Понимание интеграции компьютерного зрения в робототехнику

Искусственный интеллект в робототехнике развивается невероятными темпами, и роботы создаются для выполнения все более сложных задач с минимальным вмешательством человека. Например, DeepMind's RoboCat — это робот на базе ИИ, который может осваивать новые задачи всего за 100 демонстраций. RoboCat затем может использовать эти данные для создания большего количества обучающих материалов и улучшения своих навыков, повышая показатель успешности с 36% до 74% после дополнительного обучения. Инновации, подобные Robocat, знаменуют собой большой шаг к созданию роботов, способных справляться с широким спектром задач при минимальном участии человека.

Рис. 1. Как работает RoboCat от DeepMind.

Роботы на базе ИИ уже оказывают влияние на различные практические сферы, такие как использование роботов Amazon для оптимизации складских операций или роботы, которые улучшают методы ведения фермерского хозяйства в сельском хозяйстве. Ранее мы рассматривали общую роль ИИ в робототехнике и видели, как он меняет отрасли — от логистики до здравоохранения. В этой статье мы более подробно разберем, почему компьютерное зрение в робототехнике так важно и как оно помогает роботам воспринимать и интерпретировать окружающую среду.

Link to this sectionВажность систем технического зрения в робототехнике#

Системы зрения в робототехнике работают как глаза робота и помогают ему распознавать и понимать окружающую среду. Обычно эти системы используют камеры и датчики для сбора визуальных данных. Затем алгоритмы компьютерного зрения обрабатывают полученные видео и изображения. Благодаря детектированию объектов, восприятию глубины и распознаванию образов роботы могут идентифицировать объекты, оценивать обстановку и принимать решения в режиме реального времени.

Рис. 2. Робот, оснащенный системой машинного зрения (источник: roboticstomorrow.com).

ИИ для зрения или машинное зрение жизненно важны для автономной работы роботов в динамичных и неструктурированных условиях. Если роботу нужно поднять объект, он должен уметь находить его с помощью компьютерного зрения. Это очень простой пример. Тот же базовый фундамент системы компьютерного зрения необходим для создания приложений, где роботы могут инспектировать продукцию в производстве или ассистировать при медицинских операциях с высокой точностью. Обеспечивая сенсорный ввод, необходимый для принятия решений в режиме реального времени, системы зрения позволяют роботам более естественно взаимодействовать с окружающим миром и расширять спектр задач, с которыми они могут справиться в различных отраслях.

Link to this sectionПоследние достижения в области компьютерного зрения для автономных роботов#

В последнее время наблюдается рост использования компьютерного зрения в робототехнике по всему миру. Фактически, мировой рынок роботизированного зрения к 2028 году достигнет 4 миллиардов долларов. Давай рассмотрим несколько примеров того, как ИИ для зрения применяется в реальных робототехнических задачах для повышения эффективности и решения сложных проблем.

Link to this sectionУлучшение подводных инспекций с помощью ИИ для зрения и робототехники#

Подводные инспекции жизненно важны для поддержания в исправном состоянии таких структур, как трубопроводы, морские буровые установки и подводные кабели. Эти проверки помогают убедиться, что всё безопасно и функционирует должным образом, предотвращая дорогостоящий ремонт или экологические проблемы. Однако инспекция подводных сред может быть сложной из-за плохой видимости и труднодоступных мест.

Роботы с компьютерным зрением могут захватывать четкие, высококачественные визуальные данные, которые можно анализировать на месте или использовать для создания подробных 3D-моделей инспектируемых зон. Объединяя человеческий опыт с этой технологией, инспекции становятся безопаснее, эффективнее и предоставляют лучшие данные для технического обслуживания и долгосрочного планирования.

Например, NMS, ведущая компания в сфере коммерческих водолазных работ, использовала телеуправляемые необитаемые подводные аппараты (ТНПА) Sentinus от Blue Atlas Robotics для сложной инспекции подводной трубы в мутной воде. ТНПА Sentinus, оснащенный компьютерным зрением, осветил зону своими четырнадцатью прожекторами и сделал изображения высокого разрешения с разных ракурсов. Затем эти изображения были использованы для создания точных 3D-моделей внутренней части трубы, чтобы помочь NMS тщательно оценить её состояние и принять обоснованные решения по техническому обслуживанию и управлению рисками.

Рис. 3. Как работают ТНПА Sentinus от Blue Atlas Robotics.

Link to this sectionСтроительство домов с помощью ИИ для зрения 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, 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 перекосы или дефекты материалов, чтобы перепроверить, что всё расположено правильно и соответствует стандартам качества.

Отличным примером этого является партнерство между ABB Robotics и британским стартапом AUAR. Вместе они используют роботизированные микро-фабрики, оснащенные ИИ для зрения, чтобы строить доступные, экологичные дома из листовой древесины. Компьютерное зрение позволяет роботам точно нарезать и собирать материалы. Автоматизированный процесс помогает справиться с нехваткой рабочей силы и упрощает цепочку поставок за счет фокусировки на одном материале. Кроме того, эти микро-фабрики можно масштабировать для удовлетворения местных потребностей и поддержки рабочих мест вблизи, делая строительство более эффективным и адаптируемым.

