Изучаем интеграцию компьютерного зрения в робототехнике

ИИ в робототехнике развивается невероятными темпами, и роботов создают для выполнения всё более сложных задач с минимальным участием человека. Например, RoboCat от DeepMind — робот на базе ИИ, который может обучаться новым задачам всего по 100 демонстрациям. Затем RoboCat может использовать эти данные для создания дополнительных данных для обучения и совершенствования своих навыков, повысив показатель успешного выполнения с 36% до 74% после дальнейшего обучения. Такие инновации, как Robocat, демонстрируют значительный шаг к созданию роботов, способных выполнять широкий спектр задач при минимальном участии человека.

Рис. 1. Как работает RoboCat от DeepMind.

Роботы на базе ИИ уже применяются в различных практических задачах — например, Amazon использует роботов для оптимизации складских операций, а роботы с ИИ помогают оптимизировать методы ведения сельского хозяйства. Ранее мы рассматривали общую роль ИИ в робототехнике и видели, как он меняет отрасли — от логистики до здравоохранения. В этой статье мы подробнее разберём, почему компьютерное зрение так важно для робототехники и как оно помогает роботам воспринимать и интерпретировать окружающую среду.

Важность систем технического зрения в робототехнике#

Системы технического зрения в робототехнике играют роль глаз робота и помогают ему распознавать и понимать окружающую среду. Обычно такие системы используют камеры и датчики для сбора визуальных данных. Затем алгоритмы компьютерного зрения обрабатывают полученные видео и изображения. Благодаря обнаружению объектов, восприятию глубины и распознаванию образов роботы могут идентифицировать объекты, оценивать окружающую обстановку и принимать решения в реальном времени.

Рис. 2. Робот с машинным зрением (источник: roboticstomorrow.com).

Vision AI, или машинное зрение, необходимы роботам для автономной работы в динамичных и неструктурированных средах. Если роботу нужно поднять объект, он должен уметь найти его с помощью компьютерного зрения. Это очень простой пример. Та же базовая основа системы компьютерного зрения необходима для создания приложений, в которых роботы проверяют продукцию на производстве или с высокой точностью помогают проводить медицинские операции. Предоставляя сенсорные данные, необходимые для принятия решений в реальном времени, системы технического зрения позволяют роботам естественнее взаимодействовать с окружающей средой и расширяют спектр задач, которые они могут выполнять в различных отраслях.

Последние достижения в области компьютерного зрения для автономных роботов#

В последнее время во всём мире растёт применение компьютерного зрения в робототехнике. Фактически, объём мирового рынка роботизированного зрения к 2028 году должен достичь 4 миллиардов долларов. Рассмотрим несколько примеров, показывающих, как Vision AI применяется в реальных роботизированных системах для повышения эффективности и решения сложных задач.

Улучшение подводных инспекций с помощью Vision AI и робототехники#

Подводные инспекции необходимы для поддержания в хорошем состоянии таких объектов, как трубопроводы, морские буровые платформы и подводные кабели. Эти проверки помогают убедиться, что всё безопасно и работает исправно, предотвращая дорогостоящий ремонт или экологические проблемы. Однако инспектировать подводные объекты бывает сложно из-за плохой видимости и труднодоступных участков.

Роботы с компьютерным зрением могут получать чёткие высококачественные визуальные данные, которые можно анализировать на месте или использовать для создания подробных 3D-моделей обследуемых участков. Сочетание человеческой экспертизы с этой технологией делает инспекции безопаснее и эффективнее, а также обеспечивает более полную информацию для технического обслуживания и долгосрочного планирования.

Например, NMS, ведущая компания в сфере коммерческого дайвинга, использовала дистанционно управляемые аппараты Sentinus от Blue Atlas Robotics (ROVs) для сложной подводной инспекции трубы с мутным входным участком. Аппарат Sentinus, оснащённый компьютерным зрением, осветил участок четырнадцатью фонарями и сделал снимки высокого разрешения с разных ракурсов. Затем эти изображения использовали для создания точных 3D-моделей внутренней поверхности трубы, чтобы NMS могла тщательно оценить её состояние и принять обоснованные решения по техническому обслуживанию и управлению рисками.

Рис. 3. Как работают аппараты Sentinus от Blue Atlas Robotics (ROVs).

Строительство домов с помощью Vision AI и роботизированной точности#

В сфере строительства бывает сложно поддерживать стабильное качество на фоне нехватки рабочей силы. Автоматизация строительства с помощью промышленных роботов позволяет оптимизировать строительный процесс, сократить потребность в ручном труде и гарантировать точное выполнение работ высокого качества. Технологию компьютерного зрения можно интегрировать в эту автоматизацию, чтобы роботы могли выполнять мониторинг и инспекции в реальном времени. В частности, системы компьютерного зрения помогают роботам обнаруживать смещения или дефекты материалов и дополнительно проверять правильность их расположения и соответствие стандартам качества.

