Wymagania techniczne dla kamer w robotach humanoidalnych

Informacje o głębokości są kluczowe dla ogólnych robotów humanoidalnych, aby mogły zrozumieć trójwymiarową strukturę otoczenia, osiągnąć precyzyjną nawigację i unikać przeszkód oraz wykonywać zadania takie jak chwytanie. Powszechne technologie percepcji głębi, takie jak kamery stereoskopowe, zasada paralaksy i głębi kamery wykorzystując techniki światła strukturalnego lub czasu przelotu (ToF), dostarczają robotom informacji o głębokości obiektów. Gdy robot chwyta przedmiot, technologia percepcji głębi może dokładnie zmierzyć położenie i orientację przedmiotu, zwiększając wskaźnik powodzenia chwytania. Podczas nawigacji pomaga robotowi określić odległość i położenie otaczających przeszkód, planując bezpieczną ścieżkę.

Aby osiągnąć bardziej wszechstronną percepcję środowiska, ogólne roboty humanoidalne często przyjmują technologię wielokamerową. Łącząc różne typy lub perspektywy kamery, takie jak kamery RGB i kamery głębi, robot może uzyskać zarówno informacje o kolorze i teksturze obiektów, jak i informacje o głębi, zwiększając zrozumienie i percepcję środowiska przez robota. Niektóre zaawansowane roboty humanoidalne są wyposażone w wiele kamer, wykrywających otaczające środowisko pod różnymi kątami, uzyskując zasięg wizualny i poprawiając niezawodność i dokładność systemu wizualnego. Gdy kamera zawiedzie, inne kamery nadal mogą zapewnić podstawowe funkcje wizualne robota, uzyskując nadmiarową kopię zapasową.

Dzięki rozwojowi technologii sztucznej inteligencji kamery w robotach humanoidalnych nie są już tylko urządzeniami do akwizycji obrazu, ale integrują bardziej inteligentne algorytmy, takie jak wykrywanie obiektów, rozpoznawanie obrazów, segmentacja semantyczna, rozpoznawanie gestów i rozpoznawanie wyrazu twarzy. Algorytmy te mogą wykonywać analizę w czasie rzeczywistym i przetwarzanie obrazów na końcu, zmniejszając transmisję danych i poprawiając wydajność przetwarzania, osiągając szybsze i dokładniejsze podejmowanie decyzji. Dzięki algorytmom wykrywania obiektów roboty mogą szybko identyfikować cele, takie jak ludzie, pojazdy i przedmioty; algorytmy rozpoznawania gestów i wyrazu twarzy pomagają robotom osiągnąć bardziej naturalną interakcję człowiek-maszyna.

Podczas wykonywania zadań, ogólne roboty humanoidalne wymagają, aby kamery były w stanie przetwarzać dużą ilość danych obrazu w czasie rzeczywistym i szybko generować wyniki analizy. Wymaga to, aby kamery miały potężne możliwości obliczeniowe i wydajne architektury algorytmów, aby sprostać wymaganiom czasowym. Niektóre kamery są wyposażone we wbudowane akceleratory głębokiego uczenia, które mogą szybko uruchamiać modele głębokiego uczenia, takie jak sieci neuronowe splotowe (CNN), uzyskując rzeczywistą analizę i zrozumienie złożonych scen. W monitorowaniu bezpieczeństwa kamery robotów monitorują działania personelu w czasie rzeczywistym, a po wykryciu nieprawidłowego zachowania natychmiast uruchamiany jest alarm, który opiera się na jego potężnej zdolności przetwarzania w czasie rzeczywistym.