Tìm hiểu về việc tích hợp thị giác máy tính vào robot

AI trong lĩnh vực robot đang phát triển với tốc độ đáng kinh ngạc, và robot được chế tạo để thực hiện các tác vụ phức tạp hơn với ít sự can thiệp của con người hơn. Ví dụ, RoboCat của DeepMind là robot ứng dụng AI có thể học tác vụ mới chỉ với 100 lần làm mẫu. Sau đó, RoboCat có thể dùng các đầu vào này để tạo thêm dữ liệu huấn luyện và cải thiện kỹ năng, nâng tỷ lệ thành công từ 36% lên 74% sau khi huấn luyện thêm. Những đổi mới như RoboCat cho thấy bước tiến lớn hướng tới việc tạo ra các robot có thể xử lý nhiều loại tác vụ với rất ít sự can thiệp của con người.

Hình 1. Cách RoboCat của DeepMind hoạt động.

Robot ứng dụng AI đã tạo ra tác động trong nhiều ứng dụng thực tiễn, chẳng hạn như Amazon sử dụng robot để tinh gọn hoạt động kho hàng và robot AI tối ưu hóa phương thức canh tác trong lĩnh vực nông nghiệp. Trước đây, chúng ta đã tìm hiểu vai trò tổng thể của AI trong lĩnh vực robot và thấy công nghệ này đang định hình lại các ngành từ logistics đến chăm sóc sức khỏe. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu sâu hơn lý do thị giác máy tính trong lĩnh vực robot quan trọng đến vậy và cách công nghệ này giúp robot nhận biết, diễn giải môi trường xung quanh.

Tầm quan trọng của hệ thống thị giác trong robotics#

Hệ thống thị giác trong robot hoạt động như đôi mắt, giúp robot nhận diện và hiểu môi trường xung quanh. Các hệ thống này thường sử dụng camera và cảm biến để thu thập dữ liệu hình ảnh. Sau đó, thuật toán thị giác máy tính xử lý video và hình ảnh đã thu thập. Thông qua phát hiện đối tượng, nhận biết độ sâu và nhận diện mẫu, robot có thể xác định đối tượng, đánh giá môi trường xung quanh và đưa ra quyết định theo thời gian thực.

Hình 2. Robot được trang bị thị giác máy (nguồn: roboticstomorrow.com).

AI thị giác hay thị giác máy là yếu tố thiết yếu để robot hoạt động tự chủ trong các môi trường biến động và không có cấu trúc. Nếu robot cần nhặt một vật thể, robot phải có khả năng xác định vị trí vật thể đó bằng thị giác máy tính. Đây là một ví dụ rất đơn giản. Nền tảng cơ bản tương tự của hệ thống thị giác máy tính cần thiết để xây dựng các ứng dụng cho phép robot kiểm tra sản phẩm trong lĩnh vực sản xuất hoặc hỗ trợ phẫu thuật y tế với độ chính xác cao. Bằng cách cung cấp đầu vào cảm biến cần thiết cho việc ra quyết định theo thời gian thực, hệ thống thị giác giúp robot tương tác tự nhiên hơn với môi trường xung quanh và mở rộng phạm vi tác vụ có thể xử lý trong nhiều ngành.

Những tiến bộ gần đây của thị giác máy tính dành cho robot tự hành#

Gần đây, việc ứng dụng thị giác máy tính trong robotics đã gia tăng trên toàn thế giới. Trên thực tế, thị trường thị giác robot toàn cầu dự kiến đạt 4 tỷ USD vào năm 2028. Hãy cùng xem một số nghiên cứu tình huống cho thấy AI thị giác đang được ứng dụng như thế nào trong các ứng dụng robot thực tế để tăng hiệu quả và giải quyết vấn đề phức tạp.

Cải thiện hoạt động kiểm tra dưới nước bằng AI thị giác và robotics#

Kiểm tra dưới nước rất quan trọng để duy trì tình trạng tốt cho các công trình như đường ống, giàn khoan ngoài khơi và cáp ngầm. Việc kiểm tra giúp đảm bảo mọi thứ an toàn và hoạt động đúng cách, tránh các chi phí sửa chữa lớn hoặc vấn đề môi trường. Tuy nhiên, việc kiểm tra môi trường dưới nước có thể khó khăn do tầm nhìn kém và những khu vực khó tiếp cận.

