Понимание интеграции компьютерного зрения в робототехнику

ИИ в робототехнике развивается с невероятной скоростью, и роботы создаются для выполнения более сложных задач с меньшим участием человека. Например, DeepMind's RoboCat — это робот на базе ИИ, который может изучать новые задачи всего по 100 демонстрациям. Затем RoboCat может использовать эти входные данные для генерации дополнительных обучающих данных и улучшения своих навыков, увеличивая показатель успешности с 36% до 74% после дальнейшего обучения. Такие инновации, как RoboCat, демонстрируют большой шаг к созданию роботов, способных справляться с широким спектром задач при минимальном вмешательстве человека.

Fig 1. Как работает DeepMind's RoboCat.

Роботы на базе ИИ уже оказывают влияние на различные практические приложения, такие как использование роботов Amazon для оптимизации складских операций и роботы с ИИ, которые оптимизируют методы ведения сельского 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 подробнее разберем, почему компьютерное зрение в робототехнике так важно и как оно помогает роботам воспринимать и интерпретировать окружающую обстановку.

Важность систем технического зрения в робототехнике#

Системы технического зрения в робототехнике действуют как глаза робота и помогают ему распознавать и понимать свою среду. Эти системы обычно используют камеры и датчики для сбора визуальных данных. Затем алгоритмы компьютерного зрения обрабатывают записанные видео и изображения. С помощью обнаружения объектов, оценки глубины и распознавания образов роботы могут идентифицировать объекты, оценивать свое окружение и принимать решения в режиме реального времени.

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

Визуальный ИИ или машинное зрение необходимы для автономной работы роботов в динамичных и неструктурированных средах. Если роботу нужно поднять объект, он должен уметь находить его с помощью компьютерного зрения. Это очень простой пример. Та же базовая основа системы компьютерного зрения необходима для создания приложений, где роботы могут проверять продукцию в производстве или помогать в медицинских операциях с точностью и аккуратностью. Предоставляя сенсорные входные данные, необходимые для принятия решений в реальном времени, системы технического зрения позволяют роботам более естественно взаимодействовать с окружающим миром и расширять спектр задач, с которыми они могут справляться 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. На самом деле, глобальный рынок робототехнического зрения к 2028 году достигнет 4 миллиардов долларов. давай рассмотрим несколько практических примеров, которые показывают, как визуальный ИИ применяется в реальных робототехнических задачах для повышения эффективности и решения сложных проблем.

Улучшение подводных инспекций с помощью ИИ для зрения и робототехники#

Подводные инспекции жизненно важны для поддержания таких сооружений, как трубопроводы, морские буровые платформы и подводные кабели, в хорошем состоянии. Эти проверки помогают убедиться, что все безопасно и функционирует должным образом, чтобы предотвратить 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 коммерческая водолазная компания, использовала телеуправляемые необитаемые подводные аппараты (ТНПА) Sentinus от Blue Atlas Robotics для сложной инспекции подводной трубы с мутной точкой входа. ТНПА Sentinus, оснащенный компьютерным зрение, осветил область своими четырнадцатью светильниками и заснял изображения высокого разрешения с разных ракурсов. Затем эти изображения были использованы для создания точных 3D-моделей внутренней поверхности трубы, чтобы помочь NMS тщательно оценить ее состояние и принять обоснованные решения по техническому обслуживанию и управлению рисками.

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

Строительство домов с помощью ИИ для зрения и роботизированной точности#

В строительной отрасли поддерживать стабильное качество в условиях нехватки рабочей силы может быть непросто. Автоматизация строительства с помощью промышленных роботов предлагает способ оптимизировать процесс возведения зданий, снизить потребность в ручном труде и гарантировать точную и высококачественную работу. Технология компьютерного зрения может быть интегрирована в эту автоматизацию, позволяя роботам выполнять мониторинг и проверки в режиме реального времени. В частности, системы компьютерного зрения могут помочь роботам обнаруживать смещения или дефекты в материалах, чтобы дважды проверить правильность их размещения и соответствие 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.

Автоматизация зарядки электромобилей с помощью 3D-ИИ для зрения#

Зарядка электромобилей — еще один интересный сценарий применения визуального ИИ в робототехнике. Используя 3D-видение и ИИ, роботы теперь могут автоматически находить и подключаться к зарядным портам электромобилей даже в сложных условиях, таких как открытые парковки. Визуальный ИИ работает путем захвата 3D-изображений высокого разрешения автомобиля и его окружения, что позволяет роботу точно определить 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, а также снижает необходимость вмешательства 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.

Преимущества 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.

Проблемы 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 развертывание передовых систем технического зрения могут стоить дорого. Баланс между расходами на внедрение визуального ИИ и ожидаемыми преимуществами — это задача, 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.

ИИ 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 визуального ИИ. Ты также можешь узнать больше о приложениях компьютерного зрения в автономном вождении и производстве на наших страницах решений.