Requisiti tecnici per le telecamere nei robot umanoidi generali

Le informazioni sulla profondità sono fondamentali per i robot umanoidi generici, per comprendere la struttura tridimensionale dell'ambiente circostante, raggiungere una navigazione precisa e superare gli ostacoli, e completare compiti come afferrare. Le comuni tecnologie di percezione della profondità, come le telecamere stereo, il principio di parallasse e profondità telecamere utilizzando tecniche di luce strutturata o di tempo di volo (ToF), fornisce ai robot informazioni sulla profondità degli oggetti. Quando un robot ispinga un oggetto, la tecnologia di percezione della profondità può misurare con precisione la posizione e l'orientamento dell'oggetto, aumentando il tasso di successo della presa. Durante la navigazione, aiuta il robot a conoscere la distanza e la posizione degli ostacoli circostanti, pianificando un percorso sicuro.

Per ottenere una percezione ambientale più completa, i robot umanoidi generici spesso adottano la tecnologia multi-camera. Fondendo diversi tipi o prospettive di telecamere, come telecamere RGB e telecamere di profondità, il robot può ottenere sia informazioni sul colore e sulla consistenza degli oggetti sia informazioni sulla profondità, migliorando la comprensione e la percezione dell'ambiente da parte del robot. Alcuni robot umanoidi avanzati sono dotati di più telecamere, che rilevano l'ambiente circostante da diverse angolazioni, ottenendo una copertura visiva e migliorando l'affidabilità e l'accuratezza del sistema visivo. Quando una telecamera si guasta, altre telecamere possono comunque garantire le funzioni visive di base del robot, ottenendo un backup di ridondanza.

Con lo sviluppo della tecnologia dell'intelligenza artificiale, le telecamere nei robot umanoidi in generale non sono più solo dispositivi di acquisizione delle immagini, ma integrano algoritmi più intelligenti come il rilevamento degli oggetti, il riconoscimento delle immagini, la segmentazione semantica, il riconoscimento dei gesti e il riconoscimento delle espressioni facciali. Questi algoritmi possono eseguire analisi ed elaborazione in tempo reale delle immagini alla fine, riducendo la trasmissione dei dati e migliorando l'efficienza di elaborazione, ottenendo un processo decisionale più rapido e accurato. Attraverso algoritmi di rilevamento degli oggetti, i robot possono identificare rapidamente obiettivi come persone, veicoli e oggetti; gli algoritmi di riconoscimento dei gesti e di riconoscimento delle espressioni facciali aiutano i robot a ottenere un'interazione uomo-macchina più naturale.

Quando eseguono attività, i robot umanoidi generici richiedono che le telecamere siano in grado di elaborare una grande quantità di dati di immagini in tempo reale e di produrre rapidamente risultati di analisi. Ciò richiede che le telecamere abbiano potenti capacità di elaborazione e architetture di algoritmi efficienti per soddisfare i requisiti di tempo. Alcune telecamere sono dotate di acceleratori di apprendimento profondo integrati, che possono eseguire rapidamente modelli di apprendimento profondo come reti neurali convoluzionali (CNN), ottenendo analisi e comprensione reali di scene complesse. Nel monitoraggio della sicurezza, le telecamere robotiche monitorano le attività del personale in tempo reale e, una volta rilevato un comportamento anomalo, viene immediatamente attivato un allarme che si basa sulla sua potente capacità di elaborazione in tempo reale.