Cámaras en robots humanoides generales

Las cámaras sirven como interfaz principal para que los robots humanoides adquieran información visual del mundo exterior. Al capturar imágenes del entorno circundante y convertirlas en señales digitales, proporcionan datos fundamentales para el posterior análisis y procesamiento visual. Por ejemplo, en escenarios de logística y almacenamiento, los robots humanoides utilizan cámaras para capturar la posición, el color y las características de identificación de las mercancías, lo que permite un reconocimiento preciso y, combinado con algoritmos de planificación de rutas, una clasificación y almacenamiento eficientes de las mercancías. El "Qinglong", presentado en la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial de 2024, cuenta con 43 articulaciones y movimientos flexibles. Detecta su entorno a través de cámaras, lo que le permite recoger objetos pequeños de hasta 2 centímetros e incluso utilizar herramientas para extraer semillas de sésamo de una pila de mijo.

Con la ayuda de la tecnología de visión artificial, los robots humanoides en general pueden realizar un análisis profundo de los datos de imagen capturados por las cámaras, reconociendo diferentes objetos objetivo, como personas, vehículos y objetos específicos, y haciendo un seguimiento continuo de estos objetivos. En el campo de la vigilancia de la seguridad, las cámaras de los robots humanoides pueden monitorear las trayectorias de movimiento de las personas en tiempo real. Una vez que se detectan comportamientos anormales, como quedarse sentado, correr o invadir áreas restringidas, se activan las alarmas de inmediato, lo que proporciona un fuerte apoyo para la prevención de la seguridad. Los robots humanoides que brindan recepción y servicios en hoteles y centros comerciales, equipados con cámaras de alto rendimiento, pueden responder de manera eficiente a las necesidades de los clientes en tiempo real.

En el caso de los robots móviles generales, las cámaras son uno de los sensores principales para lograr una navegación autónoma y evitar obstáculos. A través del análisis en tiempo real de imágenes del entorno circundante, los robots pueden identificar información clave como caminos, obstáculos y puntos de referencia. Combinados con datos de otros sensores como lidars y sensores ultrasónicos, pueden realizar una fusión de información de múltiples fuentes para planificar rutas de viaje seguras y eficientes y evitar colisiones con obstáculos. El robot humanoide Unitree H1 de Unitree Technology, equipado con la cámara de profundidad Intel RealSense D43i y el módulo lidar DJI Livox Mid-360, adopta la tecnología de percepción de profundidad panorámica de 360°, lo que le permite captar con precisión cada uno de los entornos circundantes. Puede moverse a una velocidad de hasta 3,3 metros por segundo y también puede despegar, correr y saltar de manera flexible en entornos del mundo real.

En términos de interacción hombre-máquina, las cámaras ayudan a los robots humanoides generales a reconocer y comprender las expresiones faciales humanas, los gestos de las manos y más, logrando interacciones más naturales y fluidas. A través de la tecnología de reconocimiento facial, los robots pueden identificar a diferentes usuarios y brindar servicios personalizados según la identidad y las preferencias del usuario. El reconocimiento de gestos permite a los usuarios controlar el robot con simples movimientos de la mano, sin la necesidad de interfaces de operación complejas. En el campo de la educación, los robots humanoides pueden capturar las expresiones de los estudiantes y, a través de cámaras, comprender su estado de aprendizaje y emociones, y ajustar los métodos de enseñanza de manera oportuna para mejorar la eficacia de la enseñanza.