Tiếng Việt
Hệ thống thị giác 3D sử dụng mô-đun camera stereo: Cách mạng hóa nhận thức máy móc vào năm 2025 và những năm tiếp theo
Tạo vào 12.05
Trong một thế giới mà máy móc ngày càng được kỳ vọng sẽ “nhìn” và tương tác với môi trường xung quanh như con người, các hệ thống thị giác 3D được hỗ trợ bởi các mô-đun camera stereo đã nổi lên như một công nghệ nền tảng. Khác với hình ảnh 2D truyền thống, chỉ ghi lại những hình ảnh phẳng của thế giới, thị giác 3D dựa trên camera stereo bắt chước thị giác hai mắt của con người để tính toán độ sâu, khoảng cách và mối quan hệ không gian. Khả năng này cho phép những đột phá trong lái xe tự động, tự động hóa công nghiệp, robot và nhiều lĩnh vực khác.
Khi thị trường toàn cầu cho các camera tầm nhìn stereo tiếp tục tăng vọt (với thị trường Trung Quốc một mình tăng từ 1,8 tỷ nhân dân tệ vào năm 2021 lên 4,6 tỷ nhân dân tệ vào năm 2025, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm (CAGR) là 26,3%), rõ ràng rằng các hệ thống này không còn chỉ là một đổi mới ngách mà là một giải pháp chính cho nhận thức máy móc. Trong blog này, chúng ta sẽ khám phá cáchcác mô-đun camera stereocông việc, những ứng dụng sáng tạo nhất của họ vào năm 2025, những thách thức kỹ thuật mà họ vượt qua, và tương lai đang chờ đợi công nghệ chuyển đổi này.
Cách các mô-đun camera stereo cung cấp năng lượng cho hệ thống thị giác 3D
Cốt lõi của module camera stereo nằm ở khả năng nhìn sâu hai mắt - nguyên tắc tương tự cho phép mắt người cảm nhận độ sâu. Một hệ thống điển hình bao gồm hai camera RGB đồng bộ được gắn ở một khoảng cách cố định (gọi là đường cơ sở) và một đơn vị xử lý. Đơn vị này phân tích những khác biệt nhỏ, hay còn gọi là độ chênh lệch, giữa các hình ảnh được ghi lại bởi mỗi camera.
Bằng cách tính toán sự chênh lệch này và áp dụng hình học tam giác, hệ thống tạo ra một bản đồ độ sâu 3D chính xác của cảnh vật, tiết lộ vị trí và khoảng cách chính xác của mọi đối tượng trong tầm nhìn.
Điều làm cho các mô-đun camera stereo hiện đại nổi bật là sự tích hợp phần cứng tiên tiến và phần mềm điều khiển bằng AI. Ví dụ, Camera Độ Sâu 3D Hawk của Leopard Imaging—được phát triển hợp tác với NVIDIA—có góc nhìn ngang 120°, cảm biến kép 1080p và khả năng ghi video 120 fps. Điều này khiến nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng robot tốc độ cao và AI biên.
Về mặt thuật toán, các mô hình học sâu như PSMNet (Mạng Khớp Stereo Kim Tự Tháp) và GC-Net (Mạng Ngữ Cảnh Toàn Cầu) đã cách mạng hóa việc khớp stereo. Bước quan trọng này căn chỉnh các pixel tương ứng trong hình ảnh bên trái và bên phải. Những mô hình này giảm lỗi ước lượng độ sâu chỉ còn 1,2 pixel (cải thiện 40% kể từ năm 2020) và xử lý các tình huống khó khăn như bề mặt không có kết cấu (ví dụ: tường trắng) hoặc che khuất với độ chính xác cao hơn nhiều so với các phương pháp truyền thống như SGBM (Khớp Khối Bán Toàn Cầu).
