Entenda a integração da visão computacional na robótica

A IA na robótica está avançando em um ritmo incrível, e os robôs estão sendo desenvolvidos para realizar tarefas mais complexas com menos intervenção humana. Por exemplo, o RoboCat da DeepMind é um robô com IA que consegue aprender novas tarefas com apenas 100 demonstrações. O RoboCat pode então usar esses dados para gerar mais dados de treinamento e aprimorar suas habilidades, elevando a taxa de sucesso de 36% para 74% após treinamento adicional. Inovações como o RoboCat representam um grande avanço rumo à criação de robôs capazes de realizar uma ampla variedade de tarefas com o mínimo de intervenção humana.

Fig. 1. Como funciona o RoboCat da DeepMind.

Robôs com IA já estão causando impacto em diversas aplicações práticas, como o uso de robôs pela Amazon para otimizar as operações de armazém e os robôs com IA que estão otimizando as práticas agrícolas na agricultura. Anteriormente, exploramos o papel geral da IA na robótica e vimos como ela está transformando setores, da logística à saúde. Neste artigo, vamos analisar em mais detalhes por que a visão computacional na robótica é tão importante e como ela ajuda os robôs a perceber e interpretar o ambiente ao redor.

A importância dos sistemas de visão na robótica#

Os sistemas de visão na robótica funcionam como os olhos de um robô e ajudam-no a reconhecer e compreender o ambiente ao seu redor. Esses sistemas geralmente usam câmeras e sensores para capturar dados visuais. Em seguida, os algoritmos de visão computacional processam os vídeos e as imagens capturados. Por meio da detecção de objetos, da percepção de profundidade e do reconhecimento de padrões, os robôs podem identificar objetos, avaliar o ambiente ao seu redor e tomar decisões em tempo real.

Fig. 2. Um robô equipado com visão computacional (fonte: roboticstomorrow.com).

A IA visual ou visão de máquina é essencial para que os robôs operem de forma autônoma em ambientes dinâmicos e não estruturados. Se um robô precisa pegar um objeto, deve conseguir localizá-lo usando visão computacional. Esse é um exemplo simples. A mesma base de um sistema de visão computacional é necessária para desenvolver aplicações em que os robôs inspecionam produtos na manufatura ou auxiliam em cirurgias com precisão e exatidão. Ao fornecer os dados sensoriais necessários para a tomada de decisões em tempo real, os sistemas de visão permitem que os robôs interajam de forma mais natural com o ambiente e ampliem a variedade de tarefas que podem executar em diversos setores.

Avanços recentes em visão computacional para robôs autônomos#

Recentemente, o uso da visão computacional na robótica aumentou em todo o mundo. Na verdade, o mercado global de visão robótica deve atingir US$ 4 bilhões até 2028. Vamos analisar alguns estudos de caso que mostram como a IA visual está sendo aplicada em robôs do mundo real para aumentar a eficiência e resolver problemas complexos.

Aprimoramento de inspeções subaquáticas com IA visual e robótica#

Inspeções subaquáticas são essenciais para manter estruturas como tubulações, plataformas marítimas e cabos submarinos em boas condições. Essas inspeções ajudam a garantir que tudo esteja seguro e funcionando corretamente, evitando reparos caros ou problemas ambientais. No entanto, inspecionar ambientes subaquáticos pode ser difícil devido à baixa visibilidade e às áreas de difícil acesso.

Robôs com visão computacional podem capturar dados visuais nítidos e de alta qualidade, que podem ser analisados no local ou usados para criar modelos 3D detalhados das áreas inspecionadas. Ao combinar a experiência humana com essa tecnologia, as inspeções ficam mais seguras e eficientes, além de fornecerem informações melhores para a manutenção e o planejamento de longo prazo.

Por exemplo, a NMS, uma importante empresa de mergulho comercial, usou os veículos operados remotamente (ROVs) Sentinus da Blue Atlas Robotics para uma inspeção subaquática desafiadora em um tubo com uma entrada turva. O ROV Sentinus, equipado com visão computacional, iluminou a área com suas catorze luzes e capturou imagens de alta resolução de diferentes ângulos. Em seguida, essas imagens foram usadas para criar modelos 3D precisos do interior do tubo, ajudando a NMS a avaliar minuciosamente suas condições e a tomar decisões bem fundamentadas sobre manutenção e gestão de riscos.

Fig. 3. Como funcionam os ROVs Sentinus da Blue Atlas Robotics.

Construção de casas com IA visual e precisão robótica#

No setor da construção, manter a qualidade constante diante da escassez de mão de obra pode ser um desafio. Automatizar a construção com robôs industriais permite simplificar o processo de construção, reduzir a necessidade de trabalho manual e realizar tarefas com precisão e alta qualidade. A tecnologia de visão computacional pode ser integrada a essa automação, permitindo que os robôs façam monitoramento e inspeções em tempo real. Mais especificamente, os sistemas de visão computacional podem ajudar os robôs a detectar desalinhamentos ou defeitos nos materiais e confirmar se tudo está posicionado corretamente e atende aos padrões de qualidade.