Отличный пример — сотрудничество между ABB Robotics и британским стартапом AUAR. Вместе они используют роботизированные микро-фабрики, оснащённые Vision AI, для строительства доступных и экологичных домов из листовой древесины. Компьютерное зрение позволяет роботам точно резать и собирать материалы. Автоматизированный процесс помогает справиться с нехваткой рабочей силы и упрощает цепочку поставок благодаря использованию одного материала. Кроме того, эти микро-фабрики можно масштабировать с учётом местных потребностей и поддерживать рабочие места поблизости, одновременно делая строительство эффективнее и адаптивнее.

Рис. 4. Роботизированные микро-фабрики на базе Vision AI.

Автоматизация зарядки электромобилей с помощью 3D Vision AI#

Зарядка электромобилей — ещё один интересный вариант применения Vision AI в робототехнике. Благодаря 3D-зрению и ИИ роботы теперь могут автоматически находить и подключаться к зарядным портам электромобилей даже в сложных условиях, например на открытых парковках. Vision AI работает за счёт получения 3D-изображений автомобиля и окружающей среды в высоком разрешении, что позволяет роботу точно определить расположение зарядного порта. Затем он рассчитывает точные положение и ориентацию, необходимые для подключения зарядного устройства. ИИ с поддержкой технического зрения не только ускоряет процесс зарядки, но и делает его надёжнее, снижая потребность во вмешательстве человека.

Один из примеров — работа Mech-Mind с крупной энергетической компанией. Они разработали робота с 3D-зрением, который может точно найти зарядный порт электромобиля и подключиться к нему даже при сложном освещении. Автоматизированная зарядка электромобилей повышает эффективность и улучшает процесс зарядки в коммерческих помещениях, таких как офисные здания и торговые центры.

Рис. 5. Зарядка электромобилей с помощью 3D-наведения по изображению.

Преимущества Vision AI для роботизированных приложений#

Компьютерное зрение приносит робототехнике несколько преимуществ и помогает машинам выполнять задачи с большей автономностью, точностью и адаптивностью. Вот некоторые уникальные преимущества Vision AI в робототехнике:

• Экономическая эффективность: автоматизируя задачи, требующие высокой точности и стабильности, Vision AI снижает потребность в ручном труде, уменьшает количество ошибок и повышает производительность, обеспечивая долгосрочную экономию средств.
• Адаптивное обучение: благодаря непрерывному анализу визуальных данных роботы могут со временем повышать эффективность работы, учиться на взаимодействии с окружающей средой и адаптироваться к новым задачам или изменениям среды.
• Безопасность и соответствие требованиям: Vision AI повышает безопасность роботов, работающих рядом с людьми, позволяя им обнаруживать и избегать препятствий, распознавать опасные условия и соблюдать нормативные требования.
• Многозадачность: анализ изображений позволяет роботам одновременно выполнять несколько задач, например сортировать объекты во время их инспекции, повышая общую эффективность.

Проблемы компьютерного зрения в робототехнике#

Несмотря на многочисленные преимущества Vision AI для робототехники, внедрение компьютерного зрения также связано с определёнными трудностями. Эти проблемы могут влиять на качество работы роботов в разных условиях и надёжность их функционирования, поэтому важно учитывать их при планировании разработки и внедрения роботизированных систем. Вот несколько ключевых проблем применения компьютерного зрения в робототехнике:

• Интеграция с другими датчиками: системам технического зрения часто приходится работать вместе с другими датчиками, например LiDAR или ультразвуковыми датчиками. Обеспечить слаженную работу этих разных датчиков для формирования целостного представления об окружающей среде — сложная задача.
• Стоимость внедрения: разработка и внедрение передовых систем технического зрения могут быть дорогими. Многие организации сталкиваются с проблемой сопоставления затрат на внедрение Vision AI с ожидаемыми преимуществами.
• Качество и доступность данных: системы машинного зрения зависят от больших наборов данных для обучения, однако получить качественные размеченные данные, точно отражающие различные ситуации, в которых может оказаться робот, бывает сложно. Плохие или неполные данные могут привести к менее точным моделям и снижению производительности роботов.
• Надёжность в различных условиях: системы компьютерного зрения должны быть надёжными и стабильно работать в разных условиях, например в помещениях и на открытом воздухе. Однако обеспечить такую устойчивость без частых корректировок или ручного вмешательства бывает сложно.

Vision AI формирует новое поколение роботов#

Vision AI меняет взаимодействие роботов с окружающей средой, обеспечивая им уровень понимания и точности, который раньше казался немыслимым. Мы уже видим значительное влияние компьютерного зрения в таких областях, как производство и здравоохранение, где роботы выполняют всё более сложные задачи. По мере развития ИИ и совершенствования систем компьютерного зрения возможности роботов продолжают расширяться. Прогресс в робототехнике связан не только с передовыми технологиями — он направлен на создание роботов, способных работать вместе с нами. По мере роста возможностей роботов они, вероятно, будут играть ещё более важную роль в нашей повседневной жизни, открывая новые возможности и делая наш мир эффективнее и взаимосвязаннее.

Присоединяйся к нашему сообществу и изучай наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать о различных вариантах применения Vision AI. На наших страницах с решениями ты также можешь больше узнать о применении компьютерного зрения в беспилотном вождении и производстве.