Câmeras em geral Robôs humanoides

Câmeras servem como a interface primária para robôs humanoides gerais adquirirem informações visuais do mundo externo. Ao capturar imagens do ambiente ao redor e convertê-las em sinais digitais, elas fornecem dados fundamentais para análise e processamento visual subsequentes. Por exemplo, em cenários de logística e armazenagem, robôs humanoides usam câmeras para capturar a posição, cor e características de identificação de mercadorias, permitindo reconhecimento preciso e, combinado com algoritmos de planejamento de caminho, classificação e armazenamento eficientes de mercadorias. O "Qinglong", revelado na Conferência Mundial de Inteligência Artificial de 2024, possui 43 articulações e movimentos flexíveis. Ele detecta seus arredores por meio de câmeras, permitindo que ele pegue pequenos objetos de até 2 centímetros e até mesmo use ferramentas para escolher sementes de gergelim de uma pilha de painço.

Com a ajuda da tecnologia de visão computacional, robôs humanoides gerais podem executar análises aprofundadas de dados de imagem capturados por câmeras, reconhecendo diferentes objetos-alvo, como pessoas, veículos e alvos específicos, e rastreando continuamente esses alvos. No campo do monitoramento de segurança, câmeras de robôs humanoides podem monitorar as trajetórias de movimento de indivíduos em tempo real. Uma vez que comportamentos anormais, como andar, correr ou invadir áreas restritas são detectados, os alarmes são imediatamente acionados, fornecendo forte suporte para prevenção de segurança. Robôs humanoides que fornecem recepção e serviços em hotéis e shoppings, equipados com câmeras de alto desempenho, podem responder eficientemente às necessidades do cliente em tempo real.

Para robôs móveis gerais, as câmeras são um dos principais sensores para alcançar navegação autônoma e evitar obstáculos. Por meio da análise em tempo real de imagens do ambiente ao redor, os robôs podem identificar informações importantes como estradas, obstáculos e pontos de referência. Combinados com dados de outros sensores, como lidars e sensores ultrassônicos, eles podem executar fusão de informações de várias fontes para planejar caminhos de viagem seguros e eficientes e evitar colisões com obstáculos. O robô humanoide Unitree H1 da Unitree Technology, equipado com a Intel RealSense Depth Camera D43i e o módulo lidar DJI Livox Mid-360, adota a tecnologia de percepção de profundidade panorâmica de 360°, permitindo que ele capte com precisão cada ambiente ao redor. Ele pode se mover a uma velocidade de até 3,3 metros por segundo e também pode iniciar, correr e pular de forma flexível em ambientes no mundo.

Em termos de interação homem-máquina, as câmeras ajudam robôs humanoides gerais a reconhecer e entender expressões faciais humanas, gestos com as mãos e muito mais, alcançando interações mais naturais e suaves. Por meio da tecnologia de reconhecimento facial, os robôs podem identificar diferentes usuários e fornecer serviços personalizados com base na identidade e preferências do usuário. O reconhecimento de gestos permite que os usuários controlem o robô com movimentos simples das mãos, sem a necessidade de interfaces de operação complexas. No campo da educação, os robôs humanoides podem capturar as expressões dos alunos e, por meio de câmeras, entender seu status de aprendizagem e emoções e ajustar os métodos de ensino em tempo hábil para melhorar a eficácia do ensino.