Comprendere l'integrazione della computer vision nella robotica

L'IA nella robotica sta avanzando a un ritmo incredibile e i robot vengono costruiti per eseguire compiti più complessi con un minore intervento umano. Ad esempio, RoboCat di DeepMind è un robot guidato dall'IA in grado di apprendere nuove attività con sole 100 dimostrazioni. RoboCat può quindi utilizzare questi input per generare più dati di training e migliorare le proprie capacità, aumentando il tasso di successo dal 36% al 74% dopo un ulteriore training. Innovazioni come Robocat rappresentano un grande passo avanti verso la creazione di robot in grado di gestire un'ampia gamma di compiti con un input umano minimo. 

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I robot basati sull'IA stanno già avendo un impatto in varie applicazioni pratiche, come l'uso di robot da parte di Amazon per ottimizzare le operazioni di magazzino e i robot IA che stanno ottimizzando le pratiche agricole in agricoltura. In precedenza, abbiamo esplorato il ruolo generale dell'IA nella robotica e abbiamo visto come sta rimodellando i settori dalla logistica all'assistenza sanitaria. In questo articolo, approfondiremo il motivo per cui la computer vision nella robotica è così cruciale e come aiuta i robot a percepire e interpretare l'ambiente circostante. 

L'importanza dei sistemi di visione nella robotica

I sistemi di visione nella robotica fungono da occhi di un robot e lo aiutano a riconoscere e comprendere il suo ambiente. Questi sistemi utilizzano in genere telecamere e sensori per acquisire dati visivi. Gli algoritmi di computer vision elaborano quindi i video e le immagini acquisite. Attraverso il rilevamento di oggetti, la percezione della profondità e il riconoscimento di pattern, i robot possono identificare oggetti, valutare l'ambiente circostante e prendere decisioni in tempo reale.

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La Vision AI o machine vision è essenziale affinché i robot operino autonomamente in ambienti dinamici e non strutturati. Se un robot deve raccogliere un oggetto, deve essere in grado di localizzarlo utilizzando la computer vision. Questo è un esempio molto semplice. Lo stesso fondamento di base di un sistema di computer vision è necessario per creare applicazioni in cui i robot possono ispezionare i prodotti nella produzione o assistere negli interventi chirurgici con precisione e accuratezza. Fornendo l'input sensoriale necessario per il processo decisionale in tempo reale, i sistemi di visione consentono ai robot di interagire in modo più naturale con l'ambiente circostante ed espandere la gamma di attività che possono gestire in vari settori.

Recenti progressi nella computer vision per robot autonomi

Recentemente, c'è stato un aumento mondiale dell'uso della computer vision nella robotica. Infatti, il mercato globale della visione robotica è destinato a raggiungere i 4 miliardi di dollari entro il 2028. Diamo un'occhiata ad alcuni casi di studio che mostrano come la Vision AI viene applicata in applicazioni robotiche reali per aumentare l'efficienza e risolvere problemi complessi.

Miglioramento delle ispezioni subacquee utilizzando la Vision AI e la robotica

Le ispezioni subacquee sono fondamentali per mantenere in buone condizioni strutture come condotte, piattaforme offshore e cavi sottomarini. Queste ispezioni aiutano a garantire che tutto sia sicuro e funzioni correttamente per prevenire riparazioni costose o problemi ambientali. Tuttavia, l'ispezione di ambienti sottomarini può essere difficile a causa della scarsa visibilità e delle aree difficili da raggiungere.

I robot con computer vision possono acquisire dati visivi chiari e di alta qualità che possono essere analizzati sul posto o utilizzati per creare modelli 3D dettagliati delle aree ispezionate. Combinando la competenza umana con questa tecnologia, le ispezioni diventano più sicure, più efficienti e forniscono migliori informazioni per la manutenzione e la pianificazione a lungo termine.

Ad esempio, NMS, una delle principali società di immersioni commerciali, ha utilizzato i veicoli telecomandati (ROV) Sentinus di Blue Atlas Robotics per un'impegnativa ispezione di tubi sottomarini con un punto di ingresso torbido. Il ROV Sentinus, dotato di computer vision, ha illuminato l'area con le sue quattordici luci e ha acquisito immagini ad alta risoluzione da diverse angolazioni. Queste immagini sono state quindi utilizzate per creare modelli 3D accurati dell'interno del tubo per aiutare NMS a valutare a fondo le sue condizioni e prendere decisioni informate in materia di manutenzione e gestione del rischio.

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Costruire case con Vision AI e precisione robotica

Nel settore delle costruzioni, mantenere una qualità costante di fronte alla carenza di manodopera può essere una sfida. L'automazione delle costruzioni con robot industriali offre un modo per snellire il processo di costruzione, ridurre la necessità di lavoro manuale e garantire un lavoro preciso e di alta qualità. La tecnologia di computer vision può essere integrata in questa automazione, consentendo ai robot di eseguire monitoraggi e ispezioni in tempo reale. In particolare, i sistemi di computer vision possono aiutare i robot a rilevare disallineamenti o difetti nei materiali per verificare che tutto sia posizionato correttamente e soddisfi gli standard di qualità.

