Понимание интеграции компьютерного зрения в робототехнике

Искусственный интеллект (ИИ) в робототехнике развивается невероятными темпами, и роботы создаются для выполнения все более сложных задач с меньшим участием человека. Например, RoboCat от DeepMind — это робот на базе ИИ, который может осваивать новые задачи всего лишь на 100 демонстрациях. Затем RoboCat может использовать эти входные данные для создания большего количества данных для обучения и улучшения своих навыков, повышая процент успешных выполнений с 36% до 74% после дополнительного обучения. Такие инновации, как Robocat, демонстрируют большой шаг вперед в создании роботов, способных выполнять широкий спектр задач с минимальным участием человека. 

‍

Роботы на базе ИИ уже оказывают влияние на различные практические приложения, такие как использование роботов Amazon для оптимизации складских операций и AI-роботы, оптимизирующие методы ведения сельского хозяйства в сельском хозяйстве. Ранее мы изучали общую роль ИИ в робототехнике и видели, как он меняет отрасли от логистики до здравоохранения. В этой статье мы углубимся в то, почему компьютерное зрение в робототехнике так важно и как оно помогает роботам воспринимать и интерпретировать окружающую среду. 

Важность систем машинного зрения в робототехнике

Системы машинного зрения в робототехнике действуют как глаза робота и помогают ему распознавать и понимать окружающую среду. В этих системах обычно используются камеры и датчики для сбора визуальных данных. Затем алгоритмы компьютерного зрения обрабатывают захваченные видео и изображения. Благодаря обнаружению объектов, восприятию глубины и распознаванию образов роботы могут идентифицировать объекты, оценивать свое окружение и принимать решения в режиме реального времени.

‍

Vision AI или машинное зрение необходимо для автономной работы роботов в динамичных и неструктурированных средах. Если роботу нужно поднять какой-либо предмет, он должен уметь определять его местоположение с помощью компьютерного зрения. Это очень простой пример. Та же базовая основа системы компьютерного зрения необходима для создания приложений, в которых роботы могут проверять продукцию на производстве или помогать в медицинских операциях с высокой точностью. Обеспечивая сенсорный ввод, необходимый для принятия решений в режиме реального времени, системы машинного зрения позволяют роботам более естественно взаимодействовать с окружающей средой и расширять спектр задач, которые они могут выполнять в различных отраслях.

Последние достижения в области компьютерного зрения для автономных роботов

В последнее время во всем мире наблюдается рост использования компьютерного зрения в робототехнике. Фактически, глобальный рынок роботизированного зрения к 2028 году достигнет 4 миллиардов долларов. Давайте рассмотрим несколько примеров из практики, которые показывают, как Vision AI применяется в реальных роботизированных приложениях для повышения эффективности и решения сложных задач.

Совершенствование подводных инспекций с использованием визуального ИИ и робототехники

Подводные инспекции жизненно важны для поддержания в хорошем состоянии таких сооружений, как трубопроводы, морские платформы и подводные кабели. Эти инспекции помогают обеспечить безопасность и надлежащее функционирование, чтобы предотвратить дорогостоящий ремонт или экологические проблемы. Однако инспектирование подводных сред может быть затруднено из-за плохой видимости и труднодоступных мест.

Роботы с компьютерным зрением могут получать четкие, высококачественные визуальные данные, которые можно анализировать на месте или использовать для создания подробных 3D-моделей проверяемых областей. Благодаря сочетанию человеческого опыта с этой технологией проверки становятся более безопасными, эффективными и предоставляют более качественную информацию для технического обслуживания и долгосрочного планирования.

Например, NMS, ведущая компания в области коммерческих водолазных работ, использовала дистанционно управляемые аппараты (ROV) Sentinus компании Blue Atlas Robotics для сложной подводной инспекции трубопровода с мутной точкой входа. ROV Sentinus, оснащенный компьютерным зрением, осветил область своими четырнадцатью фонарями и сделал снимки высокого разрешения с разных углов. Затем эти изображения были использованы для создания точных 3D-моделей внутренней части трубы, чтобы помочь NMS тщательно оценить ее состояние и принять обоснованные решения по техническому обслуживанию и управлению рисками.

‍

Строительство домов с использованием визуального ИИ и роботизированной точности

В строительной отрасли поддержание стабильного качества при нехватке рабочей силы может быть сложной задачей. Автоматизация строительства с помощью промышленных роботов предлагает способ оптимизировать строительный процесс, уменьшить потребность в ручном труде и гарантировать точную и качественную работу. Технология компьютерного зрения может быть интегрирована в эту автоматизацию, позволяя роботам выполнять мониторинг и инспекции в режиме реального времени. В частности, системы компьютерного зрения могут помочь роботам обнаруживать смещения или дефекты в материалах, чтобы перепроверить правильность расположения всего и соответствие стандартам качества.

