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

AI trong robotics đang phát triển với tốc độ đáng kinh ngạc và các robot đang được chế tạo để thực hiện những tác 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 tác vụ mới chỉ với 100 lần minh họa. Sau đó, RoboCat có thể sử dụng những đầu vào này để tạo thêm dữ liệu training và cải thiện kỹ năng, nâng tỷ lệ thành công từ 36% lên 74% sau khi được training thêm. Những đổi mới như Robocat cho thấy một bước tiến lớn hướng tới việc tạo ra các robot có thể xử lý nhiều loại tác vụ với lượng đầu vào tối thiểu từ con người.

Hình 1. Cách RoboCat của DeepMind hoạt động.

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

Tầm quan trọng của các hệ thống thị giác trong robotics#

Các hệ thống thị giác trong robotics đóng vai trò như đôi mắt của robot, giúp robot nhận diện và hiểu môi trường xung quanh. Những hệ thống này thường sử dụng camera và cảm biến để thu thập dữ liệu hình ảnh. Sau đó, các thuật toán thị giác máy tính xử lý video và hình ảnh đã thu thập. Thông qua phát hiện đối tượng, nhận thức chiều sâu và nhận dạng 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. Một robot được trang bị machine vision (nguồn: roboticstomorrow.com).

Vision AI hay machine vision là yếu tố thiết yếu để robot hoạt động tự động trong các môi trường năng động và không có cấu trúc. Nếu robot cần nhặt một vật thể, nó phải có khả năng xác định vị trí vật thể bằng thị giác máy tính. Đây 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 trong đó robot có thể kiểm tra sản phẩm trong lĩnh vực sản xuất hoặc hỗ trợ phẫu thuật y khoa 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 tác vụ có thể xử lý trong nhiều ngành khác nhau.

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

Gần đây, việc sử 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 sẽ đạt 4 tỷ USD vào năm 2028. Hãy cùng xem một số nghiên cứu tình huống cho thấy Vision AI đang được ứng dụng như thế nào trong các ứng dụng robot thực tế để nâng cao hiệu quả và giải quyết những vấn đề phức tạp.

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

Kiểm tra dưới nước đóng vai trò thiết yếu trong việc duy trì tình trạng tốt của các công trình như đường ống, giàn khoan ngoài khơi và cáp ngầm. Những hoạt động kiểm tra này giúp đảm bảo mọi thứ an toàn và hoạt động đúng cách, qua đó ngăn ngừa các đợt sửa chữa tốn kém hoặc sự cố môi trường. Tuy nhiên, việc kiểm tra các môi trường dưới nước có thể khó khăn do tầm nhìn kém và các 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 của những khu vực được kiểm tra. Bằng cách kết hợp chuyên môn của con người với công nghệ này, hoạt động kiểm tra trở nên an toàn và hiệu quả hơn, đồng thời cung cấp thông tin chuyên sâu tốt 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 (ROVs) Sentinus của Blue Atlas Robotics để kiểm tra một đường ống dưới nước đầy thách thức với điểm đi vào bị đục. ROV Sentinus được trang bị thị giác máy tính đã chiếu sáng khu vực bằng mười bốn đèn và chụp các hình ảnh độ phân giải cao từ nhiều góc khác nhau. Sau đó, những hình ảnh này được sử dụng để tạo các model 3D chính xác về bên trong đường ống, giúp NMS đánh giá toàn diện tình trạng đường ống và đưa ra quyết định sáng suốt về bảo trì cũng như quản lý rủi ro.

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

Xây dựng nhà ở bằng Vision AI và độ chính xác của robot#

Trong ngành xây dựng, việc duy trì chất lượng ổn định trong bối cảnh thiếu hụt lao động có thể là một thách thức. Tự động hóa xây dựng bằng robot công nghiệp mang đến giải pháp tinh gọn 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, cho phép 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 tình trạng lệch vị trí hoặc lỗi trong vật liệu để kiểm tra lại rằng mọi thứ được đặt đúng vị trí và đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng.

Một ví dụ nổi bật là mối quan hệ hợp tác giữa ABB Robotics và start-up AUAR có trụ sở tại Vương quốc Anh. Hai bên đang sử dụng các micro-factory robot được trang bị Vision AI để xây dựng những ngôi nhà giá phải chăng, bền vững từ gỗ dạng tấm. Thị giác máy tính giúp robot cắt và lắp ráp vật liệu một cách chính xác. Quy trình tự động hóa hỗ trợ 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 micro-factory này có thể được 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 thích ứng hơn.