Khác với các công nghệ cảm biến độ sâu chủ động như LiDAR hoặc ToF (Thời gian bay), các mô-đun camera stereo là hệ thống thụ động. Chúng dựa vào ánh sáng xung quanh thay vì phát tín hiệu, điều này làm cho chúng tiết kiệm chi phí, hiệu quả năng lượng và chống lại sự can thiệp của ánh sáng mặt trời. Thiết kế thụ động này là một lợi thế chính cho các ứng dụng ngoài trời như lái xe tự động và lập bản đồ trên không, nơi mà các cảm biến chủ động có thể bị choáng ngợp bởi ánh sáng mạnh hoặc gặp phải sự can thiệp tín hiệu.
Các Ứng Dụng Đổi Mới Của Thị Giác 3D Dựa Trên Camera Stereo Năm 2025
Tính linh hoạt của các mô-đun camera stereo đã dẫn đến việc chúng được áp dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp, với năm 2025 chứng kiến những trường hợp sử dụng đột phá đẩy ranh giới của nhận thức máy móc. Dưới đây là những ứng dụng có tác động lớn đang định hình lại các lĩnh vực trên toàn cầu:
Lái xe tự động & ADAS: An toàn vượt ra ngoài cảm biến
Hệ thống thị giác stereo hiện nay là một phần thiết yếu trong Hệ thống Hỗ trợ Lái xe Nâng cao (ADAS), bổ sung cho LiDAR và radar để cung cấp nhận thức môi trường mạnh mẽ. Tesla, BYD và Baidu đều tích hợp các mô-đun camera stereo vào các nền tảng tự lái của họ. Các mô-đun này phát hiện người đi bộ, tính toán khoảng cách xe, và cho phép phanh khẩn cấp—cực kỳ quan trọng cho độ tự động hóa Level 3+.
Những gì mới trong năm 2025 là sự kết hợp của thị giác stereo với các chip AI biên như dòng Journey của Horizon Robotics. Các chip này xử lý dữ liệu độ sâu trong thời gian thực (dưới 20 ms độ trễ) để hỗ trợ lái xe trên đường cao tốc tốc độ cao và điều hướng đô thị. Theo dữ liệu ngành, thị giác stereo chiếm 29% thị trường cảm biến 3D ô tô. Thị phần này dự kiến sẽ tăng trưởng khi các nhà sản xuất ô tô tìm kiếm các giải pháp thay thế tiết kiệm chi phí cho các cảm biến LiDAR đắt tiền.
Tự động hóa công nghiệp: Độ chính xác ở quy mô lớn
Trong sản xuất, các mô-đun camera stereo đang chuyển đổi quy trình kiểm soát chất lượng và lắp ráp robot. Ví dụ, các nhà máy ô tô sử dụng các hệ thống này để kiểm tra mối hàn và đo kích thước linh kiện với độ chính xác ±2 mm ở khoảng cách một mét. Điều này đáp ứng các tiêu chuẩn nghiêm ngặt được quy định bởi quy định GB/T43891-2024 của Trung Quốc.
Trong sản xuất điện tử, họ phát hiện các khuyết tật vi mô trên bảng mạch và đảm bảo vị trí chính xác của các linh kiện chip trong quá trình lắp ráp. Các robot logistics, chẳng hạn như AGVs (Xe tự động dẫn đường) trong kho, dựa vào thị giác ba chiều để điều hướng trong các môi trường lộn xộn, nhặt hàng hóa và tránh va chạm. Điều này tăng cường hiệu quả lên tới 40% so với các hệ thống thị giác 2D.
Công nghệ Robot: Tính tự chủ trong môi trường phức tạp
Từ máy bay không người lái giao hàng đến robot phẫu thuật, các mô-đun camera stereo đang giúp robot tương tác với thế giới một cách trực quan hơn. DJI và UBTECH Robotics tích hợp thị giác stereo vào các robot hình người và công nghiệp của họ. Điều này cho phép chúng nắm bắt các vật thể có hình dạng và kích thước khác nhau và điều hướng trong các không gian không cấu trúc như công trường xây dựng hoặc bệnh viện.
Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, robot phẫu thuật xâm lấn tối thiểu sử dụng camera stereo độ phân giải cao để tạo ra các mô hình 3D của các cơ quan. Điều này giúp các bác sĩ phẫu thuật thực hiện các quy trình chính xác với rủi ro cho bệnh nhân được giảm thiểu. Ngay cả các robot tiêu dùng, chẳng hạn như máy hút bụi thông minh, hiện nay cũng sử dụng các mô-đun stereo nhỏ gọn để lập bản đồ nhà và tránh chướng ngại vật với độ chính xác cao hơn so với cảm biến siêu âm đơn thuần.
VR/AR & Metaverse: Trải nghiệm hấp dẫn
Các ngành công nghiệp metaverse và thực tế mở rộng (XR) đang tận dụng các mô-đun camera stereo để thu hẹp khoảng cách giữa thế giới ảo và thế giới vật lý. Vào năm 2025, các thiết bị đeo AR như Quest 4 của Meta sử dụng thị giác stereo để quét các môi trường thực tế. Chúng chồng lên các đối tượng ảo với cảm nhận độ sâu thực—vì vậy một chiếc bàn kỹ thuật số, chẳng hạn, có vẻ như đang đặt trên một bề mặt vật lý thay vì nổi trên đó.
Hệ thống chơi game VR cũng sử dụng camera stereo để theo dõi chuyển động tay và vị trí cơ thể, tạo ra những tương tác tự nhiên hơn mà không cần cảm biến bên ngoài. Mức độ đắm chìm này đang thúc đẩy việc áp dụng thị giác stereo trong XR. Thị trường cho các tai nghe hỗ trợ stereo dự kiến sẽ tăng trưởng 35% hàng năm đến năm 2030.
Vượt qua những Thách Thức Chính trong Công Nghệ Thị Giác Stereo
Trong khi các mô-đun camera stereo mang lại tiềm năng to lớn, chúng phải đối mặt với những thách thức liên tục mà các kỹ sư vẫn đang giải quyết bằng những giải pháp sáng tạo:
Các Tình Huống Thiếu Sáng và Không Có Kết Cấu
Sự phụ thuộc của thị giác stereo vào ánh sáng môi trường có nghĩa là nó gặp khó khăn trong các môi trường tối hoặc với các bề mặt không có kết cấu (ví dụ: kính, tường trơn). Để giải quyết vấn đề này, các mô-đun tiên tiến năm 2025 tích hợp cảm biến HDR (Dải động cao) và các thuật toán tăng cường ánh sáng yếu. Trong khi đó, các mô hình học sâu như RAFT-Stereo lấp đầy dữ liệu độ sâu bị thiếu bằng cách tham chiếu thông tin ngữ cảnh từ các pixel xung quanh.
Một số nhà sản xuất cũng kết hợp thị giác stereo với cảm biến hồng ngoại thụ động (PIR) để cải thiện hiệu suất trong điều kiện ánh sáng yếu. Điều này tạo ra các hệ thống lai giữ lại những lợi ích của việc cảm nhận thụ động.
Hiệu chuẩn và thu nhỏ
Để các camera stereo hoạt động chính xác, hai ống kính phải được căn chỉnh hoàn hảo. Điều này trở thành một thách thức khi thu nhỏ các mô-đun cho điện thoại thông minh hoặc thiết bị đeo. Các kỹ thuật sản xuất mới, chẳng hạn như in 3D chính xác các giá đỡ camera, đảm bảo sự căn chỉnh dưới một milimét. Các thuật toán tự hiệu chỉnh trên thiết bị sẽ điều chỉnh độ trôi do sự thay đổi nhiệt độ hoặc rung động vật lý.
Các công ty như Oppo và Xiaomi hiện đang thử nghiệm các mô-đun stereo siêu nhỏ gọn cho các smartphone trong tương lai. Những mô-đun này cho phép quét mặt 3D và điều hướng AR mà không cần phần cứng cồng kềnh.
Xử lý Thời gian Thực
Bản đồ độ sâu độ phân giải cao yêu cầu sức mạnh tính toán đáng kể, điều này từng là một rào cản đối với các thiết bị biên. Tuy nhiên, ngày nay, các chip AI như Ascend của Huawei và MLU của Cambricon xử lý dữ liệu thị giác stereo tại chỗ. Điều này giảm độ trễ và loại bỏ nhu cầu kết nối đám mây. Vào năm 2025, hơn 34% thiết bị thị giác stereo ở Trung Quốc sử dụng chip AI nội địa—một minh chứng cho sự tiến bộ trong khả năng tính toán biên.
