Робототехника

Робототехника — это междисциплинарная область на стыке науки, инженерии и технологий, занимающаяся проектированием, конструированием, эксплуатацией и применением роботов. Эти машины создаются для автоматизации задач, помощи людям или выполнения действий в средах, недоступных или опасных для человека. В последние годы интеграция искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) значительно расширила возможности роботов, превратив их из простых запрограммированных машин в интеллектуальные системы, способные воспринимать, рассуждать и действовать автономно.

Роль ИИ и компьютерного зрения в робототехнике

Интеграция ИИ с робототехникой позволяет машинам выполнять задачи с уровнем интеллекта и адаптивности, который ранее был недостижим. Алгоритмы машинного обучения позволяют роботам учиться на опыте, улучшать свою производительность с течением времени посредством обучения и справляться с изменениями в задачах и окружающей среде. Ключевым компонентом этого интеллекта является компьютерное зрение (CV), которое дает роботам возможность "видеть" и интерпретировать окружающую среду.

Используя камеры и другие датчики, роботы захватывают визуальные данные, которые затем обрабатываются моделями глубокого обучения для выполнения различных задач восприятия. К ним относятся:

• Детекция объектов: Идентификация и определение местоположения конкретных объектов в поле зрения робота, что имеет решающее значение для навигации и взаимодействия. Модели, такие как Ultralytics YOLO11, разработаны для выполнения этой задачи с высокой скоростью и точностью, что делает их идеальными для динамических роботизированных приложений.
• Сегментация изображений: Различение объектов от фона на уровне пикселей, что необходимо для точной манипуляции и взаимодействия. Это может включать сегментацию экземпляров или паноптическую сегментацию.
• Оценка позы: Определение положения и ориентации объектов или людей, что жизненно важно для безопасного сотрудничества человека и робота и таких задач, как сборка.

Эти возможности CV, часто основанные на таких фреймворках, как PyTorch и TensorFlow, позволяют роботу перемещаться в загроможденной комнате, поднимать определенный предмет или даже отслеживать сельскохозяйственные поля. IEEE Robotics and Automation Society является ведущей организацией, которая продвигает инновации в этой области.

Применение в реальном мире

Влияние робототехники на базе ИИ очевидно во многих отраслях. Двумя яркими примерами являются 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 машинным зрением могут проверять продукцию на наличие дефектов в режиме реального времени, обеспечивая более высокие стандарты контроля качества, чем при ручной проверке. Этот тип ИИ в производстве повышает эффективность, снижает количество ошибок и повышает безопасность на рабочем месте за счет автоматизации опасных работ. Международная федерация робототехники (IFR) предоставляет статистику и анализ мирового рынка промышленных роботов.

2. Автономные транспортные средства и дроны: 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 радар, для построения всесторонней модели своей среды. Алгоритмы ИИ обрабатывают эти данные для принятия критически важных решений о вождении. Аналогичным образом, дроны, оснащенные моделями CV, используются для приложений, начиная от сельскохозяйственного мониторинга и инспекции инфраструктуры до поисково-спасательных операций.

Робототехника в сравнении с роботизированной автоматизацией процессов (RPA)

Крайне важно отличать робототехнику от роботизированной автоматизации процессов (RPA). Робототехника включает в себя физических роботов — аппаратное обеспечение, взаимодействующее 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. В то время как обе технологии направлены на автоматизацию процессов, робототехника работает в физическом мире, а RPA — в цифровом.

Проблемы и будущие направления

Несмотря на значительный прогресс, достигнутый со времен появления первого промышленного робота, проблемы остаются. Надежная работа в неструктурированных и непредсказуемых средах, управление вычислительными потребностями для принятия решений в режиме реального времени (задержка инференса), обеспечение безопасности ИИ и эффективный сбор данных являются актуальными областями исследований. Будущее указывает на все более автономных, совместных и интеллектуальных роботов, основанных на достижениях в области ИИ, датчиков и возможностей Edge AI, что еще больше стирает границы между цифровым и физическим мирами, при этом такие компании, как Boston Dynamics, расширяют границы возможного. Дальнейший прогресс в таких областях, как федеративное обучение и обучение с подкреплением, будет иметь ключевое значение для раскрытия потенциала роботизированных систем следующего поколения.