了解计算机视觉与机器人技术的融合

机器人领域的 AI 正以惊人的速度发展，机器人正在被设计为能够以更少的人工干预执行更复杂的任务。例如，DeepMind 的 RoboCat 是一种 AI 驱动的机器人，只需 100 次演示就能学会新任务。随后，RoboCat 可以利用这些输入生成更多训练数据并提升技能；经过进一步训练后，它的成功率从 36% 提升到了 74%。RoboCat 等创新展示了向前迈出的一大步：创造只需极少人工输入就能处理各种任务的机器人。

图 1. DeepMind 的 RoboCat 如何运作。

AI 驱动的机器人已在各种实际应用中发挥作用，例如 Amazon 使用机器人来优化仓库运营，以及利用 AI 机器人改进农业实践。此前，我们探讨了机器人领域 AI的整体作用，并了解了它如何重塑从物流到医疗保健等行业。本文将深入探讨机器人领域的计算机视觉为何如此关键，以及它如何帮助机器人感知和理解周围环境。

视觉系统对机器人的重要性#

机器人视觉系统就像机器人的眼睛，帮助机器人识别和理解环境。这些系统通常使用摄像头和传感器采集视觉数据。随后，计算机视觉算法会处理采集到的视频和图像。借助目标检测、深度感知和模式识别，机器人可以识别物体、评估周围环境并实时做出决策。

图 2. 配备机器视觉的机器人（来源：roboticstomorrow.com）。

视觉 AI 或机器视觉对于机器人在动态、非结构化环境中自主运行至关重要。如果机器人需要拾取某个物体，就应该能够借助计算机视觉定位该物体。这是一个非常简单的例子。要构建让机器人能够检查制造业产品，或以精准方式协助医疗手术的应用，同样需要计算机视觉系统的这一基本基础。视觉系统提供实时决策所需的感知输入，使机器人能够更自然地与周围环境互动，并拓展其在各行业可执行任务的范围。

自主机器人计算机视觉的最新进展#

近期，全球范围内机器人领域的计算机视觉应用不断增加。事实上，全球机器人视觉市场预计到 2028 年将达到 40 亿美元。我们来看几个案例，了解视觉 AI 如何应用于实际机器人场景，以提高效率并解决复杂问题。

利用视觉 AI 和机器人技术改进水下检查#

水下检查对于维护管道、海上钻井平台和水下电缆等结构的良好状态至关重要。这些检查有助于确保一切安全、正常运行，从而避免昂贵的维修费用或环境问题。然而，由于能见度差且有些区域难以到达，水下环境的检查可能很困难。

配备计算机视觉的机器人能够采集清晰、高质量的视觉数据，可在现场进行分析，也可用于创建受检区域的详细 3D 模型。将人类专业知识与这项技术结合后，检查会更安全、更高效，还能为维护和长期规划提供更深入的见解。

例如，领先的商业潜水公司 NMS 使用了 Blue Atlas Robotics 的 Sentinus 遥控潜水器（ROV），在入口浑浊的环境中完成了颇具挑战性的水下管道检查。配备计算机视觉的 Sentinus ROV 使用 14 盏灯照亮该区域，并从不同角度拍摄高分辨率图像。随后，这些图像被用于创建准确的管道内部 3D 模型，帮助 NMS 全面评估管道状况，并做出明智的维护和风险管理决策。

图 3. Blue Atlas Robotics 的 Sentinus 遥控潜水器如何运作。

利用视觉 AI 和机器人精密技术建造房屋#

在建筑行业，劳动力短缺的同时还要维持稳定的质量，这可能颇具挑战。利用工业机器人实现建筑自动化，可以简化施工流程、减少对人工劳动的需求，并提供精准、高质量的作业。将计算机视觉技术集成到自动化流程中，可以让机器人进行实时监控和检查。具体而言，计算机视觉系统可以帮助机器人检测材料错位或缺陷，确认所有材料都放置正确并符合质量标准。

