الزامات فنی برای دوربین در ربات های انسان نما عمومی

اطلاعات عمق برای ربات‌های انسان‌نمای عمومی بسیار مهم است که ساختار سه‌بعدی محیط اطراف خود را درک کنند، به ناوبری دقیق و اجتناب از موانع دست یابند و وظایفی مانند درک کردن را کامل کنند. فن آوری های رایج درک عمق، مانند دوربین های استریو اصل اختلاف منظر و عمق دوربین ها با استفاده از تکنیک‌های نور ساختاریافته یا زمان پرواز (ToF)، اطلاعات عمق اجسام را در اختیار روبات‌ها قرار می‌دهد. هنگامی که یک ربات از یک آیتم استفاده می کند، فناوری درک عمق می تواند موقعیت و جهت آن مورد را به دقت اندازه گیری کند و میزان موفقیت در گرفتن آن را افزایش دهد. در طول مسیریابی، به ربات کمک می کند تا فاصله و موقعیت موانع اطراف را تعیین کند و یک مسیر امن را برنامه ریزی کند.

برای دستیابی به درک محیطی جامع تر، ربات های انسان نما عمومی اغلب از فناوری چند دوربین استفاده می کنند. با ادغام انواع یا دیدگاه های مختلف دوربین هامانند دوربین های RGB و دوربین های عمق، ربات می تواند اطلاعات رنگ و بافت اشیا و اطلاعات عمق را به دست آورد و درک و درک ربات از محیط را افزایش دهد. برخی از ربات های انسان نما پیشرفته مجهز به دوربین های متعددی هستند که محیط اطراف را از زوایای مختلف حس می کنند، به پوشش بصری دست می یابند و قابلیت اطمینان و دقت سیستم بصری را بهبود می بخشند. هنگامی که یک دوربین از کار می افتد، دوربین های دیگر همچنان می توانند عملکردهای بصری اساسی ربات را تضمین کنند و به پشتیبان گیری اضافی دست یابند.

با توسعه فناوری هوش مصنوعی، دوربین‌ها به طور کلی ربات‌های انسان‌نما دیگر تنها دستگاه‌های جمع‌آوری تصویر نیستند، بلکه الگوریتم‌های هوشمندتری مانند تشخیص اشیا، تشخیص تصویر، تقسیم‌بندی معنایی، تشخیص ژست‌ها و تشخیص حالت چهره را با هم ترکیب می‌کنند. این الگوریتم‌ها می‌توانند تجزیه و تحلیل و پردازش بلادرنگ تصاویر را در انتها انجام دهند، انتقال داده‌ها را کاهش دهند و کارایی پردازش را بهبود بخشند و به تصمیم‌گیری سریع‌تر و دقیق‌تر دست یابند. از طریق الگوریتم های تشخیص اشیا، ربات ها می توانند به سرعت اهدافی مانند افراد، وسایل نقلیه و اقلام را شناسایی کنند. الگوریتم‌های تشخیص حرکات و تشخیص حالت چهره به روبات‌ها کمک می‌کنند تا تعامل طبیعی‌تری بین انسان و ماشین داشته باشند.

هنگام اجرای وظایف، روبات‌های انسان‌نمای عمومی به دوربین‌هایی نیاز دارند که بتوانند حجم زیادی از داده‌های تصویر را در زمان واقعی پردازش کنند و به سرعت نتایج تجزیه و تحلیل خروجی را ارائه دهند. این امر مستلزم آن است که دوربین ها دارای قابلیت های محاسباتی قدرتمند و معماری الگوریتم های کارآمد برای برآوردن نیازهای زمان باشند. برخی از دوربین‌ها مجهز به شتاب‌دهنده‌های یادگیری عمیق داخلی هستند که می‌توانند به سرعت مدل‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) را اجرا کنند و به تجزیه و تحلیل واقعی و درک صحنه‌های پیچیده دست یابند. در مانیتورینگ امنیتی، دوربین‌های ربات فعالیت‌های پرسنل را در زمان واقعی نظارت می‌کنند و به محض اینکه رفتار غیرعادی شناسایی شود، بلافاصله زنگ هشداری به صدا در می‌آید که به قابلیت پردازش بلادرنگ قدرتمند آن متکی است.