Objekte identifizieren, ihre Umgebung beurteilen und Entscheidungen in Echtzeit treffen.

Abb. 2. Ein Roboter mit maschinellem Sehen (Quelle: roboticstomorrow.com).

Vision AI beziehungsweise maschinelles Sehen ist unverzichtbar, damit Roboter in dynamischen und unstrukturierten Umgebungen autonom arbeiten können. Wenn ein Roboter ein Objekt aufnehmen soll, muss er es mithilfe von Computer Vision lokalisieren können. Das ist ein sehr einfaches Beispiel. Dieselbe grundlegende Basis eines Computer-Vision-Systems wird benötigt, um Anwendungen zu entwickeln, in denen Roboter Produkte in der Fertigung prüfen oder bei medizinischen Operationen präzise und genau assistieren. Indem Bildverarbeitungssysteme die für Entscheidungen in Echtzeit erforderlichen Sensordaten bereitstellen, ermöglichen sie Robotern eine natürlichere Interaktion mit ihrer Umgebung und erweitern die Bandbreite der Aufgaben, die sie in verschiedenen Branchen bewältigen können.

Aktuelle Fortschritte bei Computer Vision für autonome Roboter#

In letzter Zeit ist der weltweite Einsatz von Computer Vision in der Robotik stark gestiegen. Tatsächlich soll der globale Markt für Robotik und Bildverarbeitung bis 2028 ein Volumen von 4 Milliarden US-Dollar erreichen. Sehen wir uns einige Fallstudien an, die zeigen, wie Vision AI in realen robotergestützten Anwendungen eingesetzt wird, um die Effizienz zu steigern und komplexe Probleme zu lösen.

Verbesserung von Unterwasserinspektionen mit 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, die Sicherheit und ordnungsgemäße Funktion zu gewährleisten und kostspielige Reparaturen oder Umweltprobleme zu verhindern. Die Inspektion unter Wasser liegender Bereiche kann jedoch aufgrund schlechter Sicht und schwer zugänglicher Stellen schwierig sein.

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

So setzte NMS, ein führendes Unternehmen für kommerzielle Tauchdienstleistungen, die ferngesteuerten Unterwasserfahrzeuge Sentinus von Blue Atlas Robotics (ROVs) für eine anspruchsvolle Unterwasserinspektion eines Rohrs mit einem trüben Zugangspunkt ein. Das mit Computer Vision ausgestattete Sentinus ROV beleuchtete den Bereich mit seinen vierzehn Leuchten und nahm hochauflösende Bilder aus verschiedenen Winkeln auf. Diese Bilder wurden anschließend verwendet, um präzise 3D-Modelle des Rohrinneren zu erstellen. So konnte NMS dessen Zustand gründlich beurteilen und fundierte Entscheidungen zur Wartung und zum Risikomanagement treffen.

Abb. 3 Funktionsweise der Sentinus ROVs von Blue Atlas Robotics.

Bau von Häusern mit Vision AI und robotischer Präzision#

In der Baubranche kann es schwierig sein, eine gleichbleibende Qualität sicherzustellen und gleichzeitig mit dem Fachkräftemangel umzugehen. Die Automatisierung des Bauprozesses mit Industrierobotern bietet eine Möglichkeit, den Bauablauf zu optimieren, den Bedarf an manueller Arbeit zu verringern und präzise, hochwertige Arbeit zu gewährleisten. Computer-Vision-Technologie kann in diese Automatisierung integriert werden, sodass Roboter Überwachungen und Inspektionen in Echtzeit durchführen können. Insbesondere können Computer-Vision-Systeme Robotern dabei helfen, Fehlstellungen oder Materialfehler zu erkennen, um zu überprüfen, dass alles korrekt positioniert ist und den Qualitätsstandards entspricht.

Ein hervorragendes Beispiel dafür ist die Partnerschaft zwischen ABB Robotics und dem britischen Start-up AUAR. Gemeinsam nutzen sie mit Vision AI ausgestattete robotergestützte Mikrofabriken, um erschwingliche und nachhaltige Häuser aus Plattenholz zu bauen. Computer Vision ermöglicht es den Robotern, Materialien präzise zu schneiden und zusammenzusetzen. Der automatisierte Prozess hilft beim Umgang mit dem Fachkräftemangel und vereinfacht die Lieferkette, indem er sich auf ein einziges Material konzentriert. Außerdem können diese Mikrofabriken entsprechend dem lokalen Bedarf skaliert werden und Arbeitsplätze in der Region unterstützen, während sie das Bauen effizienter und anpassungsfähiger machen.

Abb. 4. Robotergestützte Mikrofabriken mit Vision AI.

Automatisiertes Laden von Elektrofahrzeugen mit 3D-Vision-AI#

Das Laden von Elektrofahrzeugen ist ein weiterer interessanter Anwendungsfall für Vision AI in der Robotik. Mithilfe von 3D-Vision und KI können Roboter inzwischen Ladeanschlüsse von Elektrofahrzeugen automatisch lokalisieren und verbinden, selbst in anspruchsvollen Umgebungen wie Parkplätzen im Freien. Vision AI erfasst hochauflösende 3D-Bilder des Fahrzeugs und seiner Umgebung, sodass der Roboter die Position des Ladeanschlusses präzise erkennen kann. Anschließend kann er die genaue Position und Ausrichtung berechnen, die zum Anschließen des Ladegeräts erforderlich sind. KI mit Bildverarbeitung beschleunigt nicht nur den Ladevorgang, sondern macht ihn auch zuverlässiger und verringert den Bedarf an menschlichem Eingreifen.