一个很好的例子是 ABB Robotics 与英国初创公司 AUAR 的合作。双方使用配备视觉 AI 的机器人微型工厂，用板材木料建造经济实惠且可持续的住宅。计算机视觉让机器人能够精准切割和组装材料。自动化流程有助于缓解劳动力短缺，并通过专注使用单一材料简化供应链。此外，这些微型工厂可以根据本地需求灵活扩展，为周边地区创造就业机会，同时让建筑施工更高效、更灵活。

图 4. 由视觉 AI 驱动的机器人微型工厂。

利用 3D 视觉 AI 实现电动汽车自动充电#

电动汽车充电是视觉 AI 在机器人领域的另一个有趣应用。借助 3D 视觉和 AI，机器人现在可以自动定位电动汽车的充电接口并连接充电器，即使是在户外停车场等复杂环境中也可以。视觉 AI 会采集车辆及周围环境的高分辨率 3D 图像，使机器人能够准确识别充电接口的位置。随后，机器人可以计算连接充电器所需的精确位置和方向。视觉 AI 不仅能加快充电流程，还能提高可靠性并减少人工干预的需求。

Mech-Mind 与一家大型能源公司的合作就是一个例子。他们开发了一种由 3D 视觉引导的机器人，即使在光线条件复杂的情况下，也能精准定位电动汽车的充电接口并与其连接。自动化电动汽车充电让办公楼和购物中心等商业场所的充电更加高效。

图 5. 由 3D 视觉引导的电动汽车充电。

视觉 AI 在机器人应用中的优势#

计算机视觉为机器人技术带来了多项优势，有助于机器以更高的自主性、精度和适应性执行任务。以下是视觉 AI 在机器人技术中的一些独特优势：

• 成本效益：通过自动化需要高精度和一致性的任务，视觉 AI 减少了对人工劳动的需求，降低错误率并提高生产力，从而实现长期成本节约。
• 自适应学习：通过持续分析视觉数据，机器人能够随着时间推移提升性能，从交互中学习，并适应新任务或环境变化。
• 安全与合规：视觉 AI 使机器人能够检测并避开障碍物、识别不安全状况并遵守监管标准，从而提高机器人与人类协同工作时的安全性。
• 多任务处理： 图像分析让机器人能够同时执行多项任务，例如在检查物体的同时对物体进行分类，从而提高整体效率。

机器人技术中的计算机视觉挑战#

虽然视觉 AI 能为机器人技术带来诸多优势，但在机器人中实现计算机视觉也面临一些挑战。这些挑战会影响机器人在不同环境中的表现和运行可靠性，因此在规划机器人系统的开发和部署时，必须予以考虑。以下是将计算机视觉用于机器人技术时面临的一些主要挑战：

• 与其他传感器集成：视觉系统通常需要与 LiDAR 或超声波传感器等其他传感器协同工作。确保这些不同的传感器顺畅协作，以全面了解周围环境，是一项复杂的任务。
• 实施成本：开发和部署先进的视觉系统可能成本高昂。如何在实施视觉 AI 的成本与预期收益之间取得平衡，是许多组织面临的挑战。
• 数据质量与可用性：机器视觉系统依赖大型数据集进行训练，但要获取高质量的标注数据，准确反映机器人可能遇到的各种情况，并不容易。如果数据质量差或不完整，模型可能不够准确，机器人也可能表现不佳。
• 在各种条件下的可靠性：计算机视觉系统需要可靠，并在室内和室外等各种环境中保持稳定表现。然而，要做到这一点，同时避免频繁调整或人工干预，并不容易。

视觉 AI 正在塑造新一代机器人#

视觉 AI 正在改变机器人与环境互动的方式，让机器人具备曾经难以想象的理解能力和精确度。我们已经看到计算机视觉在制造业和医疗保健等领域产生了重大影响，机器人正在承担越来越复杂的任务。随着 AI 持续发展、计算机视觉系统不断改进，机器人的能力边界也在不断拓展。机器人技术的进步不仅关乎先进技术，也关乎打造能够与我们协作的机器人。随着机器人能力增强，它们很可能在我们的日常生活中发挥更重要的作用，创造新的机会，让我们的世界变得更高效、更互联。

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