Понимание интеграции компьютерного зрения в робототехнику

ИИ в робототехнике развивается невероятными темпами, и роботы создаются для выполнения все более сложных задач при меньшем вмешательстве человека. Например, RoboCat компании DeepMind - это робот, управляемый ИИ, который может научиться новым задачам всего за 100 демонстраций. Затем RoboCat может использовать эти данные для генерирования дополнительных обучающих данных и совершенствования своих навыков, повышая свой коэффициент успешности с 36 % до 74 % после дальнейшего обучения. Такие инновации, как Robocat, являются большим шагом на пути к созданию роботов, способных выполнять широкий спектр задач при минимальном участии человека. 

‍

Роботы с искусственным интеллектом уже находят свое применение в различных практических областях, например, Amazon использует роботов для оптимизации складских операций, а роботы с искусственным интеллектом оптимизируют методы ведения сельского хозяйства. Ранее мы рассмотрели общую роль ИИ в робототехнике и увидели, как он меняет отрасли от логистики до здравоохранения. В этой статье мы подробнее рассмотрим, почему компьютерное зрение в робототехнике так важно и как оно помогает роботам воспринимать и интерпретировать окружающую обстановку. 

Важность систем технического зрения в робототехнике

Системы технического зрения в робототехнике выполняют роль глаз робота и помогают ему распознавать и понимать окружающую обстановку. В таких системах обычно используются камеры и датчики для получения визуальных данных. Затем алгоритмы компьютерного зрения обрабатывают полученные видео и изображения. Благодаря обнаружению объектов, восприятию глубины и распознаванию образов роботы могут идентифицировать объекты, оценивать окружающую обстановку и принимать решения в режиме реального времени.

‍

Видение ИИ или машинное зрение необходимо роботам для автономной работы в динамичных и неструктурированных средах. Если роботу нужно поднять какой-то предмет, он должен уметь определить его местонахождение с помощью компьютерного зрения. Это очень простой пример. Та же самая основа системы компьютерного зрения необходима для создания приложений, в которых роботы могут проверять продукцию на производстве или помогать в медицинских операциях с точностью и аккуратностью. Обеспечивая сенсорный ввод, необходимый для принятия решений в режиме реального времени, системы технического зрения позволяют роботам более естественно взаимодействовать с окружающей средой и расширяют спектр задач, которые они могут решать в различных отраслях промышленности.

Последние достижения в области компьютерного зрения для автономных роботов

В последнее время во всем мире наблюдается рост использования компьютерного зрения в робототехнике. К 2028 году мировой рынок компьютерного зрения для роботов достигнет 4 миллиардов долларов. Давайте рассмотрим несколько примеров, показывающих, как искусственное зрение применяется в реальных робототехнических приложениях для повышения эффективности и решения сложных задач.

Улучшение качества подводных инспекций с помощью искусственного зрения и робототехники

Подводные инспекции жизненно важны для поддержания в хорошем состоянии таких сооружений, как трубопроводы, морские буровые установки и подводные кабели. Эти проверки помогают убедиться в том, что все безопасно и функционирует должным образом, чтобы предотвратить дорогостоящий ремонт или экологические проблемы. Однако осмотр подводной среды может быть сложным из-за плохой видимости и труднодоступных мест.

Роботы с компьютерным зрением могут получать четкие и качественные визуальные данные, которые можно анализировать на месте или использовать для создания подробных 3D-моделей проверяемых участков. Сочетание человеческого опыта с этой технологией делает инспекции более безопасными, эффективными и позволяет получить более точные сведения для технического обслуживания и долгосрочного планирования.

Например, компания NMS, ведущий коммерческий дайвинг, использовала дистанционно управляемые аппараты Sentinus компании Blue Atlas Robotics для сложной проверки подводной трубы с мутной точкой входа. Sentinus ROV, оснащенный системой компьютерного зрения, осветил пространство четырнадцатью фарами и сделал снимки высокого разрешения с разных углов. Эти изображения были использованы для создания точных 3D-моделей внутренней части трубы, чтобы помочь компании NMS тщательно оценить ее состояние и принять обоснованные решения по обслуживанию и управлению рисками.

‍

Строительство домов с помощью искусственного интеллекта и роботизированной точности

В строительной отрасли поддержание стабильного качества в условиях нехватки рабочей силы может оказаться непростой задачей. Автоматизация строительства с помощью промышленных роботов позволяет оптимизировать строительный процесс, сократить потребность в ручном труде и гарантировать точность и высокое качество работ. Технология компьютерного зрения может быть интегрирована в эту автоматизацию, позволяя роботам осуществлять мониторинг и проверки в режиме реального времени. В частности, системы компьютерного зрения могут помочь роботам обнаружить несоосность или дефекты материалов, чтобы еще раз убедиться, что все расположено правильно и соответствует стандартам качества.

Отличный пример тому - партнерство ABB Robotics и британского стартапа AUAR. Вместе они используют роботизированные микрофабрики, оснащенные искусственным интеллектом, для строительства доступных и экологичных домов из листовой древесины. Компьютерное зрение позволяет роботам точно резать и собирать материалы. Автоматизированный процесс помогает справиться с нехваткой рабочей силы и упрощает цепочку поставок, концентрируясь на одном материале. Кроме того, эти микрофабрики можно масштабировать в соответствии с местными потребностями и поддерживать рабочие места поблизости, делая строительство более эффективным и адаптируемым.

