Exigences techniques pour les caméras des robots humanoïdes généraux

Les informations de profondeur sont cruciales pour que les robots humanoïdes généraux comprennent la structure tridimensionnelle de leur environnement, parviennent à une navigation précise et à éviter les obstacles, et accomplissent des tâches telles que la préhension. Les technologies courantes de perception de la profondeur, telles que les caméras stéréo, le principe de parallaxe et de profondeur caméras En utilisant des techniques de lumière structurée ou de temps de vol (ToF), les robots disposent d'informations sur la profondeur des objets. Lorsqu'un robot pointe un objet, la technologie de perception de la profondeur peut mesurer avec précision la position et l'orientation de l'objet, augmentant ainsi le taux de réussite de la saisie. Pendant la navigation, elle aide le robot à déterminer la distance et la position des obstacles environnants, en planifiant un chemin sûr.

Pour obtenir une perception environnementale plus complète, les robots humanoïdes généraux adoptent souvent une technologie multi-caméras. En fusionnant différents types ou perspectives caméras, comme les caméras RVB et les caméras de profondeur, le robot peut obtenir à la fois des informations sur la couleur et la texture des objets et des informations sur la profondeur, améliorant ainsi la compréhension et la perception de l'environnement par le robot. Certains robots humanoïdes avancés sont équipés de plusieurs caméras, détectant l'environnement environnant sous différents angles, réalisant une couverture visuelle et améliorant la fiabilité et la précision du système visuel. Lorsqu'une caméra tombe en panne, d'autres caméras peuvent toujours assurer les fonctions visuelles de base du robot, réalisant ainsi une sauvegarde redondante.

Avec le développement de la technologie de l'intelligence artificielle, les caméras des robots humanoïdes en général ne sont plus seulement des dispositifs d'acquisition d'images mais intègrent des algorithmes plus intelligents tels que la détection d'objets, la reconnaissance d'images, la segmentation sémantique, la reconnaissance des gestes et la reconnaissance des expressions faciales. Ces algorithmes peuvent effectuer une analyse et un traitement en temps réel des images à la fin, réduisant la transmission de données et améliorant l'efficacité du traitement, permettant une prise de décision plus rapide et plus précise. Grâce aux algorithmes de détection d'objets, les robots peuvent identifier rapidement des cibles telles que des personnes, des véhicules et des objets ; les algorithmes de reconnaissance des gestes et des expressions faciales aident les robots à réaliser une interaction homme-machine plus naturelle.

Lors de l'exécution de tâches, les robots humanoïdes généraux ont besoin de caméras capables de traiter une grande quantité de données d'image en temps réel et de générer rapidement des résultats d'analyse. Cela nécessite que les caméras disposent de capacités de calcul puissantes et d'architectures d'algorithmes efficaces pour répondre aux exigences de temps. Certaines caméras sont équipées d'accélérateurs d'apprentissage profond intégrés, qui peuvent exécuter rapidement des modèles d'apprentissage profond tels que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), permettant ainsi une analyse et une compréhension réelles de scènes complexes. Dans le cadre de la surveillance de sécurité, les caméras robotisées surveillent les activités du personnel en temps réel et, une fois qu'un comportement anormal est détecté, une alarme est immédiatement déclenchée, qui s'appuie sur sa puissante capacité de traitement en temps réel.