Технические требования к камерам в гуманоидных роботах общего назначения

Информация о глубине имеет решающее значение для понимания гуманоидными роботами трехмерной структуры своего окружения, точной навигации и избегания препятствий, а также для выполнения таких задач, как хватание. Распространенные технологии восприятия глубины, такие как стереокамеры, принцип параллакса и глубины камеры Используя структурированный свет или методы времени пролета (ToF), роботы получают информацию о глубине объектов. Когда робот сканирует предмет, технология восприятия глубины может точно измерить положение и ориентацию предмета, увеличивая вероятность успешного захвата. Во время навигации она помогает роботу определить расстояние и положение окружающих препятствий, планируя безопасный путь.

Для достижения более полного восприятия окружающей среды, обычные гуманоидные роботы часто используют многокамерную технологию. Объединяя различные типы или перспективы камеры, например, камеры RGB и камеры глубины, робот может получать как информацию о цвете и текстуре объектов, так и информацию о глубине, что улучшает понимание и восприятие роботом окружающей среды. Некоторые продвинутые гуманоидные роботы оснащены несколькими камерами, которые считывают окружающую среду с разных углов, обеспечивая визуальное покрытие и повышая надежность и точность визуальной системы. Когда камера выходит из строя, другие камеры все еще могут обеспечить основные визуальные функции робота, обеспечивая резервное резервирование.

С развитием технологий искусственного интеллекта камеры в гуманоидных роботах больше не являются просто устройствами получения изображений, а интегрируют более интеллектуальные алгоритмы, такие как обнаружение объектов, распознавание изображений, семантическая сегментация, распознавание жестов и распознавание выражений лиц. Эти алгоритмы могут выполнять анализ и обработку изображений в реальном времени в конечном итоге, сокращая передачу данных и повышая эффективность обработки, достигая более быстрого и точного принятия решений. Благодаря алгоритмам обнаружения объектов роботы могут быстро идентифицировать цели, такие как люди, транспортные средства и предметы; алгоритмы распознавания жестов и выражений лиц помогают роботам достигать более естественного взаимодействия человека и машины.

При выполнении задач обычные гуманоидные роботы требуют, чтобы камеры могли обрабатывать большой объем данных изображений в режиме реального времени и быстро выводить результаты анализа. Для этого камеры должны обладать мощными вычислительными возможностями и эффективной архитектурой алгоритмов для соответствия требованиям времени. Некоторые камеры оснащены встроенными ускорителями глубокого обучения, которые могут быстро запускать модели глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN), достигая реального анализа и понимания сложных сцен. В мониторинге безопасности роботизированные камеры отслеживают действия персонала в режиме реального времени, и как только обнаруживается ненормальное поведение, немедленно срабатывает сигнализация, которая опирается на его мощную возможность обработки в реальном времени.