Aparaty lornetkowe
Kamery lornetkowe naśladują ludzkie widzenie obuoczne, rejestrując obiekt z różnych kątów za pomocą dwóch kamer i zapewniając zdolność postrzegania głębi poprzez wykorzystanie zasady paralaksy. Pozwala to robotowi wyczuwać trójwymiarową pozycję przestrzenną i obiektów, osiągając trójwymiarową percepcję otoczenia. Gdy robot chwyta przedmioty, kamery lornetkowe mogą dokładnie zmierzyć pozycję i postawę przedmiotów, dokładność i wskaźnik powodzenia chwytania.
Kamery głębinowe
Kamery głębi mogą bezpośrednio uzyskać informacje o głębokości obiektów. Typowe technologie kamer głębi obejmują światło strukturalne i czas-of (ToF). Kamery głębi światła strukturalnego projektują określone wzory światła na powierzchnię obiektów i obliczają głębokość obiektów na podstawie deformacji wzorów; kamery ToF z kolei obliczają odległość obiektów, mierząc czas potrzebny światłu na podróż od emisji do powrotu. Kamery głębi zapewniają robotom bardziej wszechstronne możliwości percepcji środowiska i odgrywają ważną rolę w takich zadaniach, jak nawigacja robota, unikanie przeszkód i rozpoznawanie obiektów.
Kamery na podczerwień
Kamery podczerwieni mogą rejestrować promieniowanie podczerwone emitowane przez obiekty i nie są ograniczone warunkami oświetleniowymi, co pozwala im na normalną pracę w warunkach słabego oświetlenia lub ciemności. W takich dziedzinach jak monitorowanie bezpieczeństwa i przemysł kamery podczerwieni pomagają ogólnym robotom humanoidalnym uzyskiwać obrazy termiczne obiektów docelowych, umożliwiając monitorowanie temperatury, śledzenie celów termicznych i percepcję wizualną w ciemnych środowiskach.
Zwykłe kamery RGB
Zwykły RGB
kamery przechwytuje informacje o obrazie za pomocą trzech kanałów kolorów: czerwonego (R), zielonego (G) i niebieskiego (B) i może prezentować bogate kolory i delikatną fakturę. Ten typ kamery nadaje się do scenariuszy, w których stawiane są wysokie wymagania co do wyglądu i rozpoznawania kolorów obiektów, takich jak rozpoznawanie twarzy, klasyfikacja obiektów i obraz, zapewniając robotom podstawową percepcję wizualną otaczającego środowiska.