Compreender a integração da visão computacional na robótica

A IA em robótica está a avançar a um ritmo incrível, e os robôs estão a ser construídos para realizar tarefas mais complexas com menos intervenção humana. Por exemplo, o DeepMind's RoboCat é um robô impulsionado por IA que consegue aprender novas tarefas com apenas 100 demonstrações. O RoboCat pode então usar estes dados para gerar mais dados de training e melhorar as suas capacidades, aumentando a sua taxa de sucesso de 36% para 74% após treino adicional. Inovações como o RoboCat demonstram um grande passo em direção à criação de robôs capazes de lidar com uma vasta gama de tarefas com o mínimo de intervenção humana.

Fig 1. Como funciona o RoboCat da DeepMind.

Os robôs alimentados por IA já estão a causar impacto em várias aplicações práticas, tais como Amazon's use of robots para otimizar warehouse operations e robôs de IA que estão a otimizar práticas agrícolas na agriculture. Anteriormente, explorámos o papel global da AI in robotics e vimos como esta está a remodelar indústrias, desde a logistics até à healthcare. Neste artigo, vamos aprofundar o motivo pelo qual a visão computacional na robótica é tão crucial e como ajuda os robôs a perceber e interpretar o seu meio envolvente.

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 seu ambiente. Estes sistemas utilizam tipicamente cameras e sensores para capturar dados visuais. Os Computer vision algorithms processam de seguida os vídeos e imagens capturados. Através de object detection, perceção de profundidade e pattern recognition, os robôs conseguem identificar objetos, avaliar o seu redor e tomar decisões em tempo real.

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

A IA de visão ou visão artificial é essencial para que os robôs operem autonomamente em ambientes dinâmicos e não estruturados. Se um robô precisar de apanhar um objeto, deve ser capaz de o localizar usando visão computacional. Este é um exemplo muito simples. A mesma base fundamental de um sistema de visão computacional é necessária para construir aplicações onde os robôs possam inspecionar produtos na manufacturing ou auxiliar em medical surgeries com precisão e exatidão. Ao fornecer a entrada sensorial necessária para a tomada de decisões em tempo real, os sistemas de visão tornam possível que os robôs interajam de forma mais natural com o seu ambiente e expandam a gama de tarefas que conseguem realizar em várias indústrias.

Avanços recentes em visão computacional para robôs autônomos#

Recentemente, tem-se verificado um aumento a nível mundial na utilização da visão computacional na robótica. De facto, o global robotic vision market deverá atingir os 4 mil milhões de dólares até 2028. Vejamos alguns estudos de caso que mostram como a IA de visão está a ser aplicada em aplicações robóticas do mundo real para aumentar a eficiência e resolver problemas complexos.

Melhorando inspeções subaquáticas usando IA de visão e robótica#

As inspeções subaquáticas são vitais para manter estruturas como oleodutos, offshore rigs e cabos submarinos em bom estado. Estas inspeções ajudam a garantir que tudo é seguro e funciona corretamente para evitar reparações dispendiosas ou environmental issues. No entanto, inspecionar ambientes underwater pode ser difícil devido à fraca visibilidade e a 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 que estão sendo inspecionadas. Ao combinar a experiência humana com essa tecnologia, as inspeções tornam-se mais seguras, mais eficientes e fornecem melhores insights para manutenção e planejamento de longo prazo.

Por exemplo, a NMS, uma empresa líder em mergulho comercial, utilizou os Blue Atlas Robotics' Sentinus Remotely Operated Vehicles (ROVs) para uma inspeção desafiante de tubagens subaquáticas com um ponto de entrada turvo. O Sentinus ROV, equipado com visão computacional, iluminou a área com as suas catorze luzes e capturou imagens de alta resolução a partir de diferentes ângulos. Estas imagens foram depois utilizadas para criar modelos 3D precisos do interior da tubagem para ajudar a NMS a avaliar minuciosamente o seu estado e a tomar decisões informadas de manutenção e gestão de riscos.

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

Construindo casas com IA de visão e precisão robótica#

Na indústria da construction, manter uma qualidade consistente enquanto se lida com a escassez de mão de obra pode ser desafiante. Automatizar a construção com robôs industriais oferece uma forma de otimizar o processo de construção, reduzir a necessidade de trabalho manual e garantir um trabalho preciso e de alta qualidade. A tecnologia de visão computacional pode ser integrada nesta automação ao possibilitar que os robôs realizem monitorização e inspections em tempo real. Especificamente, os sistemas de visão computacional podem ajudar os robôs a detetar desalinhamentos ou defeitos nos materiais para confirmar duplamente que tudo está posicionado corretamente e cumpre os padrões de qualidade.

Um excelente exemplo disso é a parceria entre a ABB Robotics e a startup AUAR, sediada no Reino Unido. Juntas, elas estão usando microfábricas robóticas equipadas com IA de visão para construir casas acessíveis e sustentáveis a partir de madeira laminada. A visão computacional permite que os robôs cortem e montem materiais com precisão. O processo automatizado ajuda com a escassez de mão de obra e simplifica a cadeia de suprimentos ao focar em um único material. Além disso, essas microfábricas podem ser escaladas para atender às necessidades locais e apoiar empregos próximos, tornando a construção mais eficiente e adaptável.

