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

AI trong robot đang tiến bộ 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, DeepMind's RoboCat là một robot điều khiển bằng AI có thể học các tác vụ mới chỉ với 100 lần mô phỏng. Sau đó, RoboCat có thể sử dụng các đầu vào này để tạo thêm dữ liệu training và cải thiện kỹ năng của mình, giúp tăng tỷ lệ thành công từ 36% lên 74% sau khi huấn luyện thêm. Những đổi mới như RoboCat cho thấy một bước tiến lớn hướng tới việc tạo ra các robot có khả năng xử lý nhiều loại tác vụ với sự can thiệp tối thiểu từ con người.

Hình 1. Cách thức hoạt động của RoboCat từ DeepMind.

Các robot hỗ trợ bởi AI đã và đang tạo ra tác động trong nhiều ứng dụng thực tế khác nhau, chẳng hạn như cách Amazon sử dụng robot để tối ưu hóa hoạt động kho bãi và các robot AI đang tối ưu hóa các quy trình canh tác trong nông nghiệp. Trước đây, chúng tôi đã khám phá vai trò tổng thể của AI trong robot và thấy cách nó đang định hình lại các ngành công nghiệp từ logistics đến chăm sóc sức khỏe. Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào lý do tại sao thị giác máy tính trong robot lại quan trọng đến vậy và cách nó giúp robot nhận biết và diễn giải môi trường xung quanh.

Link to this sectionTầm quan trọng của các hệ thống thị giác trong robot#

Các hệ thống thị giác trong robot đóng vai trò như đôi mắt của robot, giúp nó nhận diện và hiểu môi trường của mình. Những hệ thống này thường sử dụng camera và cảm biến để thu thập dữ liệu thị giác. Các thuật toán thị giác máy tính sau đó sẽ xử lý các video và hình ảnh đã thu thập được. Thông qua object detection, nhận thức chiều sâu và pattern recognition, robot có thể nhận dạng đối tượng, đánh giá môi trường xung quanh và đưa ra quyết định trong thời gian thực.

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

Vision AI hay thị giác máy là yếu tố cần thiết để robot có thể vận hành tự động trong các môi trường năng động và không có cấu trúc. Nếu một robot cần nhặt một vật thể, nó phải có khả năng định vị vật thể đó bằng thị giác máy tính. Đó chỉ là một ví dụ rất đơn giản. Nền tảng cơ bản tương tự của một hệ thống thị giác máy tính cũng cần thiết để xây dựng các ứng dụng mà ở đó robot có thể kiểm tra sản phẩm trong sản xuất hoặc hỗ trợ trong 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, các hệ thống thị giác giúp robot tương tác tự nhiên hơn với môi trường xung quanh và mở rộng phạm vi các tác vụ mà chúng có thể xử lý trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

Link to this sectionNhững tiến bộ gần đây trong thị giác máy tính cho robot tự hành#

Gần đây, việc sử dụng thị giác máy tính trong robot đã tăng mạnh 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 xét một số nghiên cứu điển hình cho thấy cách Vision AI đang được áp dụng trong các ứng dụng robot thực tế để thúc đẩy hiệu suất và giải quyết các vấn đề phức tạp.

Link to this sectionCải thiện công tác kiểm tra dưới nước bằng Vision AI và robot#

Công tác kiểm tra dưới nước là vô cùng quan trọng để giữ cho các cấu trúc như đường ống, giàn khoan ngoài khơi và cáp ngầm luôn ở trạng thái tốt. Những cuộc kiểm tra này giúp đảm bảo rằng mọi thứ đều an toàn và vận hành đúng cách để ngăn ngừa việc sửa chữa tốn kém hoặc các vấn đề về môi trường. Tuy nhiên, việc kiểm tra các môi trường dưới nước có thể rất khó khăn do tầm nhìn kém và các khu vực khó tiếp cận.

Các robot có tích hợp thị giác máy tính có thể thu thập dữ liệu hình ảnh rõ nét, chất lượng cao, có thể được phân tích ngay tại chỗ hoặc được sử dụng để tạo các mô hình 3D chi tiết về các khu vực được kiểm tra. Bằng cách kết hợp chuyên môn của con người với công nghệ này, các cuộc kiểm tra trở nên an toàn hơn, hiệu quả hơn và cung cấp thông tin chi tiết 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 Blue Atlas Robotics' Sentinus Remotely Operated Vehicles (ROVs) cho một cuộc kiểm tra đường ống dưới nước đầy thách thức với điểm tiếp cận có độ đục cao. Sentinus ROV, được trang bị thị giác máy tính, đã chiếu sáng khu vực bằng mười bốn đèn của nó và thu thập hình ảnh độ phân giải cao từ các góc độ khác nhau. Những hình ảnh này sau đó được sử dụng để tạo các mô hình 3D chính xác về bên trong đường ống nhằm giúp NMS đánh giá kỹ lưỡng tình trạng của nó và đưa ra các quyết định bảo trì cũng như quản lý rủi ro sáng suốt.

