Comprendere l'integrazione della computer vision nella robotica

L'AI nella robotica sta avanzando a un ritmo incredibile e i robot vengono progettati per svolgere attività più complesse con un intervento umano ridotto. Ad esempio, RoboCat di DeepMind è un robot basato sull'AI che può apprendere nuove attività con appena 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 importante 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 sull'AI stanno già avendo un impatto in diverse applicazioni pratiche, come l'uso di robot da parte di Amazon per ottimizzare le operazioni di magazzino e i robot dotati di AI che ottimizzano le pratiche agricole nel settore dell'agricoltura. In precedenza abbiamo analizzato il ruolo complessivo dell'AI nella robotica e visto come stia trasformando settori che vanno dalla [logistica](https://ultralytics-translation-4.invalid all'assistenza sanitaria. In questo articolo approfondiremo il motivo per cui la computer vision è così importante nella robotica e come aiuta i robot a percepire e interpretare ciò che li circonda.

L'importanza dei sistemi di visione nella robotica#

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

Fig. 2. Un robot dotato di 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, dovrebbe essere in grado di localizzarlo utilizzando la computer vision. Questo è un esempio molto semplice. La stessa base fondamentale di un sistema di computer vision è necessaria per creare applicazioni in cui i robot possono ispezionare prodotti nella produzione o assistere negli interventi chirurgici con precisione e accuratezza. Fornendo l'input sensoriale necessario per prendere decisioni in tempo reale, i sistemi di visione consentono ai robot di interagire più naturalmente con l'ambiente circostante e di ampliare la gamma di attività che possono gestire in diversi settori.

Recenti progressi nella computer vision per i robot autonomi#

Di recente, l'uso della computer vision nella robotica è aumentato in tutto il mondo. Infatti, il mercato globale della visione robotica dovrebbe raggiungere i 4 miliardi di dollari entro il 2028. Esaminiamo alcuni casi di studio che mostrano come la Vision AI venga applicata ad applicazioni robotiche del mondo reale per aumentare l'efficienza e risolvere problemi complessi.

Migliorare le ispezioni subacquee con Vision AI e robotica#

Le ispezioni subacquee sono fondamentali 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, prevenendo costose riparazioni o problemi ambientali. Tuttavia, l'ispezione di ambienti subacquei può essere difficile a causa della scarsa visibilità e delle aree difficili da raggiungere.

I robot dotati di computer vision possono acquisire dati visivi chiari e di alta qualità, analizzabili sul posto o utilizzabili per creare modelli 3D dettagliati delle aree ispezionate. Combinando le competenze umane con questa tecnologia, le ispezioni diventano più sicure ed 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 veicoli a controllo remoto Sentinus di Blue Atlas Robotics (ROVs) per una complessa ispezione subacquea di una conduttura con un punto di ingresso torbido. Il ROV Sentinus, dotato di computer vision, ha illuminato l'area con le sue quattordici luci e acquisito immagini ad alta risoluzione da diverse angolazioni. Queste immagini sono state poi utilizzate per creare modelli 3D accurati dell'interno della conduttura, aiutando NMS a valutarne approfonditamente le condizioni e a prendere decisioni informate sulla manutenzione e sulla gestione dei rischi.

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

Costruire case con Vision AI e precisione robotica#

Nel settore della costruzione, mantenere una qualità costante e affrontare al contempo la carenza di manodopera può essere difficile. Automatizzare la costruzione con robot industriali offre un modo per ottimizzare il processo edilizio, ridurre la necessità di lavoro manuale e garantire un'attività precisa e di alta qualità. La tecnologia della 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, verificando che tutto sia posizionato correttamente e rispetti gli standard di qualità.

Un ottimo esempio è la collaborazione tra ABB Robotics e la start-up britannica AUAR. Insieme, utilizzano microfabbriche robotiche dotate di Vision AI per costruire abitazioni accessibili e sostenibili con pannelli di legno. La computer vision consente ai robot di tagliare e assemblare i materiali con precisione. Il processo automatizzato contribuisce a compensare la carenza di manodopera e semplifica la catena di approvvigionamento concentrandosi su un singolo materiale. Inoltre, queste microfabbriche possono essere scalate per soddisfare le esigenze locali e sostenere i posti di lavoro nelle vicinanze, rendendo al contempo la costruzione più efficiente e adattabile.

Fig. 4. Microfabbriche robotiche alimentate dalla Vision AI.

Automatizzare la ricarica dei veicoli elettrici con la Vision AI 3D#

La ricarica dei veicoli elettrici è un altro interessante caso d'uso della Vision AI nella robotica. Utilizzando la visione 3D e l'AI, i robot possono ora localizzare e collegarsi automaticamente alle porte di ricarica dei veicoli elettrici, anche in ambienti difficili come i parcheggi all'aperto. La Vision AI acquisisce 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 caricatore. L'AI dotata di 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 dalla visione 3D in grado di trovare e collegarsi 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 dalla visione 3D.

Vantaggi della Vision AI per le applicazioni di robotica#

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

• Efficienza dei costi: automatizzando le attività che richiedono elevata precisione e uniformità, la Vision AI riduce la necessità di manodopera, abbassa i tassi di errore e aumenta la produttività, generando risparmi a lungo termine.
• Apprendimento adattivo: attraverso l'analisi continua dei dati visivi, i robot possono migliorare le proprie prestazioni nel tempo, apprendere dalle interazioni e adattarsi a nuove attività o ai cambiamenti dell'ambiente.
• Sicurezza e conformità: la Vision AI aumenta la sicurezza dei robot che lavorano a fianco delle persone, 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, ad esempio smistare gli oggetti mentre li ispezionano, aumentando l'efficienza complessiva.

Le sfide della computer vision nella robotica#

Sebbene la Vision AI offra molti vantaggi per la robotica, l'implementazione della computer vision nella robotica comporta anche delle sfide. Queste difficoltà possono influire sulle prestazioni dei robot in ambienti diversi e sull'affidabilità del loro funzionamento, quindi è importante tenerne conto durante la pianificazione dello sviluppo e della distribuzione dei sistemi robotici. Ecco alcune delle principali sfide nell'utilizzo della computer vision per la robotica:

• Integrazione con altri sensori: i sistemi di visione devono spesso funzionare insieme ad altri sensori, come LiDAR o sensori a ultrasuoni. Garantire che questi diversi sensori collaborino senza problemi per fornire una comprensione completa dell'ambiente è un compito complesso.
• Costi di implementazione: sviluppare e distribuire sistemi di visione avanzati può essere costoso. Bilanciare i costi di implementazione della Vision AI con i vantaggi previsti è una sfida che molte organizzazioni devono affrontare.
• Qualità e disponibilità dei dati: i sistemi di visione artificiale si basano su grandi dataset per il training, ma ottenere dati di alta qualità e annotati che rappresentino accuratamente le diverse situazioni di un robot può essere difficile. Se i dati sono scadenti o incompleti, possono portare a modelli meno accurati e a prestazioni insufficienti dei robot.
• Affidabilità in condizioni diverse: i sistemi di computer vision devono essere affidabili e offrire prestazioni costanti in diversi contesti, come gli ambienti interni ed esterni. Tuttavia, garantire questo livello di robustezza senza frequenti regolazioni 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 l'ambiente, 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 l'assistenza sanitaria, dove i robot gestiscono attività sempre più complesse. Con il continuo sviluppo dell'AI e il miglioramento dei sistemi di computer vision, le possibilità di ciò che i robot possono fare continuano ad aumentare. Il progresso nella robotica non riguarda solo la tecnologia avanzata: riguarda 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 mondo più efficiente e connesso.

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