ロボティクスにおけるコンピュータビジョンの統合について

ロボティクスにおけるAIは驚くべきペースで進歩しており、ロボットは人間の介入を減らし、より複雑なタスクを実行するように構築されています。たとえば、DeepMindのRoboCatは、わずか100回のデモンストレーションで新しいタスクを学習できるAI駆動のロボットです。RoboCatは、これらのインプットを使用して、より多くのトレーニングデータを生成し、スキルを向上させ、その成功率をその後のトレーニング後、36％から74％に向上させることができます。Robocatのようなイノベーションは、最小限の人的インプットで幅広いタスクを処理できるロボットの作成に向けた大きな一歩を示しています。 

‍

AI搭載ロボットはすでに、Amazonのロボット利用による倉庫業務の効率化や、農業における農業慣行を最適化するAIロボットなど、さまざまな実用的なアプリケーションで影響を与えています。以前、ロボティクスにおけるAIの全体的な役割を探り、ロジスティクスからヘルスケアまで、業界をどのように再構築しているかを見てきました。この記事では、ロボティクスにおけるコンピュータビジョンがなぜそれほど重要なのか、そしてそれがロボットが周囲の状況を認識し、解釈するのにどのように役立つのかをより深く掘り下げていきます。 

ロボティクスにおけるビジョンシステムの重要性

ロボットにおけるビジョンシステムは、ロボットの目として機能し、周囲の環境を認識し理解するのに役立ちます。これらのシステムは通常、カメラとセンサーを使用して視覚データを取得します。コンピュータビジョンアルゴリズムは、取得したビデオと画像を処理します。物体検出、奥行き認識、パターン認識を通じて、ロボットは物体を識別し、周囲の状況を評価し、リアルタイムで意思決定を行うことができます。

‍

ビジョンAIまたはマシンビジョンは、ロボットが動的で構造化されていない環境で自律的に動作するために不可欠です。ロボットが物体を持ち上げる必要がある場合、コンピュータビジョンを使用してその位置を特定できる必要があります。これは非常に簡単な例です。コンピュータビジョンシステムの同じ基本的な基盤は、ロボットが製造で製品を検査したり、外科手術を高精度で支援したりするアプリケーションを構築するために必要です。リアルタイムの意思決定に必要な感覚入力を提供することにより、ビジョンシステムは、ロボットが周囲の環境とより自然に相互作用し、さまざまな業界で処理できるタスクの範囲を拡大することを可能にします。

自律ロボット向けコンピュータビジョンの最近の進歩

最近、ロボット工学におけるコンピュータビジョンの使用が世界的に増加しています。実際、世界のロボットビジョン市場は、2028年までに40億ドルに達すると予測されています。Vision AIが実際のロボットアプリケーションにどのように適用され、効率を高め、複雑な問題を解決しているかを示すいくつかの事例を見てみましょう。

ビジョンAIとロボット工学を使用した水中検査の改善

水中検査は、パイプライン、海洋掘削装置、水中ケーブルなどの構造物を良好な状態に保つために不可欠です。これらの検査は、すべてが安全で適切に機能していることを確認し、費用のかかる修理や環境問題を防ぐのに役立ちます。ただし、水中環境の検査は、視界が悪く、アクセスが困難な場所があるため、困難な場合があります。

コンピュータビジョンを搭載したロボットは、鮮明で高品質な視覚データを取得し、その場で分析したり、検査対象領域の詳細な3Dモデルを作成したりできます。人間の専門知識とこの技術を組み合わせることで、検査はより安全かつ効率的になり、メンテナンスや長期計画のためのより良い洞察が得られます。

たとえば、大手商業潜水会社のNMSは、濁ったエントリーポイントでの困難な水中パイプ検査に、Blue Atlas RoboticsのSentinus遠隔操作車両（ROV）を使用しました。コンピュータビジョンを搭載したSentinus ROVは、14個のライトでエリアを照らし、さまざまな角度から高解像度画像を撮影しました。これらの画像を使用して、パイプ内部の正確な3Dモデルを作成し、NMSがその状態を徹底的に評価し、情報に基づいたメンテナンスとリスク管理の意思決定を行うのに役立てました。

‍

ビジョンAIとロボットの精度で家を建設する

建設業界では、労働力不足に対処しながら一貫した品質を維持することが困難な場合があります。産業用ロボットによる建設の自動化は、建設プロセスを合理化し、手作業の必要性を減らし、正確で高品質な作業を保証する方法を提供します。コンピュータビジョン技術は、ロボットがリアルタイムの監視と検査を実行できるようにすることで、この自動化に統合できます。具体的には、コンピュータビジョンシステムは、ロボットが材料のずれや欠陥を検出し、すべてが正しく配置され、品質基準を満たしていることを再確認するのに役立ちます。