Отличным примером этого является партнерство между ABB Robotics и британским стартапом AUAR. Вместе они используют роботизированные микрофабрики, оснащенные компьютерным зрением, для строительства доступного и экологичного жилья из листовой древесины. Компьютерное зрение позволяет роботам точно резать и собирать материалы. Автоматизированный процесс помогает решить проблему нехватки рабочей силы и упрощает цепочку поставок, поскольку основное внимание уделяется одному материалу. Кроме того, эти микрофабрики можно масштабировать для удовлетворения местных потребностей и поддержки близлежащих рабочих мест, что делает строительство более эффективным и адаптируемым.

‍

Автоматизация зарядки электромобилей с помощью 3D Vision AI

Зарядка электромобилей — еще один интересный пример использования машинного зрения в робототехнике. Используя 3D-зрение и ИИ, роботы теперь могут автоматически находить порты для зарядки электромобилей и подключаться к ним, даже в сложных условиях, таких как открытые автостоянки. Машинное зрение работает путем захвата 3D-изображений высокого разрешения автомобиля и его окружения, что позволяет роботу точно определять местоположение зарядного порта. Затем он может вычислить точное положение и ориентацию, необходимые для подключения зарядного устройства. ИИ с поддержкой машинного зрения не только ускоряет процесс зарядки, но и делает его более надежным, а также снижает потребность во вмешательстве человека.

Одним из примеров этого является работа Mech-Mind с крупной энергетической компанией. Они разработали робота с 3D-зрением, который может точно находить и подключаться к зарядному порту электромобиля, даже в сложных условиях освещения. Автоматизированная зарядка электромобилей повышает эффективность и удобство зарядки в коммерческих помещениях, таких как офисные здания и торговые центры.

‍

‍

Преимущества машинного зрения для роботизированных систем

Компьютерное зрение предлагает ряд преимуществ в робототехнике и помогает машинам выполнять задачи с большей автономией, точностью и адаптируемостью. Вот некоторые уникальные преимущества Vision AI в робототехнике:

• Экономическая эффективность: Автоматизируя задачи, требующие высокой точности и согласованности, Vision AI снижает потребность в ручном труде, снижает количество ошибок и повышает производительность, что приводит к долгосрочной экономии затрат.
  ‍
• Адаптивное обучение: Благодаря непрерывному анализу визуальных данных роботы могут со временем улучшать свою производительность, учиться на своих взаимодействиях и адаптироваться к новым задачам или изменениям в окружающей среде.
  ‍
• Безопасность и соответствие нормам: Vision AI повышает безопасность роботов, работающих вместе с людьми, позволяя им обнаруживать и избегать препятствия, распознавать небезопасные условия и соблюдать нормативные стандарты.
  ‍
• Многозадачность: Анализ изображений позволяет роботам выполнять несколько задач одновременно, например, сортировать объекты, одновременно проверяя их, что повышает общую эффективность.

Проблемы компьютерного зрения в робототехнике

Хотя Vision AI предлагает много преимуществ для робототехники, существуют также проблемы, связанные с внедрением компьютерного зрения в робототехнике. Эти проблемы могут повлиять на то, насколько хорошо роботы работают в различных средах и насколько надежно они работают, поэтому важно помнить о них при планировании разработки и развертывания роботизированных систем. Вот некоторые ключевые проблемы использования компьютерного зрения для робототехники:

• Интеграция с другими датчиками: Системы машинного зрения часто должны работать вместе с другими датчиками, такими как LiDAR или ультразвуковые датчики. Обеспечение слаженной работы этих различных датчиков для получения полного представления об окружающей среде является сложной задачей.
  ‍
• Стоимость внедрения: Разработка и развертывание передовых систем машинного зрения может быть дорогостоящим. Балансировка затрат на внедрение Vision AI с ожидаемыми преимуществами является проблемой, с которой сталкиваются многие организации.
  ‍
• Качество и доступность данных: Системы машинного зрения полагаются на большие наборы данных для обучения, но получение высококачественных, размеченных данных, которые точно представляют различные ситуации робота, может быть затруднено. Если данные некачественные или неполные, это может привести к менее точным моделям и ухудшению работы роботов.
  ‍
• Надежность в различных условиях: Системы компьютерного зрения должны быть надежными и стабильно работать в различных условиях, таких как внутренние и наружные среды. Однако обеспечение такой долговечности без частых корректировок или ручного вмешательства может быть затруднено.

Vision AI формирует следующее поколение роботов

Искусственный интеллект для машинного зрения меняет способ взаимодействия роботов с окружающей средой, предоставляя им уровень понимания и точности, который когда-то был невообразим. Мы уже видим, как компьютерное зрение оказывает большое влияние в таких областях, как производство и здравоохранение, где роботы выполняют все более и более сложные задачи. Поскольку ИИ продолжает развиваться, а системы компьютерного зрения совершенствуются, возможности того, что могут делать роботы, продолжают расти. Прогресс в робототехнике - это не просто передовые технологии, это создание роботов, которые могут работать с нами. Поскольку роботы становятся более способными, они, вероятно, будут играть еще большую роль в нашей повседневной жизни, открывая новые возможности и делая наш мир более эффективным и взаимосвязанным.

Присоединяйтесь к нашему сообществу и изучите наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать о различных вариантах использования Vision AI. Вы также можете узнать больше о применении компьютерного зрения в автономном вождении и производстве на страницах наших решений.