Рис. 4. Роботизированные микро-фабрики на базе ИИ для зрения.

Link to this sectionАвтоматизация зарядки электромобилей с помощью 3D-ИИ для зрения#

Зарядка электромобилей — еще один интересный сценарий использования ИИ для зрения в робототехнике. Используя 3D-зрение и ИИ, роботы теперь могут автоматически находить и подключаться к портам зарядки электромобилей, даже в сложных условиях, например на открытых парковках. ИИ для зрения работает за счет захвата 3D-изображений автомобиля и окружающей среды в высоком разрешении, что позволяет роботу точно определять местоположение зарядного порта. Затем он может рассчитать точное положение и ориентацию, необходимые для подключения зарядного устройства. ИИ с поддержкой зрения не только ускоряет процесс зарядки, но и делает его более надежным, снижая необходимость во вмешательстве человека.

Одним из примеров 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 при сложном освещении. Автоматизированная зарядка электромобилей повышает эффективность в коммерческих пространствах, таких как офисные здания и торговые центры.

Рис. 5. Зарядка электромобилей с 3D-наведением по зрению.

Link to this sectionПреимущества ИИ для зрения в робототехнике#

Компьютерное зрение предлагает ряд преимуществ в робототехнике и помогает машинам выполнять задачи с большей автономностью, точностью и адаптивностью. Вот несколько уникальных преимуществ ИИ для зрения в робототехнике:

• Экономическая эффективность: автоматизируя задачи, требующие высокой точности и согласованности, ИИ для зрения снижает потребность в ручном труде, уменьшает количество ошибок и повышает производительность, что приводит к долгосрочной экономии средств.
• Адаптивное обучение: благодаря постоянному анализу визуальных данных роботы могут улучшать свою работу с течением времени, учиться на основе своих взаимодействий и адаптироваться к новым задачам или изменениям в окружающей среде.
• Безопасность и соответствие нормам: ИИ для зрения повышает безопасность роботов, работающих вместе с людьми, позволяя им обнаруживать препятствия и избегать их, распознавать опасные условия и соблюдать нормативные требования.
• Многозадачность: анализ изображений позволяет роботам выполнять несколько задач одновременно, например, сортировать объекты во время их проверки, что повышает общую эффективность.

Link to this sectionПроблемы компьютерного зрения в робототехнике#

Хотя ИИ для зрения предлагает множество преимуществ для робототехники, существуют также проблемы, связанные с внедрением компьютерного зрения в роботы. Эти проблемы могут влиять на то, насколько эффективно роботы справляются с задачами в разных условиях и насколько надежно они работают, поэтому важно учитывать их при планировании разработки и развертывания робототехнических систем. Вот несколько ключевых проблем использования компьютерного зрения в робототехнике:

• Интеграция с другими датчиками: системы зрения часто должны работать совместно с другими датчиками, такими как LiDAR или ультразвуковые датчики. Обеспечение бесперебойной работы этих датчиков вместе для получения полного понимания окружающей среды — сложная задача.
• Стоимость реализации: разработка и внедрение продвинутых систем зрения могут быть дорогими. Баланс между затратами на внедрение ИИ для зрения и ожидаемыми выгодами — это проблема, с которой сталкиваются многие организации.
• Качество и доступность данных: системы машинного зрения полагаются на большие наборы данных для обучения, но получение качественных, размеченных данных, которые точно представляют различные ситуации, с которыми сталкивается робот, может быть затруднительным. Если данные плохие или неполные, это может привести к менее точным моделям и низкой эффективности роботов.
• Надежность в различных условиях: системы компьютерного зрения должны быть надежными и работать стабильно в различных условиях, например, в помещениях и на открытом воздухе. Однако обеспечить такую долговечность без частых настроек или ручного вмешательства может быть трудно.

Link to this sectionИИ для зрения формирует следующее поколение роботов#

ИИ для зрения меняет то, как роботы взаимодействуют со своей средой, давая им уровень понимания и точности, который когда-то был невообразим. Мы уже видим, как компьютерное зрение оказывает огромное влияние в таких областях, как производство и здравоохранение, где роботы справляются со все более сложными задачами. Поскольку ИИ продолжает развиваться, а системы компьютерного зрения улучшаются, возможности того, что могут делать роботы, продолжают расти. Прогресс в робототехнике — это не только передовые технологии, но и создание роботов, которые могут работать вместе с нами. По мере того как 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.

Присоединяйся к нашему сообществу и изучай наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать о различных вариантах использования ИИ для зрения. Ты также можешь узнать больше о приложениях компьютерного зрения в автономном вождении и производстве на страницах наших решений.