دوربین‌ها در ربات‌های انسان‌نمای عمومی

دوربین ها به عنوان رابط اصلی برای ربات های انسان نما عمومی برای به دست آوردن اطلاعات بصری از دنیای خارج عمل می کنند. آنها با گرفتن تصاویری از محیط اطراف و تبدیل آنها به سیگنال های دیجیتال، داده های اساسی را برای تجزیه و تحلیل و پردازش بصری بعدی فراهم می کنند. به عنوان مثال، در سناریوهای لجستیک و انبارداری، ربات‌های انسان‌نما از دوربین‌ها برای ثبت موقعیت، رنگ و ویژگی‌های شناسایی کالاها استفاده می‌کنند که امکان شناسایی دقیق و همراه با الگوریتم‌های برنامه‌ریزی مسیر، مرتب‌سازی و ذخیره‌سازی کارآمد کالاها را فراهم می‌کند. "Qinglong" که در کنفرانس جهانی هوش مصنوعی 2024 رونمایی شد، دارای 43 مفصل و حرکت انعطاف پذیر است. محیط اطراف خود را از طریق دوربین ها حس می کند و به آن اجازه می دهد اشیای کوچک به اندازه 2 سانتی متر را بردارد و حتی از ابزارهایی برای جدا کردن دانه های کنجد از انبوه ارزن استفاده کند.

با کمک فناوری بینایی کامپیوتری، روبات‌های انسان‌نمای عمومی می‌توانند تجزیه و تحلیل عمیق داده‌های تصویر گرفته‌شده توسط دوربین‌ها را انجام دهند، اشیاء مختلف هدف مانند افراد، وسایل نقلیه و خاص را شناسایی کرده و به طور مداوم این اهداف را ردیابی کنند. در زمینه نظارت امنیتی، دوربین های ربات انسان نما می توانند مسیر حرکت افراد را در زمان واقعی نظارت کنند. هنگامی که رفتارهای غیرعادی مانند دویدن، دویدن یا تجاوز به مناطق ممنوعه تشخیص داده شد، هشدارها فوراً فعال می شوند و پشتیبانی قوی برای پیشگیری از ایمنی ارائه می دهند. ربات های انسان نما که به ارائه خدمات پذیرایی و خدمات در هتل ها و مراکز خرید مجهز هستند، مجهز به دوربین های با کارایی بالا هستند، می توانند به طور موثر به نیازهای مشتری در زمان واقعی پاسخ دهند.

برای ربات‌های عمومی متحرک، دوربین‌ها یکی از حسگرهای اصلی برای دستیابی به ناوبری مستقل و اجتناب از موانع هستند. از طریق تجزیه و تحلیل بلادرنگ تصاویر محیط اطراف، ربات ها می توانند اطلاعات کلیدی را به عنوان جاده ها، موانع و نقاط دیدنی شناسایی کنند. همراه با داده های دیگر حسگرها مانند لیدارها و حسگرهای اولتراسونیک، آنها می توانند ادغام اطلاعات چند منبعی را برای برنامه ریزی مسیرهای سفر کارآمد ایمن و جلوگیری از برخورد با موانع انجام دهند. ربات انسان نمای Unitree H1 از فناوری Unitree، مجهز به دوربین عمقی RealSense Intel D43i و ماژول DJI Livox Mid-360 lidar، از فناوری درک عمق پانوراما 360 درجه استفاده می کند و به آن اجازه می دهد تا به طور دقیق هر محیط اطراف را درک کند. می تواند با سرعت 3.3 متر در ثانیه حرکت کند و همچنین می تواند در محیط های جهانی به طور انعطاف پذیر شروع کند، بدود و بپرد.

از نظر تعامل انسان و ماشین، دوربین‌ها به ربات‌های انسان‌نما کمک می‌کنند تا حالت‌های چهره انسان، حرکات دست، و بیشتر به تعاملات طبیعی‌تر و نرم‌تر دست یابند. از طریق فناوری تشخیص چهره، ربات ها می توانند کاربران مختلف را شناسایی کرده و خدمات شخصی سازی شده را بر اساس هویت و ترجیحات کاربر ارائه دهند. تشخیص ژست به کاربران اجازه می دهد تا بدون نیاز به رابط های عملیاتی پیچیده، ربات را با حرکات ساده دست کنترل کنند. در زمینه آموزش، ربات‌های انسان‌نما می‌توانند عبارات دانش‌آموزان و از طریق دوربین عکاسی کنند، وضعیت یادگیری و احساسات آنها را درک کنند و روش‌های تدریس را به موقع تنظیم کنند تا اثربخشی تدریس بهبود یابد.