Requisitos técnicos para câmeras em robôs humanoides em geral

Informações de profundidade são cruciais para que robôs humanoides em geral entendam a estrutura tridimensional de seus arredores, alcancem navegação precisa e evitem obstáculos, e concluam tarefas como agarrar. Tecnologias comuns de percepção de profundidade, como câmeras estéreo, o princípio de paralaxe e profundidade câmeras empregando técnicas de luz estruturada ou tempo de voo (ToF), fornece aos robôs informações de profundidade dos objetos. Quando um robô faz isping em um item, a tecnologia de percepção de profundidade pode medir com precisão a posição e a orientação do item, aumentando a taxa de sucesso de agarrar. Durante a navegação, ela ajuda o robô a medir a distância e a posição dos obstáculos ao redor, planejando um caminho seguro.

Para atingir uma percepção ambiental mais abrangente, robôs humanoides gerais geralmente adotam tecnologia multicâmera. Ao fundir diferentes tipos ou perspectivas de câmeras, como câmeras RGB e câmeras de profundidade, o robô pode obter informações de cor e textura de objetos e informações de profundidade, aprimorando a compreensão e percepção do ambiente pelo robô. Alguns robôs humanoides avançados são equipados com várias câmeras, detectando o ambiente ao redor de diferentes ângulos, alcançando cobertura visual e melhorando a confiabilidade e a precisão do sistema visual. Quando uma câmera falha, outras câmeras ainda podem garantir as funções visuais básicas do robô, alcançando backup de redundância.

Com o desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial, as câmeras em robôs humanoides em geral não são mais apenas dispositivos de aquisição de imagens, mas integram algoritmos mais inteligentes, como detecção de objetos, reconhecimento de imagens, segmentação semântica, reconhecimento de gestos e reconhecimento de expressão facial. Esses algoritmos podem executar análises e processamento de imagens em tempo real no final, reduzindo a transmissão de dados e melhorando a eficiência do processamento, alcançando uma tomada de decisão mais rápida e precisa. Por meio de algoritmos de detecção de objetos, os robôs podem identificar rapidamente alvos como pessoas, veículos e itens; os algoritmos de reconhecimento de gestos e reconhecimento de expressão facial ajudam os robôs a alcançar uma interação mais natural entre homem e máquina.

Ao executar tarefas, robôs humanoides gerais exigem que as câmeras sejam capazes de processar uma grande quantidade de dados de imagem em tempo real e produzir resultados de análise rapidamente. Isso exige que as câmeras tenham recursos de computação poderosos e arquiteturas de algoritmos eficientes para atender aos requisitos de tempo. Algumas câmeras são equipadas com aceleradores de aprendizado profundo integrados, que podem executar rapidamente modelos de aprendizado profundo, como redes neurais convolucionais (CNN), obtendo análise real e compreensão de cenas complexas. No monitoramento de segurança, as câmeras de robôs monitoram as atividades do pessoal em tempo real e, uma vez que o comportamento anormal é detectado, um alarme é imediatamente acionado, o que depende de sua poderosa capacidade de processamento em tempo real.