Введение:
В условиях развития искусственного интеллекта и компьютерного зрения оно стало важной частью применения технологий для решения повседневных задач. Робототехника с компьютерным зрением — один из наиболее часто используемых методов искусственного интеллекта для улучшения производительности человека.
В этом сообщении блога мы рассмотрим текущее состояние робототехники компьютерного зрения, включая ее существующие приложения и будущее направление. Мы также обсудим последние достижения в проектах автоматизированного искусственного интеллекта и будущее этой передовой технологии.
Читайте также: Интернет всего – Наши отношения с Интернетом
Что такое компьютерное зрение и искусственный интеллект?
Важно помнить, что компьютерное зрение отличается от искусственного интеллекта. Это разные технологии, хотя они призваны сделать нашу жизнь проще и доступнее. В области информатики, известной как искусственный интеллект, роботы демонстрируют поведение, которое, кажется, имитирует человеческий интеллект.
Это влечет за собой принятие решений на основе того, как мы, люди, оцениваем ситуацию, изучение языка, общение с людьми и другими роботами и даже придумывание оригинальных решений проблем.
Между тем, компьютерное зрение позволяет компьютерам наблюдать за своим окружением. В этом случае искусственный интеллект (ИИ) развивается в области программного обеспечения для обработки изображений — задачи, которую компьютеры уже способны выполнять.
Влияние компьютерного зрения на мир
Во многих секторах беспилотные автомобили с компьютерным зрением повышают удобство и простоту нашей жизни. Предоставление мобильным устройствам возможности обнаруживать товары исключительно по фотографиям будет способствовать более эффективному совершению покупок в розничном секторе.
Его используют в медицине для оценки Рентгеновские снимки, МРТ и другие медицинские методы визуализации., давая компьютерный взгляд на информацию, которая в противном случае была бы недостижима. Беспилотные автомобили, такие как Tesla, активно используют компьютерное зрение для улучшения датчиков тока и обеспечения безопасной и эффективной поездки.
Вот некоторые из самых инновационных способов применения компьютерного зрения, которые я обнаружил после нескольких дней хождения по комнате.
Вычислительное зондирование и обработка с низким энергопотреблением
Достижения в области технологий компьютерного зрения оказали глубокое влияние на область робототехники, особенно на разработку мобильных роботов. Ключевым компонентом этих достижений является использование нейронных сетей — типа алгоритма машинного обучения, предназначенного для имитации работы человеческого мозга. Нейронные сети оказались исключительно эффективными в таких задачах, как распознавание объектов, что необходимо для эффективного взаимодействия роботов с окружающей средой. Обучая нейронную сеть на огромном массиве изображений, роботов можно научить идентифицировать объекты в их окружении, тем самым увеличивая их автономную функциональность.
Еще одним важным элементом роботизированного зрения является способность воспринимать полную картину окружающей среды. Использование всенаправленных изображений предлагает решение этой проблемы, обеспечивая обзор на 360 градусов, который позволяет роботам лучше ориентироваться и взаимодействовать с окружающей средой. Благодаря использованию технологий одновременной локализации и картографии (SLAM) мобильные роботы могут использовать всенаправленную визуализацию для создания или обновления карты неизвестной среды, отслеживая при этом свое текущее местоположение. Это позволяет роботам работать в сложных, динамичных средах и выполнять задачи с более высокой степенью автономности.
Несмотря на вычислительную интенсивность этих задач, потребность в маломощной обработке данных мобильными роботами остается серьезной проблемой. Разработка эффективной альтернативы традиционным энергоемким процессорам имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы роботы могли работать в течение длительного времени без необходимости частой подзарядки. Одним из возможных решений является внедрение специализированного оборудования, предназначенного для задач машинного обучения, такого как специальные ускорители нейронных сетей, которые могут выполнять необходимые вычисления более эффективно, чем процессоры общего назначения. Сочетание таких технологий с отличительными особенностями изображения, снижающими вычислительную нагрузку, может еще больше оптимизировать энергопотребление. Поскольку мы продолжаем расширять границы возможного с помощью технологий компьютерного зрения в робототехнике, основное внимание будет по-прежнему уделяться созданию решений, которые уравновешивают вычислительную мощь и энергоэффективность.
Индивидуализация
Будущая технология распознавания лиц значительно улучшит индивидуальные настройки автомобилей. Концепт-кар Panasonic Chrysler Portal оснащен камерами снаружи и позади рулевого колеса, которые используют компьютерное зрение для идентификации водителя, как только он приближается к автомобилю, и обновляют выбранную музыку, положение сидя, температуру и другую информацию.
Интерфейсы
Технология отслеживания движений глаз, основанная на компьютерном зрении, вышла за пределы игровых ноутбуков и стала использоваться в потребительских и коммерческих ПК, предоставляя пользователям, которые не могут использовать управление рукой.
Оборудование
Камера и приложение для вторичного рынка, которые используют распознавание изображений, чтобы предупредить вас, когда у вас заканчиваются определенные продукты, могут быть установлены в ваш старый холодильник, что действительно меняет правила игры. Дорогие камеры на холодильнике, которые показывают вам видеозапись того, что находится в вашем холодильнике, не так уж революционны.
Автономные транспортные средства
В автомобильной промышленности компьютерное зрение используется наиболее широко, поскольку оно является одной из ключевых технологий для полностью или частично автономных транспортных средств. С NVIDIA Drive PX 2, эталонной платформой для беспилотных автомобилей, которую «Tesla, Volvo, Audi, BMW» и Mercedes-Benz уже используют для полу- и полностью автономных функций, NVIDIA, которая уже помогла ускорить глубокое обучение революция с ее инструментами глубокого обучения на графических процессорах лежит в основе многих независимых автомобильных инноваций.
