30 tháng 8, 2024
Tìm hiểu cách tích hợp thị giác máy tính vào robot đang thay đổi cách máy móc nhận thức và phản ứng với môi trường xung quanh trong các ngành công nghiệp khác nhau.
AI trong robot đang phát triển với tốc độ đáng kinh ngạc và robot đang được chế tạo để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn với ít sự can thiệp của con người hơn. Ví dụ: RoboCat của DeepMind là một robot điều khiển bằng AI có thể học các nhiệm vụ mới chỉ với 100 lần trình diễn. RoboCat sau đó có thể sử dụng những dữ liệu đầu vào này để tạo thêm dữ liệu huấn luyện và cải thiện kỹ năng của mình, tăng tỷ lệ thành công từ 36% lên 74% sau khi được huấn luyện thêm. Những cải tiến như Robocat thể hiện một bước tiến lớn hướng tới việc tạo ra những robot có thể xử lý một loạt các nhiệm vụ với sự can thiệp tối thiểu của con người.
Robot được hỗ trợ bởi AI đã và đang tạo ra tác động trong nhiều ứng dụng thực tế khác nhau, chẳng hạn như việc Amazon sử dụng robot để hợp lý hóa các hoạt động kho bãi và robot AI đang tối ưu hóa các hoạt động canh tác trong nông nghiệp. Trước đây, chúng ta đã khám phá vai trò tổng thể của AI trong robot học và thấy nó đang định hình lại các ngành công nghiệp từ logistics đến chăm sóc sức khỏe như thế nào. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào lý do tại sao thị giác máy tính trong robot học lại rất quan trọng và nó giúp robot nhận thức và giải thích môi trường xung quanh như thế nào.
Các hệ thống Vision trong robot hoạt động như đôi mắt của robot và giúp nó nhận biết và hiểu môi trường của nó. Các hệ thống này thường sử dụng camera và cảm biến để thu thập dữ liệu trực quan. Sau đó, các thuật toán thị giác máy tính xử lý các video và hình ảnh được thu thập. Thông qua phát hiện đối tượng, nhận thức về độ sâu và nhận dạng mẫu, robot có thể xác định các đối tượng, đánh giá môi trường xung quanh và đưa ra quyết định theo thời gian thực.
.png)
AI Thị Giác hay thị giác máy là điều cần thiết để robot hoạt động tự chủ trong môi trường động và phi cấu trúc. Nếu một robot cần nhặt một vật thể, nó phải có khả năng định vị nó bằng thị giác máy tính. Đó là một ví dụ rất đơn giản. Nền tảng cơ bản tương tự của một hệ thống thị giác máy tính là cần thiết để xây dựng các ứng dụng nơi robot có thể kiểm tra sản phẩm trong sản xuất hoặc hỗ trợ trong các ca phẫu thuật y tế với độ chính xác cao. Bằng cách cung cấp đầu vào cảm giác cần thiết cho việc ra quyết định theo thời gian thực, các hệ thống thị giác giúp robot tương tác tự nhiên hơn với môi trường xung quanh và mở rộng phạm vi nhiệm vụ mà chúng có thể xử lý trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.
Gần đây, đã có sự gia tăng trên toàn thế giới trong việc sử dụng thị giác máy tính trong robot. Trên thực tế, thị trường thị giác robot toàn cầu được thiết lập để đạt 4 tỷ đô la vào năm 2028. Hãy xem một số nghiên cứu điển hình cho thấy AI thị giác đang được áp dụng trong các ứng dụng robot thực tế để tăng hiệu quả và giải quyết các vấn đề phức tạp như thế nào.
Kiểm tra dưới nước là rất quan trọng để giữ cho các công trình như đường ống dẫn, giàn khoan ngoài khơi và cáp ngầm ở trong tình trạng tốt. Các cuộc kiểm tra này giúp đảm bảo rằng mọi thứ đều an toàn và hoạt động đúng cách để ngăn ngừa các sửa chữa tốn kém hoặc các vấn đề về môi trường. Tuy nhiên, việc kiểm tra môi trường dưới nước có thể gặp khó khăn do tầm nhìn kém và các khu vực khó tiếp cận.
Robot có thị giác máy tính có thể thu thập dữ liệu trực quan chất lượng cao, rõ nét, có thể được phân tích ngay tại chỗ hoặc được sử dụng để tạo ra các mô hình 3D chi tiết về các khu vực đang được kiểm tra. Bằng cách kết hợp kiến thức chuyên môn của con người với công nghệ này, việc kiểm tra trở nên an toàn hơn, hiệu quả hơn và cung cấp thông tin chi tiết tốt hơn cho việc bảo trì và lập kế hoạch dài hạn.
Ví dụ: NMS, một công ty lặn thương mại hàng đầu, đã sử dụng Sentinus Remotely Operated Vehicles (ROVs) của Blue Atlas Robotics cho một cuộc kiểm tra đường ống dưới nước đầy thách thức với điểm vào mờ đục. Sentinus ROV, được trang bị thị giác máy tính, đã chiếu sáng khu vực bằng mười bốn đèn của nó và chụp ảnh có độ phân giải cao từ các góc độ khác nhau. Những hình ảnh này sau đó được sử dụng để tạo ra các mô hình 3D chính xác về bên trong đường ống để giúp NMS đánh giá kỹ lưỡng tình trạng của nó và đưa ra các quyết định quản lý rủi ro và bảo trì sáng suốt.
