了解计算机视觉在机器人技术中的集成

机器人技术中的 AI 正以惊人的速度发展，并且正在制造机器人来执行更复杂的任务，而无需过多的人工干预。例如，DeepMind 的 RoboCat 是一种 AI 驱动的机器人，只需 100 次演示即可学习新任务。然后，RoboCat 可以使用这些输入来生成更多的训练数据并提高其技能，从而在进一步训练后将其成功率从 36% 提高到 74%。Robocat 等创新展示了朝着创建能够以最少的人工输入处理各种任务的机器人迈出的一大步。 

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AI 驱动的机器人已经在各种实际应用中产生影响，例如亚马逊使用机器人来简化仓库运营以及 AI 机器人在农业中优化农业实践。之前，我们探讨了AI 在机器人技术中的总体作用，并了解了它如何重塑从物流到医疗保健的各个行业。在本文中，我们将更深入地探讨计算机视觉在机器人技术中如此重要的原因，以及它如何帮助机器人感知和解释周围环境。 

视觉系统在机器人技术中的重要性

机器人技术中的视觉系统充当机器人的眼睛，帮助它识别和理解其环境。这些系统通常使用相机和传感器来捕获视觉数据。然后，计算机视觉算法处理捕获的视频和图像。通过物体检测、深度感知和模式识别，机器人可以识别物体、评估其周围环境并做出实时决策。

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视觉 AI 或机器视觉对于机器人在动态和非结构化环境中自主运行至关重要。如果机器人需要拾取物体，它应该能够使用计算机视觉来定位它。这是一个非常简单的例子。构建机器人可以在制造业中检查产品或在医疗手术中精确辅助的应用，也需要计算机视觉系统的相同基本基础。通过提供实时决策所需的感官输入，视觉系统使机器人能够更自然地与周围环境互动，并扩展它们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

最近，全球范围内机器人技术中计算机视觉的使用有所增加。事实上，到 2028 年，全球机器人视觉市场预计将达到 40 亿美元。让我们看一些案例研究，了解视觉 AI 如何应用于现实世界的机器人应用中，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

水下检查对于保持管道、海上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，以防止代价高昂的维修或环境问题。然而，由于能见度差以及难以到达的区域，检查水下环境可能很困难。

具有计算机视觉的机器人可以捕获清晰、高质量的视觉数据，这些数据可以当场分析，或用于创建被检查区域的详细 3D 模型。通过将人类专业知识与这项技术相结合，检查变得更安全、更高效，并为维护和长期规划提供更好的见解。

例如，领先的商业潜水公司 NMS 使用 Blue Atlas Robotics 的 Sentinus 遥控潜水器 (ROV) 进行了一项具有挑战性的水下管道检查，该检查的入口点浑浊。配备计算机视觉的 Sentinus ROV 用其 14 个灯照亮了该区域，并从不同角度拍摄了高分辨率图像。然后，这些图像用于创建管道内部的精确 3D 模型，以帮助 NMS 彻底评估其状况并做出明智的维护和风险管理决策。

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利用视觉 AI 和机器人精度建造房屋

在建筑行业中，在应对劳动力短缺的同时保持一致的质量可能具有挑战性。使用工业机器人实现建筑自动化提供了一种简化建筑流程、减少对手工劳动需求并保证精确、高质量工作的方法。通过使机器人能够执行实时监控和检查，可以将计算机视觉技术集成到这种自动化中。具体来说，计算机视觉系统可以帮助机器人检测材料中的错位或缺陷，以仔细检查所有物品是否正确定位并符合质量标准。

ABB Robotics 与英国初创公司 AUAR 之间的合作就是一个很好的例子。他们共同使用配备视觉 AI 的机器人微型工厂，用板材木材建造经济实惠、可持续的房屋。计算机视觉使机器人能够精确地切割和组装材料。自动化流程有助于解决劳动力短缺问题，并通过专注于单一材料来简化供应链。此外，这些微型工厂可以扩展以满足当地需求并支持附近的就业，同时使建筑更高效和适应性更强。

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使用 3D 视觉 AI 自动执行电动汽车充电

电动汽车充电是机器人技术中视觉 AI 的另一个有趣用例。借助 3D 视觉和 AI，即使在停车场等具有挑战性的环境中，机器人现在也可以自动定位并连接到电动汽车充电端口。视觉 AI 的工作原理是捕获车辆及其周围环境的高分辨率 3D 图像，从而使机器人能够准确识别充电端口的位置。然后，它可以计算连接充电器所需的精确位置和方向。支持视觉的 AI 不仅加快了充电过程，而且使其更加可靠，并减少了对人工干预的需求。

Mech-Mind 与一家大型能源公司合作就是一个例子。他们开发了一种 3D 视觉引导机器人，即使在棘手的照明条件下，也可以精确地找到并连接到电动汽车的充电端口。自动化电动汽车充电提高了办公楼和购物中心等商业场所的效率和充电速度。

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视觉 AI 在机器人应用中的优势

计算机视觉为机器人技术提供了多项优势，并帮助机器以更高的自主性、精确性和适应性执行任务。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 减少了对手工劳动力的需求，降低了错误率，并提高了生产力，从而实现了长期成本节约。
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• 自适应学习：通过持续的视觉数据分析，机器人可以随着时间的推移提高其性能，从交互中学习，并适应新任务或环境变化。
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• 安全性和合规性：视觉 AI 通过使机器人能够检测和避开障碍物、识别不安全状况并遵守法规标准，从而提高了与人类一起工作的机器人的安全性。
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• 多任务处理：图像分析使机器人能够同时处理多个任务，例如在对物体进行分类的同时对其进行检查，从而提高整体效率。

机器人技术中计算机视觉的挑战

虽然视觉 AI 为机器人技术提供了许多优势，但在机器人技术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它们运行的可靠性，因此在规划机器人系统的开发和部署时，务必牢记这些挑战。以下是将计算机视觉用于机器人技术的一些主要挑战：

• 与其他传感器集成: 视觉系统通常需要与激光雷达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能够顺畅地协同工作，从而全面理解环境，这是一项复杂的任务。
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• 实施成本: 开发和部署先进的视觉系统可能成本高昂。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。
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• 数据的质量和可用性: 机器视觉系统依赖于大型数据集进行训练，但获取高质量、已标注的数据（能够准确代表机器人的各种情况）可能很困难。如果数据质量差或不完整，可能会导致模型准确性降低，并导致机器人的性能下降。
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• 各种条件下的可靠性: 计算机视觉系统需要在各种设置（如室内和室外环境）中保持可靠并稳定运行。然而，在无需频繁调整或人工干预的情况下，确保这种耐用性可能很困难。

视觉AI正在塑造下一代机器人

视觉AI正在改变机器人与其环境交互的方式，使其具备了曾经难以想象的理解和精确度。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，在这些领域，机器人正在处理越来越多的复杂任务。随着人工智能的不断发展和计算机视觉系统的不断改进，机器人所能实现的可能性也在不断增长。机器人技术的进步不仅仅是关于先进技术，更是关于创造能够与我们协同工作的机器人。随着机器人变得越来越强大，它们可能会在我们的日常生活中扮演更重要的角色，从而开辟新的机遇，使我们的世界更加高效和互联。

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