Как интегрировать компьютерное зрение в робототехнику

ИИ в робототехнике развивается невероятно быстро, а роботов создают для выполнения все более сложных задач с меньшим участием человека. Например, RoboCat от DeepMind — робот на базе ИИ, который может освоить новые задачи всего по 100 демонстрациям. Затем RoboCat использует эти примеры для генерации новых данных обучения и совершенствования навыков, повышая долю успешных попыток с 36% до 74% после дополнительного обучения. Такие инновации, как RoboCat, — важный 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 влияют на самые разные практические приложения: например, Amazon использует роботов для оптимизации работы складов, а роботы с ИИ помогают совершенствовать методы ведения сельского хозяйства. Ранее мы рассмотрели общую роль ИИ в робототехнике и увидели, 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 служат роботам глазами и помогают им распознавать и понимать окружающую среду. Обычно в таких системах используются камеры и датчики для сбора визуальных данных. Затем алгоритмы компьютерного зрения обрабатывают полученные видео и изображения. Благодаря обнаружению объектов, восприятию глубины и распознаванию закономерностей роботы могут идентифицировать объекты, оценивать окружающую обстановку и принимать решения в реальном времени.

Рис. 2. Робот с системой технического зрения (источник: roboticstomorrow.com).

Визуальный ИИ, или техническое зрение, необходим роботам для автономной работы в динамичной и неструктурированной среде. Если роботу нужно поднять объект, он должен уметь найти его с помощью компьютерного зрения. Это простой пример. Та же основа системы компьютерного зрения нужна для создания приложений, в которых роботы проверяют продукцию на производстве или точно выполняют медицинские операции. Предоставляя сенсорные данные, необходимые для принятия решений в реальном времени, системы технического зрения помогают роботам естественнее взаимодействовать с окружающей средой и расширяют спектр задач, которые они могут выполнять в разных отраслях.

Последние достижения в области компьютерного зрения для автономных роботов#

В последнее время компьютерное зрение всё шире применяется в робототехнике по всему миру. По прогнозам, объём мирового рынка роботизированного зрения достигнет 4 миллиардов долларов к 2028 году. Рассмотрим несколько примеров применения визуального ИИ в реальных роботизированных системах для повышения эффективности и решения сложных задач.

Улучшение подводных инспекций с помощью визуального ИИ 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 все безопасно и исправно работает, предотвращая дорогостоящий ремонт и экологические проблемы. Однако осматривать подводную среду сложно из-за плохой видимости и труднодоступных мест.

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 этой технологии с опытом специалистов делает инспекции безопаснее и эффективнее, а также помогает получать более точные данные для обслуживания и долгосрочного планирования.

Например, NMS, ведущая компания в сфере коммерческих водолазных работ, использовала дистанционно управляемые подводные аппараты Sentinus компании Blue Atlas Robotics (ROVs) для сложной инспекции подводной трубы с мутным входом. Аппарат Sentinus ROV с системой компьютерного зрения осветил участок четырнадцатью фонарями и сделал снимки высокого разрешения с разных ракурсов. Затем по этим снимкам создали точные 3D-модели внутренней поверхности трубы, чтобы NMS могла тщательно оценить её состояние и принять обоснованные решения по обслуживанию и управлению рисками.

Рис. 3. Как работают ROV Sentinus компании Blue Atlas Robotics.

Строительство домов с помощью визуального ИИ и роботизированной точности#

В строительной отрасли 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 выполнять работу точно и качественно. В эту автоматизацию можно интегрировать компьютерное зрение, чтобы роботы могли вести мониторинг в реальном времени и проводить инспекции. В частности, системы компьютерного зрения помогают роботам обнаруживать смещения и дефекты материалов, проверяя правильность расположения всех элементов и соответствие стандартам качества.

Отличный пример — партнёрство ABB Robotics и британского стартапа AUAR. Вместе они используют роботизированные микрофабрики с визуальным ИИ для строительства доступных и экологичных домов из листовой древесины. Компьютерное зрение позволяет роботам точно резать и собирать материалы. Автоматизация помогает справиться с нехваткой рабочей силы и упрощает цепочку поставок благодаря использованию одного материала. Кроме того, эти микрофабрики можно масштабировать с учётом местных потребностей, поддерживая занятость в регионе и делая строительство эффективнее и гибче.

