Робототехника

Робототехника - это междисциплинарная область на стыке науки, техники и технологии, посвященная проектированию, созданию, эксплуатации и применению роботов. Эти машины создаются для автоматизации задач, помощи людям или выполнения действий в недоступных или опасных для человека средах. В последние годы интеграция искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) значительно расширила возможности роботов, превратив их из простых запрограммированных машин в интеллектуальные системы, способные воспринимать, рассуждать и действовать автономно.

Роль искусственного интеллекта и компьютерного зрения в робототехнике

Слияние искусственного интеллекта и робототехники позволяет машинам выполнять задачи с недостижимым ранее уровнем интеллекта и адаптивности. Алгоритмы ИИ позволяют роботам учиться на опыте, улучшать свою производительность с течением времени путем обучения, а также справляться с различными задачами и условиями окружающей среды. Ключевым компонентом такого интеллекта является компьютерное зрение (CV), которое дает роботам возможность "видеть" и интерпретировать окружающую обстановку.

С помощью камер и других датчиков роботы получают визуальные данные, которые затем обрабатываются моделями глубокого обучения для выполнения различных задач восприятия. К ним относятся:

• Обнаружение объектов: Идентификация и определение местоположения конкретных объектов в поле зрения робота, что крайне важно для навигации и взаимодействия. Такие модели, как Ultralytics YOLO11, предназначены для выполнения этой задачи с высокой скоростью и точностью, что делает их идеальными для динамических робототехнических приложений.
• Сегментация изображений: Отделение объектов от фона на уровне пикселей, что необходимо для точного манипулирования и взаимодействия. Это может быть сегментация экземпляров или паноптическая сегментация.
• Оценка позы: Определение положения и ориентации объектов или людей, что крайне важно для безопасного взаимодействия человека и робота и выполнения таких задач, как сборка.

Эти возможности CV, часто использующие такие фреймворки, как PyTorch и TensorFlow, позволяют роботу ориентироваться в захламленной комнате, подбирать конкретные предметы или даже следить за сельскохозяйственными полями. Общество робототехники и автоматизации IEEE является ведущей организацией, которая занимается продвижением инноваций в этой области.

Применение в реальном мире

Влияние робототехники, основанной на искусственном интеллекте, очевидно во многих отраслях. Два ярких примера - производство и автономные системы.

1. Производство и промышленная автоматизация: В интеллектуальном производстве роботы выполняют широкий спектр задач, от сварки и покраски до сборки и упаковки. Роботы с функцией технического зрения могут проверять продукцию на наличие дефектов в режиме реального времени, обеспечивая более высокие стандарты контроля качества по сравнению с ручной проверкой. Такой тип искусственного интеллекта в производстве повышает эффективность, снижает количество ошибок и повышает безопасность труда за счет автоматизации опасных работ. Международная федерация робототехники (IFR) предоставляет статистику и анализ мирового рынка промышленных роботов.

2. Автономные транспортные средства и беспилотники: Автономные транспортные средства, такие как самоуправляемые автомобили от таких компаний, как Waymo, по сути, являются сложными роботами. Они используют набор датчиков, включая камеры, LiDAR и радары, для создания комплексной модели окружающей среды. Алгоритмы искусственного интеллекта обрабатывают эти данные для принятия важных решений по управлению автомобилем. Аналогичным образом беспилотники, оснащенные CV-моделями, используются в самых разных областях - от сельскохозяйственного мониторинга и инспекции инфраструктуры до поисково-спасательных операций.

Робототехника против автоматизации процессов (RPA)

Очень важно отличать робототехнику от автоматизации роботизированных процессов (RPA). Робототехника предполагает использование физических роботов - аппаратного обеспечения, взаимодействующего с физическим миром. RPA, напротив, использует программные "боты" для автоматизации цифровых, часто повторяющихся, основанных на правилах задач в компьютерных системах, таких как ввод данных или обработка транзакций, без какого-либо физического воплощения или взаимодействия. Хотя обе эти технологии направлены на автоматизацию процессов, робототехника работает в физической сфере, а RPA - в цифровой.

Проблемы и будущие направления

Несмотря на значительный прогресс, достигнутый с момента появления первого промышленного робота, проблемы остаются. Надежная работа в неструктурированной и непредсказуемой среде, управление вычислительными требованиями для принятия решений в реальном времени(задержка в выводах), обеспечение безопасности ИИ и эффективный сбор данных - это области постоянных исследований. Будущее указывает на все более автономные, совместные и интеллектуальные роботы, опирающиеся на достижения в области ИИ, сенсоров и возможностей Edge AI, что еще больше размывает границы между цифровым и физическим миром, и такие компании, как Boston Dynamics, расширяют границы. Продолжение прогресса в таких областях, как объединенное обучение и обучение с подкреплением, станет ключом к раскрытию возможностей роботов следующего поколения.