Um ótimo exemplo disso é a parceria entre a ABB Robotics e a startup britânica AUAR. Juntas, elas estão usando microfábricas robóticas equipadas com IA visual para construir casas sustentáveis e acessíveis com painéis de madeira. A visão computacional permite que os robôs cortem e montem os materiais com precisão. O processo automatizado ajuda a lidar com a escassez de mão de obra e simplifica a cadeia de suprimentos ao se concentrar em um único material. Além disso, essas microfábricas podem ser ampliadas para atender às necessidades locais e apoiar empregos na região, tornando a construção mais eficiente e adaptável.

Fig. 4. Microfábricas robóticas com IA visual.

Automatização do carregamento de veículos elétricos com IA visual 3D#

O carregamento de veículos elétricos é outro caso de uso interessante da IA visual na robótica. Com visão 3D e IA, os robôs agora conseguem localizar e conectar-se automaticamente às portas de carregamento de veículos elétricos, mesmo em ambientes desafiadores, como estacionamentos ao ar livre. A IA visual funciona capturando imagens 3D de alta resolução do veículo e dos arredores, permitindo que o robô identifique com precisão a localização da porta de carregamento. Em seguida, ele pode calcular a posição e a orientação exatas necessárias para conectar o carregador. A IA equipada com visão não só acelera o processo de carregamento, como também o torna mais confiável e reduz a necessidade de intervenção humana.

Um exemplo disso é o trabalho da Mech-Mind com uma grande empresa de energia. A empresa desenvolveu um robô guiado por visão 3D que localiza e se conecta com precisão à porta de carregamento de um veículo elétrico, mesmo em condições de iluminação difíceis. O carregamento automatizado de veículos elétricos torna o processo mais eficiente em espaços comerciais, como edifícios de escritórios e shoppings.

Fig. 5. Carregamento de veículos elétricos guiado por visão 3D.

Benefícios da IA visual para aplicações robóticas#

A visão computacional oferece vários benefícios na robótica e ajuda as máquinas a realizar tarefas com mais autonomia, precisão e adaptabilidade. Estes são alguns benefícios exclusivos da IA visual na robótica:

• Eficiência de custos: Ao automatizar tarefas que exigem alta precisão e consistência, a IA visual reduz a necessidade de trabalho manual, diminui as taxas de erro e aumenta a produtividade, gerando economias a longo prazo.
• Aprendizagem adaptativa: Por meio da análise contínua de dados visuais, os robôs podem melhorar o desempenho ao longo do tempo, aprender com as interações e adaptar-se a novas tarefas ou a mudanças no ambiente.
• Segurança e conformidade: A IA visual aumenta a segurança dos robôs que trabalham ao lado de pessoas, permitindo que detetem e evitem obstáculos, reconheçam condições inseguras e cumpram as normas regulamentares.
• Multitarefa: a análise de imagens permite que os robôs realizem várias tarefas ao mesmo tempo, como separar objetos enquanto os inspecionam, aumentando a eficiência geral.

Desafios da visão computacional na robótica#

Embora a IA visual ofereça muitas vantagens para a robótica, também há desafios relacionados à implementação da visão computacional em robôs. Esses desafios podem afetar o desempenho dos robôs em diferentes ambientes e a confiabilidade de seu funcionamento, por isso é importante considerá-los ao planejar o desenvolvimento e a implantação de sistemas robóticos. Veja alguns dos principais desafios do uso da visão computacional na robótica:

• Integração com outros sensores: Os sistemas de visão muitas vezes precisam funcionar em conjunto com outros sensores, como LiDAR ou sensores ultrassónicos. Garantir que esses diferentes sensores funcionem juntos sem problemas para oferecer uma compreensão completa do ambiente é uma tarefa complexa.
• Custo da implementação: Desenvolver e implementar sistemas de visão avançados pode ser caro. Equilibrar os custos da implementação da IA visual com os benefícios esperados é um desafio enfrentado por muitas organizações.
• Qualidade e disponibilidade dos dados: Os sistemas de visão computacional dependem de grandes conjuntos de dados para o treino, mas pode ser difícil obter dados de alta qualidade e anotados que representem com precisão as várias situações enfrentadas por um robô. Se os dados forem de baixa qualidade ou incompletos, os modelos podem ser menos precisos e os robôs podem ter um desempenho inferior.
• Confiabilidade em diferentes condições: Os sistemas de visão computacional precisam ser confiáveis e apresentar um desempenho consistente em diversos ambientes, como espaços internos e externos. No entanto, garantir esse tipo de robustez sem ajustes frequentes ou intervenção manual pode ser difícil.

A IA visual está moldando a próxima geração de robôs#

A IA visual está mudando a forma como os robôs interagem com o ambiente ao proporcionar um nível de compreensão e precisão que antes parecia inimaginável. Já vemos a visão computacional causar grande impacto em áreas como manufatura e saúde, nas quais os robôs executam tarefas cada vez mais complexas. À medida que a IA continua evoluindo e os sistemas de visão computacional melhoram, crescem as possibilidades do que os robôs podem fazer. O progresso da robótica não envolve apenas tecnologia avançada; envolve criar robôs que possam trabalhar conosco. À medida que os robôs se tornam mais capazes, provavelmente desempenharão um papel ainda maior em nosso cotidiano, abrindo novas oportunidades e tornando nosso mundo mais eficiente e conectado.

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