Hình 3. Cách thức hoạt động của Sentinus (ROVs) từ Blue Atlas Robotics.

Link to this sectionXây dựng nhà ở với Vision AI và độ chính xác của robot#

Trong ngành xây dựng, việc duy trì chất lượng ổn định trong khi phải đối mặt với tình trạng thiếu hụt lao động có thể là một thách thức. Tự động hóa xây dựng bằng robot công nghiệp mang đến một phương thức 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 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 sự lệch lạc hoặc khiếm khuyết trong vật liệu để kiểm tra chéo rằng mọi thứ đã được định vị chính xác và đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng.

Một ví dụ tuyệt vời về điều này là mối quan hệ đối 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) robot được trang bị Vision AI để xây dựng những ngôi nhà bền vững, giá cả phải chăng từ gỗ tấm. Thị giác máy tính cho phép các robot cắt và lắp ráp vật liệu một cách chính xác. Quy trình tự động hóa này 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 địa phương và hỗ trợ việc làm gần đó trong khi làm cho việc xây dựng trở nên hiệu quả và linh hoạt hơn.

Hình 4. Các nhà máy siêu nhỏ robot sử dụng Vision AI.

Link to this sectionTự động hóa sạc xe điện (EV) bằng Vision AI 3D#

Sạc xe điện (EV) là một trường hợp sử dụng thú vị khác của Vision AI trong robot. Sử dụng thị giác 3D và AI, robot hiện có thể tự động định vị và kết nối với các cổng sạc EV, ngay cả trong các 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 về phương tiện 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 cần thiết để kết nối bộ sạc. AI hỗ trợ thị giác không chỉ giúp 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 điều hướng 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. Việc sạc EV tự động giúp cải thiện hiệu suất và khả năng sạc tại các không gian thương mại như tòa nhà văn phòng và trung tâm thương mại.

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

Link to this sectionLợi ích của Vision AI đối với các ứng dụng robot#

Thị giác máy tính mang lại nhiều lợi ích trong robot và giúp máy móc thực hiện các tác vụ với sự 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:

• 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 thấp tỷ lệ sai sót và tăng năng suất, dẫn đến tiết kiệm chi phí lâu dài.
• Học tập thích ứng: Thông qua việc phân tích dữ liệu thị giác liên tục, robot có thể cải thiện hiệu suất theo thời gian, học hỏi từ các tương tác của chúng và thích nghi với các tác vụ mới hoặc thay đổi trong môi trường của chúng.
• An toàn và tuân thủ: Vision AI tăng cường an toàn cho robot làm việc cùng con người bằng cách cho phép chúng phát hiện và tránh chướng ngại vật, nhận diện các điều kiện 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, giúp tăng hiệu quả tổng thể.

Link to this sectionCác thách thức về thị giác máy tính 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 mức độ hiệu quả của robot trong các môi trường khác nhau và độ tin cậy trong quá trình vận hành, vì vậy điều quan trọng là phải ghi nhớ chúng khi lập 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:

• Tích hợp với các cảm biến khác: Các hệ thống thị giác thường cần hoạt động cùng với các cảm biến khác như LiDAR hoặc cảm biến siêu âm. Việc đảm bảo các cảm biến khác nhau này phối hợp nhịp nhàng để mang lại hiểu biết toàn diện về môi trường là một tác vụ phức tạp.
• Chi phí triển khai: Việc phát triển và triển khai các hệ thống thị giác tiên tiến có thể rất tốn kém. Cân bằng giữa chi phí triển khai Vision AI và những lợi ích dự kiến là một thách thức mà nhiều tổ chức phải đối mặt.
• Chất lượng và tính sẵn có của dữ liệu: Các 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 đại diện chính xác cho các tình huống khác nhau của robot có thể rất khó khăn. Nếu dữ liệu kém hoặc không đầy đủ, nó có thể dẫn đến các mô hình kém chính xác hơn và hiệu suất thấp ở robot.
• Độ tin cậy trong các điều kiện khác nhau: Các hệ thống thị giác máy tính cần phải đáng tin cậy và hoạt động nhất quán trong các bối cảnh khác nhau, chẳng hạn như môi trường trong nhà và ngoài trời. Tuy nhiên, việc đảm bảo loại độ bền này mà không cần điều chỉnh thường xuyên hoặc can thiệp thủ công có thể rất khó khăn.

Link to this sectionVision AI đang định hình thế hệ robot tiếp theo#

Vision AI đang thay đổi cách robot tương tác với môi trường của chúng bằng cách mang lại cho chúng mức độ hiểu biết và độ chính xác từng không thể tưởng tượng nổi. 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 cho những gì robot có thể làm cũng không ngừng tăng lên. Tiến bộ trong robot không chỉ là về công nghệ tiên tiến - mà còn là về việc tạo ra các robot có thể làm việc cùng chúng ta. Khi robot trở nên có khả năng hơn, chúng có khả năng sẽ đóng vai trò lớn hơn nữa 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.

Hãy tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub 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.