Robot sử dụng thị giác máy tính có thể thu thập dữ liệu hình ảnh rõ nét, chất lượng cao để phân tích ngay tại chỗ hoặc dùng tạo các model 3D chi tiết về khu vực cần kiểm tra. Kết hợp chuyên môn của con người với công nghệ này giúp hoạt động kiểm tra an toàn và hiệu quả hơn, đồng thời cung cấp thông tin chuyên sâu hữu ích hơn cho công tác bảo trì và lập kế hoạch dài hạn.

Ví dụ, NMS, một công ty lặn thương mại hàng đầu, đã sử dụng phương tiện điều khiển từ xa (ROV) Sentinus của Blue Atlas Robotics để kiểm tra một đường ống dưới nước đầy thách thức với điểm vào đục. ROV Sentinus được trang bị thị giác máy tính, chiếu sáng khu vực bằng 14 đèn và chụp ảnh độ phân giải cao từ nhiều góc độ. Sau đó, những ảnh này được dùng để tạo model 3D chính xác về bên trong đường ống, giúp NMS đánh giá kỹ lưỡng tình trạng đường ống và đưa ra quyết định sáng suốt về bảo trì cũng như quản lý rủi ro.

Hình 3. Cách ROV Sentinus của Blue Atlas Robotics hoạt động.

Xây dựng nhà ở với AI thị giác và độ chính xác của robot#

Trong ngành xây dựng, việc duy trì chất lượng đồng đều trong khi đối mặt với tình trạng thiếu hụt lao động có thể là một thách thức. Tự động hóa xây dựng bằng robot công nghiệp giúp tinh gọn quy trình, giảm nhu cầu lao động thủ công và đảm bảo công việc chính xác, chất lượng cao. Có thể tích hợp công nghệ thị giác máy tính vào quy trình tự động hóa này để robot giám sát theo thời gian thực và thực hiện kiểm tra. Cụ thể, hệ thống thị giác máy tính có thể giúp robot phát hiện tình trạng lệch hoặc lỗi vật liệu, kiểm tra kỹ để đảm bảo mọi thứ được đặt đúng vị trí và đáp ứng tiêu chuẩn chất lượng.

Một ví dụ nổi bật là quan hệ hợp tác giữa ABB Robotics và AUAR, startup có trụ sở tại Vương quốc Anh. Hai bên đang sử dụng các nhà máy siêu nhỏ robot được trang bị AI thị giác để xây dựng nhà ở bền vững với chi phí hợp lý từ gỗ tấm. Thị giác máy tính cho phép robot cắt và lắp ráp vật liệu chính xác. Quy trình tự động hóa giúp giải quyết tình trạng thiếu hụt lao động và đơn giản hóa chuỗi cung ứng bằng cách tập trung vào một loại vật liệu duy nhất. Ngoài ra, các nhà máy siêu nhỏ này có thể mở rộng quy mô để đáp ứng nhu cầu địa phương và hỗ trợ việc làm trong khu vực, đồng thời giúp hoạt động xây dựng hiệu quả và linh hoạt hơn.

Hình 4. Các nhà máy siêu nhỏ ứng dụng robot hỗ trợ bởi AI thị giác.

Tự động hóa sạc EV bằng AI thị giác 3D#

Sạc EV là một ứng dụng thú vị khác của AI thị giác trong robotics. Nhờ thị giác 3D và AI, robot hiện có thể tự động định vị và kết nối với cổng sạc EV, ngay cả trong môi trường khó khăn như bãi đỗ xe ngoài trời. AI thị giác hoạt động bằng cách thu thập hình ảnh 3D độ phân giải cao của xe và môi trường xung quanh, cho phép robot xác định chính xác vị trí cổng sạc. Sau đó, robot có thể tính toán chính xác vị trí và hướng cần thiết để kết nối bộ sạc. AI được hỗ trợ bởi thị giác không chỉ đẩy nhanh quá trình sạc mà còn tăng độ tin cậy và giảm nhu cầu can thiệp của con người.

Một ví dụ là dự án Mech-Mind hợp tác với một công ty năng lượng lớn. Họ phát triển robot dẫn hướng bằng thị giác 3D có thể xác định chính xác và kết nối với cổng sạc của xe điện, ngay cả trong điều kiện ánh sáng khó khăn. Sạc xe điện tự động giúp việc sạc hiệu quả hơn tại các không gian thương mại như tòa nhà văn phòng và trung tâm thương mại.

Hình 5. Sạc xe điện dẫn hướng bằng thị giác 3D.