Hình 4. Các micro-factory robot được hỗ trợ bởi Vision AI.

Tự động hóa sạc EV bằng Vision AI 3D#

Sạc EV là một ứng dụng thú vị khác của Vision AI trong robotics. Bằng cách sử dụng thị giác 3D và AI, robot hiện có thể tự động xác định vị trí và kết nối với cổng sạc EV, ngay cả trong những môi trường đầy thách thức như bãi đỗ xe ngoài trời. Vision AI hoạt động bằng cách thu thập hình ảnh 3D độ phân giải cao của phương tiện 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 giúp quá trình này đáng tin cậy hơn và giảm nhu cầu can thiệp của con người.

Một ví dụ là công việc của Mech-Mind với một công ty năng lượng lớn. Họ đã phát triển một robot dẫn hướng bằng thị giác 3D có thể xác định và kết nối chính xác với cổng sạc của EV, ngay cả trong điều kiện ánh sáng phức tạp. Sạc EV tự động cải thiện hiệu quả và hoạt động sạc tại các không gian thương mại như tòa nhà văn phòng và trung tâm thương mại.

Hình 5. Sạc EV được dẫn hướng bằng thị giác 3D.

Lợi ích của Vision AI đối với các ứng dụng robotics#

Thị giác máy tính mang lại nhiều lợi ích trong robotics và giúp máy móc thực hiện các tác vụ với mức độ tự chủ, độ chính xác và khả năng thích ứng cao hơn. Dưới đây là một số lợi ích đặc biệt của Vision AI trong robotics:

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

Các thách thức của thị giác máy tính trong robotics#

Mặc dù Vision AI mang lại nhiều lợi thế cho robotics, việc triển khai thị giác máy tính trong robotics cũng đi kèm những thách thức. Các thách thức này có thể ảnh hưởng đến khả năng hoạt động của robot trong những môi trường khác nhau và độ tin cậy khi vận hành, vì vậy cần cân nhắc chúng trong quá trình lập kế hoạch phát triển và triển khai các hệ thống robot. Dưới đây là một số thách thức chính khi sử dụng thị giác máy tính cho robotics:

• Tích hợp với các cảm biến khác: Các hệ thống thị giác thường cần hoạt động cùng với những cảm biến khác như LiDAR hoặc cảm biến siêu âm. Đảm bảo các cảm biến khác nhau này phối hợp trơn tru để cung cấp nhận thức đầy đủ về môi trường là một nhiệm vụ phức tạp.
• Chi phí triển khai: Việc phát triển và triển khai các hệ thống thị giác tiên tiến có thể tốn kém. Cân đối chi phí triển khai Vision AI với các lợi ích kỳ vọng là thách thức mà nhiều tổ chức phải đối mặt.
• Chất lượng và tính sẵn có của dữ liệu: Các hệ thống machine vision phụ thuộc vào các dataset lớn để training, nhưng việc thu thập dữ liệu chất lượng cao, được gán nhãn và phản ánh chính xác nhiều tình huống khác nhau của robot có thể rất khó khăn. Nếu dữ liệu kém chất lượng hoặc không đầy đủ, điều này có thể dẫn đến các model kém chính xác hơn và hiệu suất robot thấp.
• Độ tin cậy trong nhiều điều kiện: Các hệ thống thị giác máy tính cần đáng tin cậy và hoạt động nhất quán trong nhiều bối cảnh khác nhau, 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 khó khăn.

Vision AI đang định hình thế hệ robot tiếp theo#

Vision AI đang thay đổi cách robot tương tác với môi trường bằng cách mang lại cho chúng mức độ hiểu biết và độ chính xác từng được xem là 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 đang xử lý ngày càng nhiều 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 thực hiện cũng ngày càng mở rộng. Tiến bộ trong robotics không chỉ là câu chuyện về công nghệ tiên tiến—mà còn là việc tạo ra những robot có thể làm việc cùng chúng ta. Khi robot trở nên có năng lực hơn, nhiều khả năng chúng sẽ đóng vai trò lớn hơn trong đời sống hằng ngày, mở ra những cơ hội mới và giúp thế giới của chúng ta hiệu quả, kết nối hơn.

Hãy tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá repository GitHub của chúng tôi để tìm hiểu về nhiều use case khác nhau của Vision AI. 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.