Ein Beispiel dafür ist die Zusammenarbeit von Mech-Mind mit einem großen Energieunternehmen. Sie entwickelten einen 3D-Roboter mit bildverarbeitungsbasierter Führung, der den Ladeanschluss eines Elektrofahrzeugs auch bei schwierigen Lichtverhältnissen präzise finden und verbinden kann. Automatisiertes Laden von Elektrofahrzeugen steigert die Effizienz und verbessert das Laden in Gewerbeimmobilien wie Bürogebäuden und Einkaufszentren.

Abb. 5. 3D-gestütztes Laden von Elektrofahrzeugen.

Vorteile von Vision AI für robotergestützte Anwendungen#

Computer Vision bietet in der Robotik zahlreiche Vorteile und hilft Maschinen, Aufgaben autonomer, präziser und anpassungsfähiger auszuführen. Hier sind einige besondere Vorteile von Vision AI in der Robotik:

• Kosteneffizienz: Durch die Automatisierung von Aufgaben, die hohe Präzision und Konsistenz erfordern, verringert Vision AI den Bedarf an manueller Arbeit, senkt die Fehlerquote und steigert die Produktivität, was langfristig Kosten spart.
• Anpassungsfähiges Lernen: Durch die kontinuierliche Analyse visueller Daten 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 neben Menschen arbeiten, indem sie ihnen ermöglicht, Hindernisse zu erkennen und zu vermeiden, unsichere Bedingungen zu identifizieren und regulatorische Standards einzuhalten.
• Parallele Aufgabenbearbeitung: Die Bildanalyse ermöglicht es Robotern, mehrere Aufgaben gleichzeitig auszuführen, beispielsweise Objekte zu sortieren und gleichzeitig zu prüfen, wodurch die Gesamteffizienz steigt.

Herausforderungen von Computer Vision in der Robotik#

Obwohl Vision AI viele Vorteile für die Robotik bietet, gibt es auch Herausforderungen bei der Implementierung von Computer Vision in Robotern. Diese Herausforderungen können beeinflussen, wie gut Roboter in unterschiedlichen Umgebungen funktionieren und wie zuverlässig sie arbeiten. Daher ist es wichtig, sie bei der Planung der Entwicklung und Einführung robotergestützter Systeme zu berücksichtigen. Hier sind einige zentrale Herausforderungen beim Einsatz von Computer Vision in der Robotik:

• Integration mit anderen Sensoren: Bildverarbeitungssysteme müssen häufig mit anderen Sensoren wie LiDAR oder Ultraschallsensoren zusammenarbeiten. Sicherzustellen, dass diese unterschiedlichen Sensoren nahtlos zusammenwirken und ein vollständiges Verständnis der Umgebung liefern, ist eine komplexe Aufgabe.
• Implementierungskosten: Die Entwicklung und Einführung fortschrittlicher Bildverarbeitungssysteme kann teuer sein. Die Kosten der Implementierung von Vision AI gegen den erwarteten Nutzen abzuwägen, ist eine Herausforderung, vor der viele Organisationen stehen.
• Datenqualität und -verfügbarkeit: Systeme für maschinelles Sehen sind für das Training auf große Datensätze angewiesen. Es kann jedoch schwierig sein, hochwertige, annotierte Daten zu erhalten, die die unterschiedlichen Situationen eines Roboters genau abbilden. Sind die Daten mangelhaft oder unvollständig, kann dies zu weniger präzisen Modellen und einer geringeren Leistung der Roboter führen.
• Zuverlässigkeit unter verschiedenen Bedingungen: Computer-Vision-Systeme müssen zuverlässig sein und in unterschiedlichen Umgebungen konsistent funktionieren, etwa in Innenräumen und im Freien. Eine solche Robustheit ohne häufige Anpassungen oder manuelles Eingreifen sicherzustellen, kann jedoch schwierig sein.

Vision AI gestaltet die nächste Generation von Robotern#

Vision AI verändert die Interaktion von Robotern mit ihrer Umgebung, indem sie 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 Wirkung entfaltet, wo Roboter immer komplexere Aufgaben übernehmen. Während sich KI weiterentwickelt und Computer-Vision-Systeme besser werden, wachsen die Möglichkeiten für Roboter stetig. Fortschritte in der Robotik drehen sich nicht nur um fortschrittliche Technologie – es geht darum, Roboter zu schaffen, die mit uns zusammenarbeiten können. Mit zunehmender Leistungsfähigkeit werden Roboter wahrscheinlich eine noch größere Rolle in unserem Alltag spielen, neue Möglichkeiten eröffnen und unsere Welt effizienter und vernetzter machen.

Tritt unserer Community bei und erkunde unser GitHub-Repository, um mehr über verschiedene Anwendungsfälle von Vision AI zu erfahren. Auf unseren Lösungsseiten findest du außerdem weitere Informationen zu Anwendungen von Computer Vision für autonomes Fahren und die Fertigung.