Рис. 4. Микрофабрики с роботами на базе визуального ИИ.

Автоматизация зарядки электромобилей с помощью 3D-визуального ИИ#

Зарядка электромобилей — ещё один интересный пример применения визуального ИИ в робототехнике. С помощью 3D-зрения и ИИ роботы теперь могут автоматически находить зарядные разъёмы электромобилей и подключаться к ним даже в сложных условиях, например на открытых парковках. Визуальный ИИ получает 3D-изображения высокого разрешения автомобиля и его окружения, позволяя роботу точно определять местоположение зарядного разъёма. Затем он вычисляет точные положение и ориентацию, необходимые для подключения зарядного устройства. ИИ с поддержкой технического зрения не только ускоряет зарядку, но и делает её надёжнее, сокращая необходимость вмешательства человека.

Один из примеров — сотрудничество Mech-Mind с крупной энергетической компанией. Они разработали робота с 3D-системой технического зрения, который точно находит зарядный порт электромобиля и подключается к нему даже при сложном освещении. Автоматизированная зарядка электромобилей делает этот процесс эффективнее в коммерческих помещениях, например в офисных зданиях и торговых центрах.

Рис. 5. Зарядка электромобилей с помощью 3D-системы технического зрения.

Преимущества визуального ИИ для робототехники#

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

• Экономическая эффективность: Автоматизируя задачи, требующие высокой точности и стабильности, визуальный ИИ сокращает потребность в ручном труде, снижает количество ошибок и повышает производительность, что обеспечивает долгосрочную экономию.
• Адаптивное обучение: Благодаря непрерывному анализу визуальных данных роботы могут со временем повышать эффективность работы, учиться на взаимодействиях и адаптироваться к новым задачам или изменениям окружающей среды.
• Безопасность и соответствие требованиям: Визуальный ИИ повышает безопасность роботов, работающих рядом с людьми: он позволяет обнаруживать препятствия и избегать их, распознавать опасные ситуации и соблюдать нормативные требования.
• Многозадачность: анализ изображений позволяет роботам одновременно выполнять несколько задач, например сортировать объекты и проверять их, повышая общую эффективность.

Проблемы компьютерного зрения в робототехнике#

Хотя визуальный ИИ дает робототехнике множество преимуществ, внедрение компьютерного зрения в робототехнические системы также сопряжено с трудностями. Они могут влиять на производительность роботов в разных средах и надежность их работы, поэтому их важно учитывать при планировании разработки и развертывания робототехнических систем. Вот несколько основных сложностей использования компьютерного зрения в робототехнике:

• Интеграция с другими датчиками: Системам технического зрения часто приходится работать совместно с другими датчиками, например LiDAR или ультразвуковыми датчиками. Обеспечить слаженную работу разных датчиков и получить целостное представление об окружающей среде — сложная задача.
• Стоимость внедрения: Разработка и внедрение передовых систем технического зрения могут обходиться дорого. Многим организациям непросто сопоставить затраты на внедрение визуального ИИ с ожидаемой пользой.
• Качество и доступность данных: Для обучения систем машинного зрения нужны большие наборы данных, но получить качественные размеченные данные, точно отражающие различные ситуации, в которых может оказаться робот, непросто. Некачественные или неполные данные могут привести к снижению точности моделей и эффективности работы роботов.
• Надежность в различных условиях: Системы компьютерного зрения должны быть надежными и стабильно работать в самых разных условиях, например в помещениях и на улице. Однако обеспечить такую устойчивость без частой настройки или ручного вмешательства бывает непросто.

Визуальный ИИ формирует новое поколение роботов#

Визуальный ИИ меняет способы взаимодействия роботов с окружающей средой, наделяя их уровнем понимания и точности, который раньше казался немыслимым. Компьютерное зрение уже оказывает значительное влияние на такие области, как производство и здравоохранение, где роботы выполняют все более сложные задачи. По мере развития ИИ и совершенствования систем компьютерного зрения возможности роботов продолжают расширяться. Прогресс в робототехнике — это не только передовые технологии, но и создание роботов, способных работать вместе с нами. По мере роста возможностей роботы, вероятно, будут играть еще 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 GitHub, чтобы узнать о различных вариантах применения визуального ИИ. На страницах наших решений ты также найдешь больше информации о применении компьютерного зрения в беспилотном вождении и производстве.