Kamery w robotach humanoidalnych

Kamery służą jako główny interfejs dla ogólnych robotów humanoidalnych do pozyskiwania informacji wizualnych ze świata zewnętrznego. Rejestrując obrazy otaczającego środowiska i konwertując je na sygnały cyfrowe, dostarczają podstawowych danych do późniejszej analizy wizualnej i przetwarzania. Na przykład w scenariuszach logistycznych i magazynowych roboty humanoidalne wykorzystują kamery do rejestrowania położenia, koloru i cech identyfikacyjnych towarów, umożliwiając precyzyjne rozpoznawanie i, w połączeniu z algorytmami planowania ścieżki, wydajne sortowanie i przechowywanie towarów. „Qinglong”, zaprezentowany na Światowej Konferencji Sztucznej Inteligencji w 2024 r., może pochwalić się 43 stawami i elastycznymi ruchami. Wyczuwa swoje otoczenie za pomocą kamer, co pozwala mu podnosić małe przedmioty o wielkości zaledwie 2 centymetrów, a nawet używać narzędzi do wybierania nasion sezamu ze stosu prosa.

Dzięki technologii komputerowego widzenia, ogólne roboty humanoidalne mogą wykonywać dogłębną analizę danych obrazu uchwyconych przez kamery, rozpoznając różne obiekty docelowe, takie jak ludzie, pojazdy i określone, i stale śledząc te cele. W dziedzinie monitorowania bezpieczeństwa kamery robotów humanoidalnych mogą monitorować trajektorie ruchu osób w czasie rzeczywistym. Gdy zostaną wykryte nietypowe zachowania, takie jak asitering, running lub ingerowanie w obszary zastrzeżone, alarmy są natychmiast uruchamiane, zapewniając silne wsparcie dla zapobiegania bezpieczeństwu. Roboty humanoidalne, które zapewniają recepcję i usługi w hotelach i centrach handlowych, wyposażone w kamery o wysokiej wydajności, mogą sprawnie reagować na potrzeby klientów w czasie rzeczywistym.

W przypadku mobilnych robotów ogólnych kamery są jednym z głównych czujników umożliwiających autonomiczną nawigację i omijanie przeszkód. Dzięki analizie obrazów otaczającego środowiska w czasie rzeczywistym roboty mogą identyfikować kluczowe informacje, takie jak drogi, przeszkody i punkty orientacyjne. W połączeniu z danymi z innych czujników, takich jak lidary i czujniki ultradźwiękowe, mogą wykonywać fuzję informacji z wielu źródeł, aby planować bezpieczne i wydajne ścieżki podróży i unikać kolizji z przeszkodami. Humanoidalny robot Unitree H1 firmy Unitree Technology, wyposażony w kamerę Intel RealSense Depth Camera D43i i moduł lidar DJI Livox Mid-360, przyjmuje technologię panoramicznej percepcji głębi 360°, co pozwala mu precyzyjnie uchwycić każde otaczające środowisko. Może poruszać się z prędkością do 3,3 metra na sekundę, a także może elastycznie startować, biegać i skakać w środowiskach świata.

Jeśli chodzi o interakcję człowiek-maszyna, kamery pomagają ogólnym robotom humanoidalnym rozpoznawać i rozumieć ludzkie mimiki twarzy, gesty dłoni i inne, osiągając bardziej naturalne i płynne interakcje. Dzięki technologii rozpoznawania twarzy roboty mogą identyfikować różnych użytkowników i świadczyć spersonalizowane usługi na podstawie tożsamości i preferencji użytkownika. Rozpoznawanie gestów pozwala użytkownikom kontrolować robota za pomocą prostych ruchów dłoni, bez potrzeby stosowania złożonych interfejsów operacyjnych. W dziedzinie edukacji roboty humanoidalne mogą rejestrować mimikę uczniów i za pomocą kamer rozumieć ich stan nauki i emocje oraz dostosowywać metody nauczania w odpowiednim czasie, aby poprawić skuteczność nauczania.