%20Work.webp)
Trong ngành xây dựng, việc duy trì chất lượng nhất quán trong khi đối phó với tình trạng thiếu lao động có thể là một thách thức. Tự động hóa xây dựng bằng robot công nghiệp mang đến một cách để hợp lý hóa quy trình xây dựng, giảm nhu cầu lao động thủ công và đảm bảo công việc chính xác, chất lượng cao. Công nghệ thị giác máy tính có thể được tích hợp vào quá trình tự động hóa này bằng cách giúp robot thực hiện giám sát và kiểm tra theo thời gian thực. Cụ thể, các hệ thống thị giác máy tính có thể giúp robot phát hiện các sai lệch hoặc khuyết tật trong vật liệu để kiểm tra kỹ xem mọi thứ có được định vị chính xác và đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng hay không.
Một ví dụ điển hình là sự hợp tác giữa ABB Robotics và công ty khởi nghiệp AUAR có trụ sở tại Vương quốc Anh. Cùng nhau, họ đang sử dụng các nhà máy siêu nhỏ (micro-factories) được trang bị AI thị giác để xây dựng những ngôi nhà bền vững, giá cả phải chăng từ gỗ tấm. Thị giác máy tính cho phép robot cắt và lắp ráp vật liệu một cách 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 được mở rộng quy mô để đáp ứng nhu cầu của địa phương và hỗ trợ việc làm gần đó, đồng thời làm cho việc xây dựng hiệu quả và dễ thích ứng hơn.
.png)
Sạc xe điện là một trường hợp sử dụng thú vị khác của thị giác AI trong robot. Sử dụng thị giác 3D và AI, robot giờ đây có thể tự động định vị và kết nối với các cổng sạc xe điện, ngay cả trong những môi trường khó khăn như bãi đậu xe ngoài trời. Thị giác AI hoạt động bằng cách chụp ảnh 3D độ phân giải cao của xe và môi trường xung quanh, cho phép robot xác định chính xác vị trí của cổng sạc. Sau đó, nó có thể tính toán vị trí và hướng chính xác cần thiết để kết nối bộ sạc. AI hỗ trợ thị giác không chỉ tăng tốc quá trình sạc mà còn làm cho nó đáng tin cậy hơn và giảm nhu cầu can thiệp của con người.
Một ví dụ về điều này là công việc của Mech-Mind với một công ty năng lượng lớn. Họ đã phát triển một robot dẫn đường bằng thị giác 3D, có thể tìm và kết nối chính xác với cổng sạc của xe điện, ngay cả trong điều kiện ánh sáng khó khăn. Tự động hóa sạc xe điện giúp cải thiện hiệu quả và việc sạc ở các không gian thương mại như tòa nhà văn phòng và trung tâm mua sắm.
Thị giác máy tính mang lại một số lợi ích trong lĩnh vực robot và giúp máy móc thực hiện các tác vụ với khả năng tự chủ, độ chính xác và khả năng thích ứng cao hơn. Dưới đây là một số lợi ích độc đáo của Vision AI trong robot:
Mặc dù Vision AI mang lại nhiều lợi thế cho robot, nhưng cũng có những thách thức liên quan đến việc triển khai thị giác máy tính trong robot. Những thách thức này có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của robot trong các môi trường khác nhau và độ tin cậy khi chúng hoạt động, vì vậy điều quan trọng là phải ghi nhớ chúng khi lên kế hoạch phát triển và triển khai các hệ thống robot. Dưới đây là một số thách thức chính trong việc sử dụng thị giác máy tính cho robot:
AI Thị Giác đang thay đổi cách robot tương tác với môi trường của chúng bằng cách cung cấp cho chúng mức độ hiểu biết và độ chính xác mà trước đây không thể tưởng tượng được. Chúng ta đã thấy thị giác máy tính tạo ra tác động lớn trong các lĩnh vực như sản xuất và chăm sóc sức khỏe, nơi robot đang xử lý ngày càng nhiều các tác vụ phức tạp. Khi AI tiếp tục phát triển và các hệ thống thị giác máy tính được cải thiện, những khả năng mà robot có thể làm được ngày càng tăng lên. Sự tiến bộ trong robot học không chỉ là về công nghệ tiên tiến - mà còn là về việc tạo ra những con robot có thể làm việc với chúng ta. Khi robot trở nên có khả năng hơn, chúng có thể sẽ đóng một vai trò lớn hơn trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta, mở ra những cơ hội mới và làm cho thế giới của chúng ta hiệu quả và kết nối hơn.
Tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu về các trường hợp sử dụng Vision AI khác nhau. Bạn cũng có thể tìm hiểu thêm về các ứng dụng thị giác máy tính trong tự lái và sản xuất trên các trang giải pháp của chúng tôi.
