Comprendere l'integrazione della Computer Vision nella robotica

L'importanza dei sistemi di visione nella robotica

I sistemi di visione nella robotica agiscono come gli 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 visione computerizzata elaborano poi i video e le immagini acquisite. Grazie al rilevamento degli oggetti, alla percezione della profondità e al riconoscimento dei modelli, i robot possono identificare gli oggetti, valutare l'ambiente circostante e prendere decisioni in tempo reale.

‍

L'intelligenza artificiale o visione artificiale è essenziale perché i robot possano operare autonomamente in ambienti dinamici e non strutturati. Se un robot deve raccogliere un oggetto, deve essere in grado di localizzarlo grazie alla visione artificiale. Questo è un esempio molto semplice. La stessa base di un sistema di visione computerizzata è necessaria per realizzare applicazioni in cui i robot possono ispezionare i prodotti nella produzione o assistere negli interventi medici con precisione e accuratezza. Fornendo gli input sensoriali necessari per prendere decisioni in tempo reale, i sistemi di visione consentono ai robot di interagire in modo più naturale con l'ambiente circostante e di ampliare la gamma di compiti che possono svolgere in vari settori.

Recenti progressi nella visione computerizzata per robot autonomi

Negli ultimi tempi si è assistito a un aumento mondiale dell'uso della computer vision nella robotica. In effetti, il mercato globale della visione robotica è destinato a raggiungere i 4 miliardi di dollari entro il 2028. Vediamo alcuni casi di studio che mostrano come l'IA di visione viene applicata in applicazioni robotiche reali per aumentare l'efficienza e risolvere problemi complessi.

Migliorare le ispezioni subacquee con l'intelligenza artificiale e la robotica

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

I robot con visione computerizzata possono acquisire dati visivi chiari e di alta qualità che possono essere analizzati sul posto o utilizzati per creare modelli 3D dettagliati delle aree da ispezionare. Combinando le competenze umane 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, un'azienda leader nel settore delle immersioni commerciali, ha utilizzato i veicoli a comando remoto (ROV) Sentinus di Blue Atlas Robotics per un'impegnativa ispezione di una tubatura subacquea con un punto di ingresso torbido. Il ROV Sentinus, dotato di computer vision, ha illuminato l'area con le sue quattordici luci e ha catturato immagini ad alta risoluzione da diverse angolazioni. Queste immagini sono state poi utilizzate per creare modelli 3D accurati dell'interno del tubo, per aiutare NMS a valutarne a fondo le condizioni e a prendere decisioni informate sulla manutenzione e sulla gestione dei rischi.

‍

Costruire case con l'intelligenza artificiale e la precisione robotica

Nel settore delle costruzioni, mantenere una qualità costante e al tempo stesso gestire la carenza di manodopera può essere una sfida. L'automazione delle costruzioni con i 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 visione computerizzata può essere integrata in questa automazione, consentendo ai robot di eseguire monitoraggi e ispezioni in tempo reale. In particolare, i sistemi di visione artificiale possono aiutare i robot a rilevare disallineamenti o difetti nei materiali, per verificare che tutto sia posizionato correttamente e rispetti gli standard di qualità.

Un esempio eccellente è la collaborazione tra ABB Robotics e la start-up britannica AUAR. Insieme, stanno utilizzando microfabbriche robotizzate dotate di intelligenza artificiale per costruire case sostenibili a prezzi accessibili a partire da fogli di legno. La visione computerizzata 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 unico materiale. Inoltre, queste microfabbriche possono essere scalate per soddisfare le esigenze locali e sostenere i posti di lavoro nelle vicinanze, rendendo la costruzione più efficiente e adattabile.