この優れた例として、ABB Robotics と英国のスタートアップ企業 AUAR との提携があります。両社は協力して、ビジョン AI を搭載したロボットマイクロファクトリーを使用し、シート木材から手頃な価格で持続可能な住宅を建設しています。コンピュータビジョンにより、ロボットは材料を正確に切断および組み立てることができます。自動化されたプロセスは、労働力不足を解消し、単一の材料に焦点を当てることでサプライチェーンを簡素化します。また、これらのマイクロファクトリーは、地域のニーズに合わせて拡張でき、建設をより効率的かつ適応的にしながら、近隣の雇用をサポートできます。

‍

3D ビジョン AI による EV 充電の自動化

EV 充電は、ロボット工学におけるビジョン AI のもう 1 つの興味深いユースケースです。3D ビジョンと AI を使用することで、ロボットは、屋外駐車場などの困難な環境でも、EV 充電ポートを自動的に見つけて接続できるようになりました。ビジョン AI は、車両とその周囲の高解像度 3D 画像をキャプチャすることにより機能し、ロボットが充電ポートの位置を正確に特定できるようにします。次に、充電器を接続するために必要な正確な位置と方向を計算できます。ビジョン対応 AI は、充電プロセスを高速化するだけでなく、信頼性を高め、人間の介入の必要性を減らします。

この例の 1 つは、Mech-Mind が大手エネルギー会社と協力して行った作業です。彼らは、困難な照明条件下でも、EV の充電ポートを正確に見つけて接続できる 3D ビジョン誘導ロボットを開発しました。EV 充電の自動化により、オフィスビルやモールなどの商業スペースでの効率と充電が向上します。

‍

‍

ロボット工学アプリケーションにおけるVision AIの利点

コンピュータビジョンは、ロボット工学にいくつかの利点をもたらし、機械がより自律性、精度、適応性をもってタスクを実行するのに役立ちます。以下に、ロボット工学におけるVision AIの独自の利点をいくつか示します。

• コスト効率：Vision AIは、高い精度と一貫性を必要とするタスクを自動化することにより、手作業の必要性を減らし、エラー率を下げ、生産性を向上させ、長期的なコスト削減につながります。
  ‍
• 適応学習：継続的な視覚データ分析を通じて、ロボットは時間の経過とともにパフォーマンスを向上させ、相互作用から学習し、新しいタスクや環境の変化に適応できます。
  ‍
• 安全性とコンプライアンス：Vision AIは、ロボットが障害物を検知して回避したり、危険な状況を認識したり、規制基準を遵守したりできるようにすることで、人間と並んで作業するロボットの安全性を高めます。
  ‍
• マルチタスク：画像分析により、ロボットはオブジェクトを検査しながらソートするなど、複数のタスクを同時に処理できるため、全体的な効率が向上します。

ロボット工学におけるコンピュータビジョンの課題

Vision AIはロボット工学に多くの利点をもたらしますが、ロボット工学にコンピュータビジョンを実装することに関連する課題もあります。これらの課題は、さまざまな環境でロボットがどれだけうまく機能するか、また、どれだけ確実に動作するかに影響を与える可能性があるため、ロボットシステムの開発と展開を計画する際には、それらを念頭に置いておくことが重要です。ロボット工学でコンピュータビジョンを使用する際の主な課題を以下に示します。

• 他のセンサーとの統合：ビジョンシステムは、多くの場合、LiDARや超音波センサーなどの他のセンサーと連携する必要があります。これらの異なるセンサーがスムーズに連携して、環境を完全に理解できるようにすることは、複雑なタスクです。
  ‍
• 実装コスト：高度なビジョンシステムを開発および展開するには、コストがかかる場合があります。Vision AIの実装コストと予想されるメリットのバランスを取ることは、多くの組織が直面する課題です。
  ‍
• データの品質と可用性：マシンビジョンシステムは、トレーニングに大規模なデータセットを使用しますが、ロボットのさまざまな状況を正確に表す高品質でラベル付けされたデータを取得することは困難な場合があります。データが不十分または不完全な場合、モデルの精度が低下し、ロボットのパフォーマンスが低下する可能性があります。
  ‍
• あらゆる条件下での信頼性: コンピュータビジョンシステムは、屋内や屋外環境など、さまざまな設定で信頼性が高く、一貫して動作する必要があります。しかし、頻繁な調整や手動による介入なしに、このような耐久性を確保することは困難です。

ビジョンAIは次世代のロボットを形作っています

ビジョンAIは、かつては想像もできなかったレベルの理解と精度をロボットに与えることで、ロボットが環境と相互作用する方法を変えています。製造やヘルスケアなどの分野では、コンピュータビジョンが大きな影響を与えており、ロボットはますます複雑なタスクを処理しています。AIの開発とコンピュータビジョンシステムの改善が進むにつれて、ロボットができることの可能性は広がり続けています。ロボット工学の進歩は、高度な技術だけではなく、私たちと協力できるロボットを作ることです。ロボットの能力が向上するにつれて、私たちの日常生活でさらに大きな役割を果たすようになり、新たな機会を開き、私たちの世界をより効率的でつながりのあるものにするでしょう。

コミュニティに参加して、GitHubリポジトリを探索し、さまざまなVision AIの使用事例について学びましょう。ソリューションページでは、自動運転および製造におけるコンピュータビジョンアプリケーションの詳細も確認できます。