Камеры в гуманоидных роботах общего назначения

Камеры служат основным интерфейсом для обычных гуманоидных роботов для получения визуальной информации из внешнего мира. Захватывая изображения окружающей среды и преобразуя их в цифровые сигналы, они предоставляют фундаментальные данные для последующего визуального анализа и обработки. Например, в сценариях логистики и складирования гуманоидные роботы используют камеры для захвата положения, цвета и идентификационных признаков товаров, что позволяет точно распознавать и, в сочетании с алгоритмами планирования пути, эффективно сортировать и хранить товары. «Qinglong», представленный на Всемирной конференции по искусственному интеллекту 2024 года, может похвастаться 43 суставами и гибкими движениями. Он ощущает свое окружение с помощью камер, что позволяет ему подбирать небольшие предметы размером до 2 сантиметров и даже использовать инструменты, чтобы извлекать семена кунжута из кучи проса.

С помощью технологии компьютерного зрения обычные гуманоидные роботы могут выполнять глубокий анализ данных изображений, полученных с камер, распознавая различные целевые объекты, такие как люди, транспортные средства и конкретные, и непрерывно отслеживая эти цели. В области мониторинга безопасности камеры гуманоидных роботов могут отслеживать траектории движения людей в режиме реального времени. При обнаружении ненормального поведения, такого как сидение, бег или проникновение в ограниченные зоны, немедленно срабатывает сигнализация, что обеспечивает надежную поддержку мерам по предотвращению безопасности. Гуманоидные роботы, которые обеспечивают прием и обслуживание в отелях и торговых центрах, оборудованные высокопроизводительными камерами, могут эффективно реагировать на потребности клиентов в режиме реального времени.

Для мобильных роботов общего назначения камеры являются одним из основных датчиков для достижения автономной навигации и обхода препятствий. Благодаря анализу изображений окружающей среды в реальном времени роботы могут определять ключевую информацию, такую как дороги, препятствия и ориентиры. В сочетании с данными от других датчиков, таких как лидары и ультразвуковые датчики, они могут выполнять слияние информации из нескольких источников для планирования безопасных эффективных маршрутов движения и избегания столкновений с препятствиями. Гуманоидный робот Unitree H1 от Unitree Technology, оснащенный камерой Intel RealSense Depth Camera D43i и модулем лидара DJI Livox Mid-360, использует технологию панорамного восприятия глубины на 360°, что позволяет ему точно захватывать каждую часть окружающей среды. Он может двигаться со скоростью до 3,3 метра в секунду, а также может гибко стартовать, бегать и прыгать в условиях окружающего мира.

С точки зрения взаимодействия человека и машины, камеры помогают обычным гуманоидным роботам распознавать и понимать выражения человеческого лица, жесты рук и многое другое, достигая более естественного и плавного взаимодействия. Благодаря технологии распознавания лиц роботы могут идентифицировать разных пользователей и предоставлять персонализированные услуги на основе личности и предпочтений пользователя. Распознавание жестов позволяет пользователям управлять роботом простыми движениями рук, без необходимости в сложных интерфейсах управления. В сфере образования гуманоидные роботы могут улавливать выражения лиц учащихся и с помощью камер понимать их статус обучения и эмоции, а также своевременно корректировать методы обучения для повышения эффективности обучения.