Xu hướng thị trường và tương lai của các mô-đun camera stereo
Thị trường camera tầm nhìn stereo toàn cầu đang trên đà vượt qua 15 tỷ nhân dân tệ vào năm 2030, được thúc đẩy bởi nhu cầu từ tự động hóa công nghiệp, ô tô và điện tử tiêu dùng. Một số xu hướng sẽ định hình sự phát triển của công nghệ trong những năm tới:
1. Kết hợp Đa cảm biến: Tầm nhìn stereo sẽ ngày càng được kết hợp với LiDAR, radar và ToF để tạo ra các hệ thống kết hợp cảm biến. Các hệ thống này tận dụng sức mạnh của từng công nghệ. Ví dụ, xe tự hành sử dụng tầm nhìn stereo để phân loại đối tượng và LiDAR để đo khoảng cách xa, dẫn đến khả năng nhận thức đáng tin cậy hơn.
2. Thu nhỏ và Giảm Chi Phí: Khi quy mô sản xuất tăng lên, các mô-đun camera stereo sẽ trở nên nhỏ hơn và giá cả phải chăng hơn. Điều này mở ra các ứng dụng trong thiết bị đeo, drone và thiết bị IoT. Đến năm 2027, các mô-đun stereo dành cho người tiêu dùng dự kiến sẽ có giá dưới 50, giảm từ 150 vào năm 2020.
3. Tối ưu hóa dựa trên AI: AI sinh tạo sẽ đóng vai trò lớn hơn trong việc tinh chỉnh các thuật toán ghép hình stereo. Nó cho phép thích ứng theo thời gian thực với các môi trường khác nhau (ví dụ: mưa, sương mù hoặc tuyết). Các phòng thí nghiệm nghiên cứu như Đại học Tsinghua đã phát triển các mô hình ghép hình stereo dựa trên sự chú ý, tập trung vào các yếu tố quan trọng của cảnh, từ đó nâng cao độ chính xác.
4. Tiêu chuẩn quy định: Các chính phủ và tổ chức ngành đang thiết lập các tiêu chuẩn toàn cầu cho hiệu suất thị giác stereo. Tiêu chuẩn GB/T43891-2024 của Trung Quốc, chẳng hạn, đặt ra các tiêu chuẩn cho độ chính xác chiều sâu và khả năng lặp lại. Những tiêu chuẩn này sẽ thúc đẩy sự nhất quán và niềm tin vào công nghệ trong các ngành công nghiệp.
Kết luận
Hệ thống thị giác 3D sử dụng các mô-đun camera stereo đã tiến xa từ những ngày đầu như một sự tò mò trong phòng thí nghiệm. Ngày nay, chúng là nền tảng của nhận thức máy móc, cho phép những đổi mới trong lái xe tự động, robot và XR mà trước đây chỉ là những điều trong khoa học viễn tưởng.
Với những tiến bộ trong AI, thu nhỏ kích thước và tích hợp cảm biến, các mô-đun camera stereo sẽ tiếp tục định nghĩa lại cách mà máy móc nhìn nhận và tương tác với thế giới. Điều này khiến chúng trở thành công nghệ không thể thiếu trong thập kỷ tới và xa hơn nữa.
Dù bạn là một kỹ sư thiết kế thế hệ robot tiếp theo, một nhà sản xuất ô tô xây dựng những chiếc xe tự lái an toàn hơn, hay một nhà phát triển tạo ra những trải nghiệm XR sống động, thị giác stereo cung cấp một giải pháp hiệu quả về chi phí và linh hoạt cho nhận thức 3D. Khi thị trường phát triển và công nghệ tiến bộ, những khả năng chỉ bị giới hạn bởi trí tưởng tượng của chúng ta.
Liên hệ
Để lại thông tin của bạn và chúng tôi sẽ liên hệ với bạn.
WhatsApp
WeChat