Un ottimo esempio di ciò è la partnership tra ABB Robotics e la start-up britannica AUAR. Insieme, stanno utilizzando micro-fabbriche robotiche dotate di Vision AI per costruire case accessibili ed ecosostenibili a partire da pannelli di legno. La computer vision consente ai robot di tagliare e assemblare i materiali con precisione. Il processo automatizzato aiuta a far fronte alla carenza di manodopera e semplifica la catena di approvvigionamento concentrandosi su un singolo materiale. Inoltre, queste micro-fabbriche possono essere adattate per soddisfare le esigenze locali e supportare i posti di lavoro nelle vicinanze, rendendo al contempo la costruzione più efficiente e adattabile.

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Automazione della ricarica di veicoli elettrici con Vision AI 3D

La ricarica dei veicoli elettrici è un altro caso d'uso interessante della Vision AI nella robotica. Utilizzando la visione 3D e l'AI, i robot possono ora localizzare e connettersi automaticamente alle porte di ricarica dei veicoli elettrici, anche in ambienti difficili come i parcheggi all'aperto. La Vision AI funziona acquisendo immagini 3D ad alta risoluzione del veicolo e dell'ambiente circostante, consentendo al robot di identificare con precisione la posizione della porta di ricarica. Può quindi calcolare la posizione e l'orientamento esatti necessari per collegare il caricabatterie. L'AI abilitata alla visione non solo accelera il processo di ricarica, ma lo rende anche più affidabile e riduce la necessità di intervento umano.

Un esempio di ciò è il lavoro di Mech-Mind con una grande azienda energetica. Hanno sviluppato un robot guidato dalla visione 3D in grado di trovare e connettersi con precisione alla porta di ricarica di un veicolo elettrico, anche in condizioni di illuminazione difficili. La ricarica automatizzata dei veicoli elettrici migliora l'efficienza e la ricarica in spazi commerciali come edifici per uffici e centri commerciali.

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Vantaggi della Vision AI per le applicazioni robotiche

La computer vision offre diversi vantaggi nella robotica e aiuta le macchine a svolgere compiti con maggiore autonomia, precisione e adattabilità. Ecco alcuni vantaggi unici della Vision AI nella robotica:

• Efficienza dei costi: automatizzando le attività che richiedono alta precisione e coerenza, la Vision AI riduce la necessità di lavoro manuale, diminuisce i tassi di errore e aumenta la produttività, portando a risparmi sui costi a lungo termine.
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• Apprendimento adattivo: attraverso l'analisi continua dei dati visivi, i robot possono migliorare le loro prestazioni nel tempo, imparare dalle loro interazioni e adattarsi a nuovi compiti o cambiamenti nel loro ambiente.
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• Sicurezza e conformità: la Vision AI aumenta la sicurezza dei robot che lavorano a fianco degli esseri umani, consentendo loro di rilevare ed evitare ostacoli, riconoscere condizioni non sicure e aderire agli standard normativi.
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• Multi-Tasking: l'analisi delle immagini consente ai robot di gestire più attività contemporaneamente, come smistare gli oggetti durante l'ispezione, aumentando l'efficienza complessiva.

Sfide della computer vision nella robotica

Sebbene la Vision AI offra molti vantaggi per la robotica, ci sono anche sfide legate all'implementazione della computer vision nella robotica. Queste sfide possono influire sulle prestazioni dei robot in diversi ambienti e sull'affidabilità del loro funzionamento, quindi è importante tenerle a mente durante la pianificazione dello sviluppo e dell'implementazione dei sistemi robotici. Ecco alcune sfide chiave nell'utilizzo della computer vision per la robotica:

• Integrazione con altri sensori: i sistemi di visione spesso devono funzionare insieme ad altri sensori come LiDAR o sensori a ultrasuoni. Assicurarsi che questi diversi sensori lavorino insieme senza problemi per fornire una comprensione completa dell'ambiente è un compito complesso.
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• Costo di implementazione: sviluppare e implementare sistemi di visione avanzati può essere costoso. Bilanciare i costi di implementazione della Vision AI con i benefici previsti è una sfida che molte organizzazioni devono affrontare.
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• Qualità e disponibilità dei dati: i sistemi di visione artificiale si basano su grandi set di dati per l'addestramento, ma ottenere dati etichettati di alta qualità che rappresentino accuratamente le varie situazioni di un robot può essere difficile. Se i dati sono scarsi o incompleti, ciò può portare a modelli meno accurati e a prestazioni inferiori nei robot.
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• Affidabilità in diverse condizioni: i sistemi di computer vision devono essere affidabili ed eseguire in modo coerente in vari ambienti, come ambienti interni ed esterni. Tuttavia, garantire questo tipo di durata senza frequenti aggiustamenti o interventi manuali può essere difficile.

La Vision AI sta plasmando la prossima generazione di robot

La Vision AI sta cambiando il modo in cui i robot interagiscono con il loro ambiente, offrendo loro un livello di comprensione e precisione che un tempo era inimmaginabile. Stiamo già vedendo la computer vision avere un grande impatto in aree come la produzione e la sanità, dove i robot stanno gestendo compiti sempre più complessi. Man mano che l'AI continua a svilupparsi e i sistemi di computer vision migliorano, le possibilità di ciò che i robot possono fare continuano a crescere. Il progresso nella robotica non riguarda solo la tecnologia avanzata, ma anche la creazione di robot in grado di lavorare con noi. Man mano che i robot diventano più capaci, probabilmente svolgeranno un ruolo ancora più importante nella nostra vita quotidiana, aprendo nuove opportunità e rendendo il nostro mondo più efficiente e connesso.

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