Fig 4. Microfábricas Robóticas impulsionadas por IA de Visão.

Automatizando o carregamento de VEs com IA de visão 3D#

O carregamento de veículos elétricos é outro caso de uso interessante da IA de visão em robótica. Utilizando visão 3D e IA, os robôs conseguem agora localizar e ligar-se automaticamente a portas de carregamento de veículos elétricos, mesmo em ambientes desafiantes como parking lots ao ar livre. A IA de visão funciona capturando imagens 3D de alta resolução do veículo e do seu redor, permitindo que o robô identifique com precisão a localização da porta de carregamento. Consegue então calcular a posição exata e a orientação necessárias para ligar o carregador. A IA com capacidade de visão não só acelera o processo de carregamento como também o torna mais fiável e reduz a necessidade de intervenção humana.

Um exemplo disso é o trabalho da Mech-Mind com uma grande empresa de energia. Eles desenvolveram um robô guiado por visão 3D que consegue encontrar e conectar-se com precisão à porta de carregamento de um VE, mesmo em condições de iluminação complicadas. O carregamento automatizado de VEs melhora a eficiência e o carregamento em espaços comerciais como prédios de escritórios e shoppings.

Fig 5. Carregamento de VE Guiado por Visão 3D.

Benefícios da IA de visão para aplicações robóticas#

A visão computacional oferece diversos benefícios na robótica e ajuda as máquinas a realizarem tarefas com maior autonomia, precisão e adaptabilidade. Aqui estão alguns benefícios únicos da IA de visão na robótica:

• Eficiência de custos: Ao automatizar tarefas que exigem alta precisão e consistência, a IA de visão reduz a necessidade de trabalho manual, diminui as taxas de erro e aumenta a produtividade, levando a economias de custo a longo prazo.
• Aprendizado adaptativo: Por meio da análise contínua de dados visuais, robôs podem melhorar seu desempenho ao longo do tempo, aprender com suas interações e adaptar-se a novas tarefas ou mudanças em seu ambiente.
• Segurança e conformidade: A IA de visão aumenta a segurança de robôs que trabalham ao lado de humanos ao permitir que eles detectem e evitem obstáculos, reconheçam condições inseguras e cumpram padrões regulatórios.
• Multitarefa: A análise de imagens permite que robôs lidem com múltiplas tarefas simultaneamente, como classificar objetos enquanto os inspecionam, aumentando a eficiência geral.

Desafios da visão computacional na robótica#

Embora a IA de Visão ofereça muitas vantagens para a robótica, também existem desafios relacionados à implementação da visão computacional na robótica. Esses desafios podem afetar o quão bem os robôs desempenham suas funções em diferentes ambientes e o quão confiavelmente eles operam, portanto, é importante tê-los em mente ao planejar o desenvolvimento e a implantação de sistemas robóticos. Aqui estão alguns desafios-chave no uso da visão computacional para robótica:

• Integração com outros sensores: Sistemas de visão muitas vezes precisam trabalhar ao lado de outros sensores como LiDAR ou sensores ultrassônicos. Garantir que esses diferentes sensores trabalhem juntos suavemente para fornecer um entendimento completo do ambiente é uma tarefa complexa.
• Custo de implementação: O desenvolvimento e a implementação de sistemas de visão avançados podem ser dispendiosos. Equilibrar os costs of implementing vision AI com os benefícios esperados é um desafio que muitas organizações enfrentam.
• Qualidade e disponibilidade de dados: Sistemas de visão computacional dependem de grandes datasets para treinamento, mas obter dados rotulados de alta qualidade que representem com precisão as várias situações de um robô pode ser difícil. Se os dados forem ruins ou incompletos, isso pode levar a modelos menos precisos e baixo desempenho nos robôs.
• Confiabilidade entre condições: Sistemas de visão computacional precisam ser confiáveis e ter um desempenho consistente em diversos cenários, como ambientes internos e externos. No entanto, garantir esse tipo de durabilidade sem ajustes frequentes ou intervenção manual pode ser difícil.

A IA de visão está moldando a próxima geração de robôs#

A IA de visão está mudando a forma como os robôs interagem com seus ambientes ao dar a eles um nível de entendimento e precisão que antes era inimaginável. Já estamos vendo a visão computacional causar um grande impacto em áreas como fabricação e saúde, onde robôs estão lidando com tarefas cada vez mais complexas. À medida que a IA continua a se desenvolver e os sistemas de visão computacional melhoram, as possibilidades para o que os robôs podem fazer continuam crescendo. O progresso na robótica não é apenas sobre tecnologia avançada - é sobre criar robôs que podem trabalhar conosco. À medida que os robôs se tornam mais capazes, eles provavelmente desempenharão um papel ainda maior em nossas vidas diárias, abrindo novas oportunidades e tornando nosso mundo mais eficiente e conectado.

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