«Известен» не только водитель, но и пассажиры, у которых могут быть настройки с поддержкой распознавания лиц для таких вещей, как сидения, температура и даже «коконы» с шумоподавлением, в которых воспроизводится их любимая музыка.
Читайте также: ИИ и автономное вождение
Лидар
LiDAR, или обнаружение и определение дальности света, стал ключевой технологией в мире робототехники, в первую очередь благодаря ее использованию в автономных транспортных средствах и локализации мобильных роботов. Излучая световые импульсы и измеряя время, необходимое свету для возвращения после попадания на объект, LiDAR создает подробные трехмерные карты окружающей среды. Однако, чтобы разобраться в огромных объемах данных, генерируемых датчиками LiDAR, важно использовать передовые методы распознавания образов и машинного обучения, включая ускоренные надежные функции (SURF) и алгоритмы неконтролируемого обучения.
SURF, алгоритм, используемый для обнаружения и описания локальных особенностей на изображениях, помогает идентифицировать элементарные особенности в облаках точек данных, генерируемых датчиками LiDAR. В сочетании с алгоритмами обучения без учителя эти элементарные функции можно использовать для идентификации объектов и их пространственных отношений в окружении робота. Эта способность становится особенно важной для визуальной навигации в помещениях, где условия освещения могут сильно различаться, а наличие множества объектов может затруднить навигацию. Преобразуя облака точек в двоичные шаблоны или сферические изображения, алгоритм может помочь обеспечить эффективную локализацию робота даже в сложных средах.
Модель локализации робота также сильно зависит от обработки плоскости изображения. Чтобы понять положение и ориентацию робота, важно спроецировать трехмерные облака точек на плоскости двумерного изображения. Датчики изображения, интегрированные с системами LiDAR, позволяют выполнять этот процесс, помогая создавать точные карты окружающей среды и повышая способность робота эффективно ориентироваться в окружающей среде. В результате сочетание технологии LiDAR с алгоритмами компьютерного зрения и методами машинного обучения позволяет более точно, эффективно и адаптируемо локализовать мобильных роботов, открывая путь для еще более продвинутых приложений робототехники в будущем.
РАДАР
RADAR (радиообнаружение и определение дальности) — еще одна важная технология, используемая в робототехнике для обнаружения и измерения расстояния и скорости объектов в среде робота. Однако в сочетании с методами компьютерного зрения, такими как катадиоптрическое зрение, RADAR может стать мощным инструментом навигации мобильных роботов. Системы катадиоптрического зрения, в которых используются зеркала и линзы для захвата широкого поля зрения, могут обеспечить роботам всенаправленное зрение, позволяя им воспринимать окружающую среду на 360 градусов.
Всенаправленное зрение, особенно с использованием зеркальных всенаправленных систем, включающих в себя гиперболическое зеркало, обеспечивает беспрецедентное поле зрения, которое имеет решающее значение для надежного распознавания места и навигации на основе зрения. Отражая свет со всех направлений к одной фокусной точке, гиперболическое зеркало позволяет роботу получить полный обзор своего окружения. Такое широкое поле зрения в сочетании с данными о расстоянии и скорости, предоставляемыми радаром, позволяет получать более эффективные и надежные представления об окружающей среде. Эти представления жизненно важны для извлечения локальных визуальных особенностей в реальном времени и могут значительно улучшить способность робота ориентироваться в окружающей среде.
Интеграция технологий RADAR и катадиоптрического зрения может значительно улучшить топологическую локализацию, важнейший аспект навигации мобильных роботов. Топологическая локализация включает определение положения робота на карте на основе отличительных ориентиров или особенностей. Объединив широкий обзор, обеспечиваемый катадиоптрическим зрением, с данными о расстоянии и скорости от RADAR, роботы смогут лучше распознавать ориентиры, определять свое положение и ориентироваться в окружающей среде. Эти достижения показывают, как синергетическое использование различных технологий может расширить границы достижимого в области робототехники.
Что ждет технологии в будущем?
Быстро расширяющаяся тема как в исследованиях, так и в приложениях компьютерного зрения. Научно-исследовательские разработки в области компьютерного зрения все быстрее и напрямую применяются в промышленности.
Инженеры искусственного интеллекта используют технологии компьютерного зрения, чтобы распознавать, классифицировать вещи и даже реагировать на них в режиме реального времени. Типичные задачи включают категоризацию изображений, идентификацию лица, оценку положения и оптический поток. Программирование алгоритмов компьютерного зрения для выполнения этих задач является обязанностью инженеров компьютерного зрения.
Заключение: Технологии компьютерного зрения в робототехнике
развитие технологий компьютерного зрения продолжается, поскольку ИИ становится все более распространенным в нашей повседневной жизни. В связи с разработками в области облачных вычислений, конвейеров Auto ML, преобразователей, библиотек DL, ориентированных на мобильные устройства, и мобильных приложений компьютерного зрения, по мере масштабирования этой технологии будет возрастать потребность в экспертах в области систем компьютерного зрения.
В 2022 году, по мере развития приложений дополненной и виртуальной реальности (VR), разработчики компьютерного зрения смогут расширить свой опыт в новых областях, таких как создание простых и эффективных способов репликации и взаимодействия с физическими объектами в трехмерной среде. В будущем приложения робототехники компьютерного зрения, вероятно, продолжат развиваться и оказывать влияние.