通用人形機器人對攝影機的技術需求

深度資訊對於一般人形機器人了解周圍環境的三維結構、實現精準導航和避障、完成抓取等任務至關重要。常見的深度感知技術，如立體相機、視差和深度的原理 相機 採用結構光或飛行時間（ToF）技術，為機器人提供物體的深度資訊。當機器人抓取物品時，深度感知技術可以精確測量物品的位置和方向，並提高抓取的成功率。在導航過程中，它幫助機器人了解周圍障礙物的距離和位置，規劃安全的路徑。

為了實現更全面的環境感知，一般人形機器人往往採用多攝影機技術。透過融合不同類型或觀點 相機例如RGB攝影機、深度攝影機等，可以讓機器人同時獲得物體的顏色、紋理資訊和深度訊息，增強機器人對環境的理解和感知。一些先進的人形機器人配備有多個攝影機，從不同角度感知周圍環境，實現視覺覆蓋，提高視覺系統的可靠性和準確性。當某個攝影機發生故障時，其他攝影機仍能確保機器人的基本視覺功能，實現冗餘備份。

隨著人工智慧技術的發展，一般人形機器人中的攝影機不再只是影像擷取設備，而是整合了物件偵測、影像辨識、語義分割、手勢辨識、臉部表情辨識等更多智慧演算法。這些演算法可以在末端對影像進行即時分析處理，減少資料傳輸，提高處理效率，實現更快、更精準的決策。透過物體偵測演算法，機器人可以快速辨識人、車輛、物品等目標；手勢辨識和臉部表情辨識演算法幫助機器人實現更自然的人機互動。

一般人形機器人在執行任務時，要求攝影機能夠即時處理大量影像資料並快速輸出分析結果。這就要求攝影機具有強大的運算能力和高效的演算法架構，以滿足時間要求。部分攝影機內建深度學習加速器，可快速運行卷積神經網路（CNN）等深度學習模型，實現對複雜場景的真實分析與理解。在安防監控中，機器人攝影機即時監控人員活動，一旦偵測到異常行為，依靠其強大的即時處理能力立即發出警報。