Назад в библиотеку

8 ключевых применений компьютерного зрения в робототехнике

Первоисточник: Encord Blog, статья "Top 8 Applications of Computer Vision in Robotics"

Автор оригинала: Haziqa Sajid

Дата публикации: 11 января 2024 года

Перевод и адаптация: Для библиотеки научных трудов кафедры ЭПАПУ ДонНТУ

Введение

Вспомните Atlas? Акробатического гуманоидного робота от Boston Dynamics, который может выполнять сальто, перевороты и паркур с человеческой точностью. Это ведущий пример современной робототехники, основанной на инновациях в области компьютерного зрения (CV). Он отличается атлетическим интеллектом, восприятием в реальном времени и предиктивным управлением движением.

Сегодня организации осознают значительные преимущества развертывания интеллектуальных роботов. Их способность понимать окружающую среду и адаптироваться к любой ситуации делает их чрезвычайно полезными для трудоемких и повторяющихся задач, таких как:

Эта статья исследует применение компьютерного зрения в области робототехники.

Ключевые применения компьютерного зрения в робототехнике

1. Автономная навигация и картографирование

Компьютерное зрение играет ключевую роль в том, чтобы позволить роботам автономно перемещаться в сложных условиях. Оснащая роботов способностью визуально воспринимать и понимать свое окружение, они могут принимать обоснованные решения и эффективно маневрировать в сложных сценариях.

Ключевые примеры использования:

2. Обнаружение и распознавание объектов

Распознавание объектов классифицирует и идентифицирует объекты на основе визуальной информации без указания их местоположения, в то время как обнаружение объектов не только идентифицирует объекты, но также предоставляет их местоположение с помощью ограничивающих рамок и названий объектов.

Ключевые приложения:

3. Распознавание жестов и позы человека

Распознавание жестов позволяет компьютерам реагировать на невербальные сигналы, включая физические движения и голосовые команды, в то время как отслеживание позы человека включает в себя обнаружение и отслеживание ключевых точек.

Недавно естественные методы взаимодействия человека с компьютером, такие как распознавание лиц, анализ движений и понимание жестов, вызвали значительный интерес во многих отраслях промышленности. Например:

4. Распознавание лиц и эмоций

Распознавание лиц и эмоций (ER) дает роботам способность выводить и интерпретировать человеческие эмоции, улучшая их взаимодействие с людьми.

Ключевые приложения распознавания эмоций включают:

5. Дополненная и виртуальная реальность

Дополненная реальность (AR) добавляет цифровой контент (цифровые изображения, видео и 3D-модели) в реальный мир с помощью смартфонов, планшетов или очков AR. Между тем виртуальная реальность (VR) погружает пользователей в созданные компьютером среды через гарнитуры, заменяя реальный мир.

Растущее внедрение AR и VR прокладывает свой путь во многие отрасли. Например:

6. Сельскохозяйственная робототехника

ООН прогнозирует, что к 2050 году население мира увеличится, что приведет к росту спроса на продукты питания и создаст давление на фермеров. Поскольку урбанизация растет, возникает растущая обеспокоенность по поводу того, кто возьмет на себя ответственность за будущее земледелие.

Сельскохозяйственные роботы повышают урожайность для фермеров с помощью различных технологий, включая дроны, самоходные тракторы и роботизированные манипуляторы. К заметным приложениям относятся:

7. Космическая робототехника

Космические роботы работают в сложных космических условиях для поддержки различных космических миссий, включая обслуживание спутников, исследование планет и техническое обслуживание космических станций. Ключевые приложения включают:

8. Военная робототехника

Военная робототехника играет решающую роль в современной обороне и ведении войны. Такие страны, как Израиль, США и Китай, активно инвестируют в ИИ и военную робототехнику. Эти технологии повышают эффективность, снижают риски для солдат и позволяют выполнять миссии в сложных условиях. Ключевые приложения включают:

Выводы

Интеграция компьютерного зрения в робототехнику продолжает трансформировать множество отраслей, от логистики и здравоохранения до сельского хозяйства и освоения космоса. Способность машин "видеть", интерпретировать и реагировать на визуальную информацию в реальном времени открывает новые границы автоматизации, эффективности и безопасности. Будущее робототехники неразрывно связано с развитием алгоритмов компьютерного зрения и глубокого обучения, что обещает появление еще более автономных, адаптивных и интеллектуальных систем.