Persyaratan Teknis Kamera pada Robot Humanoid Umum

Informasi kedalaman sangat penting bagi robot humanoid umum untuk memahami struktur tiga dimensi lingkungannya, mencapai navigasi yang tepat dan menghindari rintangan, serta menyelesaikan tugas seperti menggenggam. Teknologi persepsi kedalaman umum, seperti kamera stereo prinsip paralaks dan kedalaman kamera Dengan menggunakan teknik cahaya terstruktur atau time-of-flight (ToF), robot akan memperoleh informasi kedalaman objek. Saat robot menangkap suatu objek, teknologi persepsi kedalaman dapat mengukur posisi dan orientasi objek secara akurat, sehingga meningkatkan tingkat keberhasilan dalam menangkap objek. Selama navigasi, teknologi ini membantu robot mengetahui jarak dan posisi rintangan di sekitarnya, serta merencanakan jalur yang aman.

Untuk mencapai persepsi lingkungan yang lebih komprehensif, robot humanoid umum sering mengadopsi teknologi multikamera. Dengan menggabungkan berbagai jenis atau perspektif kamera, seperti kamera RGB dan kamera kedalaman, robot dapat memperoleh informasi warna dan tekstur objek serta informasi kedalaman, yang meningkatkan pemahaman dan persepsi robot terhadap lingkungan. Beberapa robot humanoid canggih dilengkapi dengan beberapa kamera, yang dapat merasakan lingkungan sekitar dari berbagai sudut, mencapai cakupan visual, dan meningkatkan keandalan dan keakuratan sistem visual. Ketika satu kamera gagal, kamera lain tetap dapat memastikan fungsi visual dasar robot, sehingga mencapai cadangan redundansi.

Dengan berkembangnya teknologi kecerdasan buatan, kamera pada robot humanoid pada umumnya tidak lagi hanya sebagai perangkat akuisisi gambar, tetapi juga mengintegrasikan algoritma yang lebih cerdas seperti deteksi objek, pengenalan gambar, segmentasi semantik, pengenalan gerakan, dan pengenalan ekspresi wajah. Algoritma ini dapat melakukan analisis dan pemrosesan gambar secara real-time, sehingga mengurangi transmisi data dan meningkatkan efisiensi pemrosesan, sehingga menghasilkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan akurat. Melalui algoritma deteksi objek, robot dapat dengan cepat mengidentifikasi target seperti orang, kendaraan, dan barang; algoritma pengenalan gerakan dan pengenalan ekspresi wajah membantu robot mencapai interaksi manusia-mesin yang lebih alami.

Saat menjalankan tugas, robot humanoid umum mengharuskan kamera mampu memproses sejumlah besar data gambar secara real-time dan mengeluarkan hasil analisis dengan cepat. Hal ini mengharuskan kamera memiliki kemampuan komputasi yang kuat dan arsitektur algoritma yang efisien untuk memenuhi persyaratan waktu. Beberapa kamera dilengkapi dengan akselerator pembelajaran mendalam bawaan, yang dapat dengan cepat menjalankan model pembelajaran mendalam seperti jaringan saraf konvolusional (CNN), mencapai analisis dan pemahaman nyata tentang pemandangan yang kompleks. Dalam pemantauan keamanan, kamera robot memantau aktivitas personel secara real-time, dan setelah perilaku abnormal terdeteksi, alarm segera dipicu yang bergantung pada kemampuan pemrosesan real-time yang kuat.