了解计算机视觉在机器人技术中的集成

机器人领域的 AI 正以惊人的速度发展，机器人也被制造出来执行更复杂的任务，同时减少对人工干预的依赖。例如，DeepMind 的 RoboCat 是一种由 AI 驱动的机器人，仅通过 100 次演示就能学习新任务。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，其成功率从 36% 提高到 74%。Robocat 这样的创新标志着向打造能够以极少人工输入处理广泛任务的机器人迈出了重要一步。

图 1. DeepMind 的 RoboCat 工作原理。

由 AI 驱动的机器人已经在各种实际应用中发挥作用，例如 Amazon 使用机器人来简化仓库运营，以及利用 AI 机器人优化农业实践。此前，我们探讨了机器人领域的 AI所发挥的整体作用，并了解了它如何重塑从物流到医疗保健等行业。在本文中，我们将深入探讨机器人中的计算机视觉为何如此重要，以及它如何帮助机器人感知和解读周围环境。

视觉系统在机器人技术中的重要性#

机器人中的视觉系统相当于机器人的眼睛，帮助它识别和理解周围环境。这些系统通常使用摄像头和传感器来采集视觉数据。随后，计算机视觉算法会处理采集到的视频和图像。通过目标检测、深度感知和模式识别，机器人能够识别物体、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且非结构化的环境中自主运行至关重要。如果机器人需要拿起一个物体，就应当能够利用计算机视觉定位它。这是一个非常简单的例子。在制造业中构建机器人检查产品，或让机器人精准、准确地协助进行医疗手术，同样需要计算机视觉系统这一基础。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，并拓展其在各个行业中可以处理的任务范围。

自主机器人计算机视觉的最新进展#

近年来，全球范围内机器人中计算机视觉的使用不断增加。事实上，到 2028 年，全球机器人视觉市场预计将达到 40 亿美元。下面来看一些案例研究，了解视觉 AI 如何应用于现实世界的机器人应用，以提升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并正常运行，从而避免高昂的维修费用或环境问题。然而，由于能见度低且存在难以到达的区域，检查水下环境可能十分困难。

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，这些数据可以即时分析，也可以用于创建被检查区域的详细 3D 模型。将人类专业知识与这项技术相结合，可以让检查过程更加安全、高效，并为维护和长期规划提供更有价值的洞察。

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 (ROVs)，在入口浑浊的情况下完成了一项具有挑战性的水下管道检查。配备计算机视觉的 Sentinus ROV 利用十四盏灯照亮该区域，并从不同角度采集高分辨率图像。随后，这些图像被用于创建管道内部的精准 3D 模型，帮助 NMS 全面评估其状况，并做出明智的维护和风险管理决策。

图 3. Blue Atlas Robotics 的 Sentinus (ROVs) 工作原理。

利用视觉 AI 和机器人精度建造房屋#

在建筑行业中，应对劳动力短缺的同时保持稳定的质量可能颇具挑战。使用工业机器人实现建筑自动化，可以简化建造流程、减少对人工劳动的需求，并确保工作精准且质量高。计算机视觉技术可以通过支持机器人执行实时监控和检查，融入这一自动化流程。具体而言，计算机视觉系统可以帮助机器人检测材料的错位或缺陷，以再次确认所有部件均已正确定位并符合质量标准。

ABB Robotics 与英国初创公司 AUAR 的合作就是一个很好的例子。双方正在使用配备视觉 AI 的机器人微型工厂，用板材木材建造经济实惠且可持续的住宅。计算机视觉使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，并通过专注于单一材料来简化供应链。此外，这些微型工厂可以根据当地需求进行扩展，在提高建筑效率和适应性的同时支持附近的就业机会。

图 4. 由视觉 AI 驱动的机器人微型工厂。

利用 3D 视觉 AI 实现电动汽车充电自动化#

电动汽车充电是视觉 AI 在机器人技术中的另一个有趣应用案例。借助 3D 视觉和 AI，机器人现在可以自动定位并连接电动汽车充电端口，即使是在室外停车场等具有挑战性的环境中也能做到。视觉 AI 通过采集车辆及其周围环境的高分辨率 3D 图像，使机器人能够准确识别充电端口的位置。随后，机器人可以计算连接充电器所需的精确位置和方向。配备视觉功能的 AI 不仅能加快充电过程，还能提高可靠性并减少人工干预需求。

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，即使在光照条件复杂的情况下，也能精准找到并连接电动汽车的充电端口。自动化电动汽车充电能够提升办公楼、商场等商业空间中的效率和充电体验。

图 5. 3D 视觉引导的电动汽车充电。

视觉 AI 对机器人应用的益处#

计算机视觉为机器人技术带来了多项益处，帮助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：通过自动化执行需要高精度和一致性的任务，视觉 AI 可以减少对人工劳动的需求、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，机器人可以不断提升性能，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、识别不安全状况以及遵守监管标准，从而提高与人类协同工作的机器人的安全性。
• 多任务处理：图像分析使机器人能够同时处理多项任务，例如在检查物体的同时进行分拣，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 为机器人技术带来了诸多优势，但在机器人中实施计算机视觉也存在一些挑战。这些挑战会影响机器人在不同环境中的表现以及运行的可靠性，因此在规划机器人系统的开发和部署时，务必将其纳入考虑。以下是计算机视觉应用于机器人技术时的一些主要挑战：

• 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，以完整了解环境，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。
• 数据质量和可用性：机器视觉系统依赖大型数据集进行训练，但要获取能够准确代表机器人各种情境的高质量标注数据可能十分困难。如果数据质量较差或不完整，就可能导致模型准确性降低以及机器人性能不佳。
• 跨条件可靠性：计算机视觉系统需要可靠运行，并在室内和室外等各种环境中保持一致的性能。然而，要在不频繁调整或人工干预的情况下确保这种耐用性可能十分困难。

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，使它们具备曾经难以想象的理解能力和精度。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，机器人正在处理越来越复杂的任务。随着 AI 持续发展、计算机视觉系统不断改进，机器人能够完成的事情也在不断增加。机器人技术的进步不仅关乎先进技术，更关乎创造能够与我们协作的机器人。随着机器人能力不断提升，它们可能会在我们的日常生活中发挥越来越重要的作用，带来新的机遇，让我们的世界更加高效、互联。

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