‍

Автоматизация зарядки электромобилей с помощью искусственного интеллекта 3D-видения

Зарядка электромобилей - еще один интересный пример использования искусственного зрения в робототехнике. Используя 3D-видение и искусственный интеллект, роботы теперь могут автоматически находить и подключаться к портам для зарядки электромобилей даже в сложных условиях, например на открытых парковках. ИИ зрения работает путем захвата 3D-изображений высокого разрешения автомобиля и его окружения, что позволяет роботу точно определить местоположение зарядного порта. Затем он может рассчитать точное положение и ориентацию, необходимые для подключения зарядного устройства. ИИ с поддержкой зрения не только ускоряет процесс зарядки, но и делает его более надежным и снижает необходимость вмешательства человека.

Один из примеров - работа Mech-Mind с крупной энергетической компанией. Они разработали робота с трехмерным зрением, который может точно найти и подключиться к порту зарядки электромобиля даже в сложных условиях освещения. Автоматизированная зарядка EV повышает эффективность и удобство зарядки в коммерческих помещениях, таких как офисные здания и торговые центры.

‍

Преимущества искусственного интеллекта для робототехники

Компьютерное зрение дает ряд преимуществ в робототехнике и помогает машинам выполнять задачи с большей автономностью, точностью и адаптивностью. Вот несколько уникальных преимуществ искусственного зрения в робототехнике:

• Экономическая эффективность: Автоматизируя задачи, требующие высокой точности и последовательности, Vision AI снижает потребность в ручном труде, уменьшает количество ошибок и повышает производительность, что приводит к долгосрочной экономии средств.
  ‍
• Адаптивное обучение: Благодаря непрерывному анализу визуальных данных роботы могут со временем улучшать свои характеристики, учиться на основе своих взаимодействий и адаптироваться к новым задачам или изменениям в окружающей среде.
  ‍
• Безопасность и соответствие нормам: ИИ Vision повышает безопасность роботов, работающих рядом с людьми, позволяя им обнаруживать и избегать препятствий, распознавать небезопасные условия и соблюдать нормативные стандарты.
  ‍
• Многозадачность: Анализ изображений позволяет роботам выполнять несколько задач одновременно, например, сортировать объекты и одновременно осматривать их, что повышает общую эффективность.

Проблемы компьютерного зрения в робототехнике

Несмотря на то что искусственное зрение дает робототехнике множество преимуществ, существуют и проблемы, связанные с внедрением компьютерного зрения в робототехнику. Эти проблемы могут повлиять на то, насколько хорошо роботы работают в различных условиях и насколько надежно они функционируют, поэтому важно помнить о них при планировании разработки и внедрения роботизированных систем. Вот некоторые ключевые проблемы, связанные с использованием компьютерного зрения в робототехнике:

• Интеграция с другими датчиками: Системы технического зрения часто должны работать вместе с другими датчиками, такими как LiDAR или ультразвуковые датчики. Обеспечение слаженной работы этих различных датчиков для получения полного представления об окружающей среде - сложная задача.
  ‍
• Стоимость внедрения: Разработка и внедрение передовых систем технического зрения может быть дорогостоящей. Баланс между затратами на внедрение Vision AI и ожидаемыми преимуществами - задача, с которой сталкиваются многие организации.
  ‍
• Качество и доступность данных: Системы машинного зрения полагаются на большие наборы данных для обучения, но получить высококачественные, помеченные данные, точно представляющие различные ситуации, в которых находится робот, может быть непросто. Если данные некачественные или неполные, это может привести к созданию менее точных моделей и снижению производительности роботов.
  ‍
• Надежность в различных условиях: Системы компьютерного зрения должны быть надежными и стабильно работать в различных условиях, например в помещении или на улице. Однако обеспечить такую долговечность без частых настроек или ручного вмешательства может быть непросто.

Vision AI формирует следующее поколение роботов

ИИ, основанный на компьютерном зрении, меняет способы взаимодействия роботов с окружающей средой, обеспечивая им немыслимый ранее уровень понимания и точности. Мы уже видим, как компьютерное зрение оказывает большое влияние на такие сферы, как производство и здравоохранение, где роботы выполняют все более сложные задачи. По мере развития ИИ и совершенствования систем компьютерного зрения возможности роботов постоянно расширяются. Прогресс в робототехнике заключается не только в передовых технологиях, но и в создании роботов, которые могут работать вместе с нами. По мере того как роботы будут становиться все более способными, они будут играть все большую роль в нашей повседневной жизни, открывая новые возможности и делая наш мир более эффективным и взаимосвязанным.

Присоединяйтесь к нашему сообществу и изучите наш репозиторий GitHub, чтобы узнать о различных вариантах использования ИИ в области компьютерного зрения. На страницах наших решений вы также можете узнать больше о применении компьютерного зрения в сфере самостоятельного вождения и производства.