Yêu cầu kỹ thuật cho máy ảnh trong Robot hình người nói chung

Thông tin về độ sâu rất quan trọng đối với robot hình người nói chung để hiểu cấu trúc ba chiều của môi trường xung quanh, đạt được khả năng điều hướng và tránh chướng ngại vật chính xác, và hoàn thành các nhiệm vụ như nắm bắt. Các công nghệ nhận thức độ sâu phổ biến, chẳng hạn như máy ảnh stereo, nguyên lý thị sai và độ sâu máy ảnh sử dụng kỹ thuật ánh sáng có cấu trúc hoặc thời gian bay (ToF), cung cấp cho robot thông tin về độ sâu của các vật thể. Khi robot đang di chuyển một vật thể, công nghệ nhận thức độ sâu có thể đo chính xác vị trí và hướng của vật thể, tăng tỷ lệ thành công khi nắm bắt. Trong quá trình điều hướng, nó giúp robot xác định khoảng cách và vị trí của các chướng ngại vật xung quanh, lập kế hoạch cho một con đường an toàn.

Để đạt được nhận thức toàn diện hơn về môi trường, robot hình người nói chung thường áp dụng công nghệ nhiều camera. Bằng cách kết hợp các loại hoặc góc nhìn khác nhau máy ảnh, chẳng hạn như camera RGB và camera độ sâu, robot có thể thu thập cả thông tin về màu sắc và kết cấu của vật thể và thông tin độ sâu, nâng cao khả năng hiểu và nhận thức của robot về môi trường. Một số robot hình người tiên tiến được trang bị nhiều camera, cảm nhận môi trường xung quanh từ các góc độ khác nhau, đạt được phạm vi bao phủ thị giác và cải thiện độ tin cậy và độ chính xác của hệ thống thị giác. Khi một camera bị hỏng, các camera khác vẫn có thể đảm bảo các chức năng thị giác cơ bản của robot, đạt được sự sao lưu dự phòng.

Với sự phát triển của công nghệ trí tuệ nhân tạo, camera trong robot hình người nói chung không còn chỉ là thiết bị thu thập hình ảnh mà còn tích hợp các thuật toán thông minh hơn như phát hiện vật thể, nhận dạng hình ảnh, phân đoạn ngữ nghĩa, nhận dạng cử chỉ và nhận dạng biểu cảm khuôn mặt. Các thuật toán này có thể thực hiện phân tích và xử lý hình ảnh theo thời gian thực ở cuối, giảm việc truyền dữ liệu và cải thiện hiệu quả xử lý, đưa ra quyết định nhanh hơn và chính xác hơn. Thông qua các thuật toán phát hiện vật thể, robot có thể nhanh chóng xác định các mục tiêu như con người, phương tiện và vật phẩm; các thuật toán nhận dạng cử chỉ và nhận dạng biểu cảm khuôn mặt giúp robot đạt được tương tác giữa người và máy tự nhiên hơn.

Khi thực hiện nhiệm vụ, robot hình người nói chung yêu cầu camera có khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu hình ảnh theo thời gian thực và nhanh chóng đưa ra kết quả phân tích. Điều này đòi hỏi camera phải có khả năng tính toán mạnh mẽ và kiến trúc thuật toán hiệu quả để đáp ứng các yêu cầu về thời gian. Một số camera được trang bị bộ tăng tốc học sâu tích hợp, có thể chạy nhanh các mô hình học sâu như mạng nơ-ron tích chập (CNN), đạt được khả năng phân tích thực sự và hiểu các cảnh phức tạp. Trong giám sát an ninh, camera robot giám sát các hoạt động của nhân viên theo thời gian thực và khi phát hiện hành vi bất thường, báo động sẽ được kích hoạt ngay lập tức dựa trên khả năng xử lý thời gian thực mạnh mẽ của camera.