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 attività più complesse con meno intervento umano. Ad esempio, DeepMind's RoboCat è un robot basato su 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 sue competenze, aumentando il tasso di successo dal 36% al 74% dopo un ulteriore addestramento. Innovazioni come RoboCat rappresentano un grande passo avanti verso la creazione di robot in grado di gestire un'ampia gamma di attività con un input umano minimo.

Fig 1. Come funziona RoboCat di DeepMind.

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

Link to this sectionL'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 l'ambiente. Questi sistemi utilizzano solitamente telecamere e sensori per catturare dati visivi. Gli algoritmi di visione artificiale elaborano quindi i video e le immagini acquisiti. Attraverso l'object detection, la percezione della profondità e il pattern recognition, i robot possono identificare oggetti, valutare l'ambiente circostante e prendere decisioni in tempo reale.

Fig 2. Un robot abilitato con visione artificiale (fonte: roboticstomorrow.com).

La Vision AI o visione artificiale 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 individuarlo utilizzando la visione artificiale. Questo è un esempio molto semplice. La stessa base di un sistema di visione artificiale è necessaria per costruire applicazioni in cui i robot possono ispezionare prodotti nel settore manifatturiero o assistere in 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.

Link to this sectionRecenti progressi nella visione artificiale per robot autonomi#

Di recente, c'è stato un aumento a livello mondiale nell'uso della visione artificiale 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 studio che mostrano come la Vision AI venga applicata in applicazioni robotiche del mondo reale per aumentare l'efficienza e risolvere problemi complessi.

Link to this sectionMigliorare le ispezioni subacquee utilizzando la Vision AI e la robotica#

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

I robot dotati di visione artificiale 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 l'esperienza umana con questa tecnologia, le ispezioni diventano più sicure, più efficienti e forniscono informazioni migliori per la manutenzione e la pianificazione a lungo termine.

Ad esempio, NMS, un'azienda leader nel settore delle immersioni commerciali, ha utilizzato i Blue Atlas Robotics' Sentinus Remotely Operated Vehicles (ROVs) per un'impegnativa ispezione di una conduttura subacquea con un punto di ingresso torbido. Il Sentinus ROV, dotato di visione artificiale, 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 della conduttura per aiutare NMS a valutare accuratamente le sue condizioni e a prendere decisioni informate sulla manutenzione e sulla gestione del rischio.

Fig 3. Come funzionano i Sentinus (ROV) di Blue Atlas Robotics.

Link to this sectionCostruire case con la Vision AI e la precisione robotica#

Nel settore dell'edilizia, mantenere una qualità costante affrontando al contempo la carenza di manodopera può essere impegnativo. Automatizzare l'edilizia con robot industriali offre un modo per semplificare il processo di costruzione, ridurre la necessità di lavoro manuale e garantire un lavoro preciso e di alta qualità. La tecnologia di visione artificiale può essere integrata in questa automazione consentendo ai robot di eseguire il monitoraggio in tempo reale e ispezioni. Nello specifico, i sistemi di visione artificiale 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 è la partnership tra ABB Robotics e la start-up AUAR con sede nel Regno Unito. Insieme, stanno utilizzando micro-fabbriche robotiche dotate di Vision AI per costruire case economiche e sostenibili in legno lamellare. La visione artificiale 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 fornitura concentrandosi su un unico materiale. Inoltre, queste micro-fabbriche possono essere scalate per soddisfare le esigenze locali e sostenere i posti di lavoro nelle vicinanze, rendendo l'edilizia più efficiente e adattabile.

Fig 4. Micro-fabbriche robotiche basate su Vision AI.

Link to this sectionAutomatizzare la ricarica dei veicoli elettrici con la Vision AI 3D#

La ricarica dei veicoli elettrici (EV) è un altro interessante caso d'uso della Vision AI nella robotica. Utilizzando la visione 3D e l'IA, i robot possono ora individuare e connettersi automaticamente alle stazioni di ricarica per veicoli elettrici, anche in ambienti difficili come 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 esatta e l'orientamento necessari per collegare il caricabatterie. L'IA basata sulla visione non solo accelera il processo di ricarica, ma lo rende anche più affidabile e riduce la necessità di intervento umano.

Un esempio è il lavoro di Mech-Mind con una grande azienda energetica. Hanno sviluppato un robot guidato da 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.

Fig 5. Ricarica di veicoli elettrici guidata da visione 3D.

Link to this sectionVantaggi della Vision AI per le applicazioni robotiche#

La visione artificiale offre diversi vantaggi nella robotica e aiuta le macchine a eseguire attività con maggiore autonomia, precisione e adattabilità. Ecco alcuni vantaggi unici della Vision AI nella robotica:

• Efficienza dei costi: automatizzando le attività che richiedono elevata precisione e costanza, la Vision AI riduce la necessità di manodopera, abbassa i tassi di errore e aumenta la produttività, portando a risparmi sui costi a lungo termine.
• Apprendimento adattivo: attraverso l'analisi continua dei dati visivi, i robot possono migliorare le proprie prestazioni nel tempo, imparare dalle proprie interazioni e adattarsi a nuove attività o cambiamenti nell'ambiente.
• 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 rispettare gli standard normativi.
• Multitasking: l'analisi delle immagini consente ai robot di gestire più attività contemporaneamente, come selezionare oggetti mentre li ispezionano, aumentando l'efficienza complessiva.

Link to this sectionSfide della visione artificiale nella robotica#

Sebbene la Vision AI offra molti vantaggi per la robotica, ci sono anche sfide legate all'implementazione della visione artificiale nella robotica. Queste sfide possono influire sul rendimento dei robot in diversi ambienti e sull'affidabilità con cui operano, quindi è importante tenerle a mente durante la pianificazione dello sviluppo e della distribuzione dei sistemi robotici. Ecco alcune sfide chiave nell'uso della visione artificiale per la robotica:

• Integrazione con altri sensori: i sistemi di visione devono spesso 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 previsti è una sfida che molte organizzazioni devono affrontare.
• 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 dei robot.
• Affidabilità in diverse condizioni: i sistemi di visione artificiale devono essere affidabili e funzionare in modo coerente in vari ambienti, come ambienti interni ed esterni. Tuttavia, garantire questo tipo di durata senza regolazioni frequenti o interventi manuali può essere difficile.

Link to this sectionLa Vision AI sta plasmando la prossima generazione di robot#

La Vision AI sta cambiando il modo in cui i robot interagiscono con i loro ambienti, conferendo loro un livello di comprensione e precisione un tempo inimmaginabile. Stiamo già vedendo la visione artificiale avere un grande impatto in settori come il manifatturiero e la sanità, dove i robot stanno gestendo attività sempre più complesse. Man mano che l'IA continua a svilupparsi e i sistemi di visione artificiale migliorano, le possibilità per ciò che i robot possono fare continuano a crescere. Il progresso nella robotica non riguarda solo la tecnologia avanzata, ma 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.

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