Technische Anforderungen an Kameras in allgemeinen humanoiden Robotern

Tiefeninformationen sind für allgemeine humanoide Roboter von entscheidender Bedeutung, um die dreidimensionale Struktur ihrer Umgebung zu verstehen, präzise zu navigieren und Hindernissen auszuweichen sowie Aufgaben wie das Greifen zu erledigen. Gängige Tiefenwahrnehmungstechnologien wie Stereokameras, das Prinzip der Parallaxe und der Tiefe Kameras Durch den Einsatz von strukturiertem Licht oder Time-of-Flight-Techniken (ToF) können Roboter Tiefeninformationen von Objekten erhalten. Wenn ein Roboter einen Gegenstand greift, kann die Tiefenwahrnehmungstechnologie die Position und Ausrichtung des Gegenstands genau messen und so die Erfolgsquote beim Greifen erhöhen. Bei der Navigation hilft sie dem Roboter, die Entfernung und Position von Hindernissen in der Umgebung zu erkennen und einen sicheren Weg zu planen.

Um eine umfassendere Wahrnehmung der Umgebung zu erreichen, verwenden humanoide Roboter häufig Mehrkamera-Technologie. Durch die Verschmelzung verschiedener Arten oder Perspektiven von Kameras, wie RGB-Kameras und Tiefenkameras, kann der Roboter sowohl Farb- und Texturinformationen von Objekten als auch Tiefeninformationen erfassen, was das Verständnis und die Wahrnehmung der Umgebung durch den Roboter verbessert. Einige fortschrittliche humanoide Roboter sind mit mehreren Kameras ausgestattet, die die Umgebung aus verschiedenen Winkeln erfassen, eine visuelle Abdeckung erreichen und die Zuverlässigkeit und Genauigkeit des visuellen Systems verbessern. Wenn eine Kamera ausfällt, können andere Kameras weiterhin die grundlegenden visuellen Funktionen des Roboters sicherstellen und so eine redundante Sicherung erreichen.

Mit der Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind die Kameras in humanoiden Robotern im Allgemeinen nicht mehr nur Bilderfassungsgeräte, sondern integrieren intelligentere Algorithmen wie Objekterkennung, Bilderkennung, semantische Segmentierung, Gestenerkennung und Gesichtsausdruckserkennung. Diese Algorithmen können am Ende eine Echtzeitanalyse und -verarbeitung von Bildern durchführen, wodurch die Datenübertragung reduziert und die Verarbeitungseffizienz verbessert wird, wodurch schnellere und genauere Entscheidungen getroffen werden können. Durch Objekterkennungsalgorithmen können Roboter Ziele wie Menschen, Fahrzeuge und Gegenstände schnell identifizieren; Algorithmen zur Gestenerkennung und Gesichtsausdruckserkennung helfen Robotern, eine natürlichere Mensch-Maschine-Interaktion zu erreichen.

Bei der Ausführung von Aufgaben benötigen humanoide Roboter Kameras, die in der Lage sind, große Mengen an Bilddaten in Echtzeit zu verarbeiten und Analyseergebnisse schnell auszugeben. Dies erfordert von den Kameras leistungsstarke Rechenkapazitäten und effiziente Algorithmenarchitekturen, um den Zeitanforderungen gerecht zu werden. Einige Kameras sind mit integrierten Deep-Learning-Beschleunigern ausgestattet, die Deep-Learning-Modelle wie Convolutional Neural Networks (CNN) schnell ausführen und so eine echte Analyse und ein echtes Verständnis komplexer Szenen ermöglichen. Bei der Sicherheitsüberwachung überwachen Roboterkameras die Aktivitäten des Personals in Echtzeit, und sobald ein abnormales Verhalten erkannt wird, wird sofort ein Alarm ausgelöst, der auf der leistungsstarken Echtzeitverarbeitungskapazität der Kamera beruht.