Lợi ích của AI thị giác trong các ứng dụng robot#

Thị giác máy tính mang lại nhiều lợi ích cho robot, giúp máy móc thực hiện nhiệm vụ với mức độ tự chủ, độ chính xác và khả năng thích ứng cao hơn. Sau đây là một số lợi ích nổi bật của AI thị giác trong robot:

• Hiệu quả chi phí: Bằng cách tự động hóa các tác vụ đòi hỏi độ chính xác và tính nhất quán cao, AI thị giác giảm nhu cầu lao động thủ công, hạ tỷ lệ lỗi và tăng năng suất, từ đó tiết kiệm chi phí về lâu dài.
• Học tập thích ứng: Thông qua phân tích dữ liệu hình ảnh liên tục, robot có thể cải thiện hiệu suất theo thời gian, học hỏi từ những tương tác và thích ứng với nhiệm vụ mới hoặc những thay đổi trong môi trường.
• An toàn và tuân thủ: AI thị giác nâng cao độ an toàn cho robot hoạt động cùng con người bằng cách giúp robot phát hiện và tránh chướng ngại vật, nhận biết các tình huống không an toàn và tuân thủ các tiêu chuẩn quy định.
• Đa nhiệm: Phân tích hình ảnh cho phép robot xử lý nhiều tác vụ cùng lúc, chẳng hạn như phân loại đối tượng trong khi kiểm tra chúng, qua đó nâng cao hiệu quả tổng thể.

Những thách thức của thị giác máy tính trong robot#

Dù AI thị giác mang lại nhiều lợi ích cho lĩnh vực robot, việc triển khai thị giác máy tính vào robot cũng đi kèm những thách thức. Những thách thức này có thể ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của robot trong các môi trường khác nhau và độ tin cậy khi vận hành, vì vậy cần lưu ý khi lập kế hoạch phát triển và triển khai hệ thống robot. Dưới đây là một số thách thức chính khi sử dụng thị giác máy tính cho robot:

• Tích hợp với các cảm biến khác: Hệ thống thị giác thường cần phối hợp với các cảm biến khác như LiDAR hoặc cảm biến siêu âm. Đảm bảo các cảm biến khác nhau hoạt động nhịp nhàng với nhau để cung cấp thông tin đầy đủ về môi trường là một nhiệm vụ phức tạp.
• Chi phí triển khai: Phát triển và triển khai các hệ thống thị giác tiên tiến có thể tốn kém. Cân đối chi phí triển khai AI thị giác với lợi ích kỳ vọng là thách thức mà nhiều tổ chức phải đối mặt.
• Chất lượng và tính sẵn có của dữ liệu: Hệ thống thị giác máy dựa vào các tập dữ liệu lớn để huấn luyện, nhưng việc thu thập dữ liệu chất lượng cao, được gán nhãn và thể hiện chính xác nhiều tình huống khác nhau của robot có thể rất khó khăn. Nếu dữ liệu kém chất lượng hoặc không đầy đủ, model có thể kém chính xác và robot hoạt động không hiệu quả.
• Độ tin cậy trong nhiều điều kiện: Hệ thống thị giác máy tính cần đáng tin cậy và hoạt động nhất quán trong nhiều bối cảnh, chẳng hạn như môi trường trong nhà và ngoài trời. Tuy nhiên, đảm bảo độ bền này mà không cần điều chỉnh thường xuyên hoặc can thiệp thủ công có thể là việc khó khăn.

AI thị giác đang định hình thế hệ robot tiếp theo#

AI thị giác đang thay đổi cách robot tương tác với môi trường bằng cách mang lại cho chúng khả năng hiểu biết và độ chính xác từng là điều không thể tưởng tượng. Chúng ta đã chứng kiến thị giác máy tính tạo ra tác động lớn trong các lĩnh vực như sản xuất và chăm sóc sức khỏe, nơi robot ngày càng xử lý nhiều tác vụ phức tạp. Khi AI tiếp tục phát triển và hệ thống thị giác máy tính được cải thiện, khả năng của robot cũng ngày càng mở rộng. Tiến bộ trong lĩnh vực robot không chỉ là công nghệ tiên tiến, mà còn hướng đến việc tạo ra robot có thể làm việc cùng chúng ta. Khi robot ngày càng có năng lực hơn, chúng có thể sẽ đóng vai trò lớn hơn trong cuộc sống hằng ngày, mở ra cơ hội mới và giúp thế giới hiệu quả, kết nối hơn.

Tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá repository GitHub để tìm hiểu về nhiều ứng dụng AI thị giác. Bạn cũng có thể tìm hiểu thêm về các ứng dụng thị giác máy tính trong lĩnh vực xe tự lái và sản xuất trên các trang giải pháp của chúng tôi.