‍

Automatizzare la ricarica dei veicoli elettrici con l'intelligenza artificiale con visione 3D

La ricarica dei veicoli elettrici è un altro interessante caso di utilizzo dell'intelligenza artificiale nella robotica. Grazie alla visione 3D e all'intelligenza artificiale, i robot possono ora individuare e connettersi automaticamente alle porte di ricarica dei veicoli elettrici, anche in ambienti difficili come i parcheggi all'aperto. L'intelligenza artificiale della visione 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 l'esatta posizione e l'orientamento necessari per collegare il caricabatterie. L'intelligenza artificiale abilitata alla visione non solo accelera il processo di ricarica, ma lo rende anche più affidabile e riduce la necessità di intervento umano.

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

‍

Vantaggi dell'intelligenza artificiale della visione per le applicazioni robotiche

La visione artificiale offre diversi vantaggi nella robotica e aiuta le macchine a svolgere compiti con maggiore autonomia, precisione e adattabilità. Ecco alcuni vantaggi unici dell'IA di visione nella robotica:

• Efficienza dei costi: Automatizzando le attività che richiedono elevata precisione e coerenza, Vision AI riduce la necessità di manodopera, riduce i tassi di errore e aumenta la produttività, con conseguenti risparmi a lungo termine.
  ‍
• Apprendimento adattivo: Grazie all'analisi continua dei dati visivi, i robot possono migliorare le loro prestazioni nel tempo, imparare dalle loro interazioni e adattarsi a nuovi compiti o a cambiamenti nel loro ambiente.
  ‍
• Sicurezza e conformità: L'intelligenza artificiale di visione aumenta la sicurezza dei robot che lavorano a fianco degli esseri umani, consentendo loro di rilevare ed evitare gli ostacoli, riconoscere le condizioni non sicure e rispettare gli standard normativi.
  ‍
• Multi-tasking: L'analisi delle immagini consente ai robot di gestire più attività contemporaneamente, come lo smistamento degli oggetti e la loro ispezione, aumentando l'efficienza complessiva.

Sfide di visione artificiale nella robotica

Se da un lato l'intelligenza artificiale offre molti vantaggi alla robotica, dall'altro vi sono anche sfide legate all'implementazione della computer vision nella robotica. Queste sfide possono influire sulle prestazioni dei robot in ambienti diversi e sulla loro affidabilità, per cui è importante tenerle presenti quando si pianifica lo sviluppo e l'implementazione di sistemi robotici. Ecco alcune sfide chiave nell'utilizzo della computer vision per la robotica:

• Integrazione con altri sensori: I sistemi di visione spesso devono lavorare 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.
  ‍
• Costo di implementazione: Lo sviluppo e l'implementazione di sistemi di visione avanzati possono essere costosi. Bilanciare i costi di implementazione della Vision AI con i benefici attesi è una sfida che molte organizzazioni devono affrontare.
  ‍
• Qualità e disponibilità dei dati: I sistemi di visione artificiale si basano su grandi insiemi 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, possono portare a modelli meno accurati e a prestazioni inferiori nei robot.
  ‍
• Affidabilità in tutte le condizioni: I sistemi di visione computerizzata devono essere affidabili e funzionare in modo coerente in diverse condizioni, come gli ambienti interni ed esterni. Tuttavia, garantire questo tipo di durata senza regolazioni frequenti o interventi manuali può essere difficile.

La Vision AI sta dando forma alla prossima generazione di robot

L'intelligenza artificiale sta cambiando il modo in cui i robot interagiscono con l'ambiente circostante, offrendo loro un livello di comprensione e precisione un tempo inimmaginabile. Stiamo già vedendo la computer vision avere un grande impatto in settori come la produzione e la sanità, dove i robot gestiscono compiti sempre più complessi. Con il continuo sviluppo dell'intelligenza artificiale e il miglioramento dei sistemi di visione artificiale, le possibilità di intervento dei robot continuano a crescere. I progressi della robotica non riguardano solo la tecnologia avanzata, ma anche la creazione di robot in grado di lavorare con noi. Man mano che i robot diventeranno 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.

Unitevi alla nostra comunità ed esplorate il nostro repository GitHub per conoscere i vari casi d'uso della Vision AI. Per saperne di più sulle applicazioni di computer vision nella guida autonoma e nella produzione, consultate le nostre pagine dedicate alle soluzioni.