Робототехника, искусственный интеллект стремительно вошли в наш мир. Мы можем встретить умных роботов не только в научных лабораториях, на производстве, технических выставках, но и в школах, супермаркетах, отелях и больницах. Активное внедрение подобных инноваций в нашу действительность повлечет за собой изменения в различных сферах нашей жизни.

Одно из наиболее перспективных направлений в области робототехники и искусственного интеллекта на настоящий момент — это компьютерное зрение. Это область науки и технологии, которая занимается анализом изображений и видео с помощью компьютеров.

Компьютерное зрение позволяет решать различные задачи, такие как распознавание лиц, объектов, жестов, движений, сцен и текста. Компьютерное зрение также используется для создания 3D-моделей, синтеза изображений и видео, улучшения качества изображений и видео и многого другого.

Компьютерное зрение в современной робототехнике — это применение алгоритмов и технологий для анализа изображений и видео, полученных с помощью камер или других датчиков, установленных на роботах. Компьютерное зрение позволяет роботам распознавать объекты, лица, жесты, движения и другие характеристики окружающей среды, а также выполнять различные задачи, связанные с навигацией, манипуляцией, взаимодействием и обучением.

Некоторые примеры использования компьютерного зрения в робототехнике:

Беспилотные автомобили: компьютерное зрение помогает автомобилям определять расстояние до других транспортных средств, пешеходов и препятствий, распознавать дорожные знаки и светофоры, выбирать оптимальный маршрут и управлять движением.

Промышленные роботы: компьютерное зрение помогает роботам контролировать качество продукции, обнаруживать дефекты и брак, сортировать и перемещать объекты по цвету, форме или размеру, выполнять точные операции по сварке или склейке.

Cоциальные роботы: компьютерное зрение помогает роботам распознавать эмоции людей по их лицам и жестам, адаптироваться к поведению и предпочтениям пользователей, общаться с помощью голоса или жестов.

Медицинские роботы: компьютерное зрение помогает роботам проводить диагностику и лечение пациентов по изображениям из томографов или ультразвуковых сканеров, ассистировать хирургам во время операций или реабилитации.

Тем не менее, при использовании компьютерного зрения в робототехнике возникают различные сложности и проблемы, связанные с качеством и количеством данных, алгоритмами обработки и анализа изображений. Некоторые примеры таких сложностей и проблем:

Недостаток разнообразных и аннотированных данных для обучения моделей компьютерного зрения. Для того, чтобы компьютерное зрение работало эффективно и точно, ему нужны большие объемы данных, которые отражают различные ситуации, условия освещения, углы съемки и типы объектов. Кроме того, эти данные должны быть размечены по классам или категориям, чтобы компьютер мог понять, что на них изображено. Однако получение и разметка таких данных может быть трудоемким и дорогостоящим процессом.

Присутствие шума, артефактов или искажений на изображениях или видео. Изображения или видео, полученные с помощью камер или других датчиков на роботах, могут быть низкого качества или содержать ошибки из-за плохого освещения, загрязнения линзы, движения камеры или объектов и других факторов. Это может снижать точность и надежность компьютерного зрения и требовать дополнительной обработки или коррекции данных.

Сложность адаптации моделей компьютерного зрения к новым средам или задачам. Модели компьютерного зрения обычно обучаются на определенных датасетах или доменах, которые могут не соответствовать реальным условиям работы роботов. Например, модель, обученная распознавать людей на фотографиях в интернете, может не справиться с распознаванием людей в динамичной и зашумленной среде. Поэтому необходимо разрабатывать методы переноса обучения или самообучения для моделей компьютерного зрения, которые позволяют им адаптироваться к новым данным или задачам без потери производительности.

Для решения проблем компьютерного зрения в робототехнике могут использоваться различные подходы и методы, такие как:

Использование синтетических данных для обучения моделей компьютерного зрения. Синтетические данные — это данные, которые генерируются искусственно с помощью компьютерной графики или других технологий, а не получаются из реальных источников. Синтетические данные могут иметь высокое качество, разнообразие и аннотацию, а также учитывать различные сценарии и условия работы роботов. Таким образом, они могут улучшить точность и обобщающую способность моделей компьютерного зрения.

Использование методов переноса обучения или самообучения для адаптации моделей компьютерного зрения к новым данным или задачам. Перенос обучения — это метод, который позволяет использовать знания, полученные из одного домена или задачи, для решения другого домена или задачи. Например, модель, обученная распознавать людей на фотографиях в интернете, может быть адаптирована для распознавания людей в динамичной и зашумленной среде. Самообучение — это метод, который позволяет модели учиться из неразмеченных данных без человеческого вмешательства. Например, модель может использовать обратную связь от своих действий или результатов для улучшения своих параметров.

Использование методов защиты или коррекции данных от шума, артефактов или искажений. Шум, артефакты или искажения могут возникать на разных этапах процесса компьютерного зрения: при сборе данных с помощью камер или других датчиков на роботах, при передаче данных по сети или при хранении данных на носителях. Для борьбы с этими проблемами могут использоваться методы фильтрации, сглаживания, усиления контраста или цветности, восстановления изображений или видео.

Применение компьютерного зрения в робототехнике также имеет свои особенности. Обработка данных в робототехнических комплексах должна вестись в реальном масштабе времени, что накладывает определенные ограничения на системную архитектуру таких решений.

Фото: Unsplash; Shutterstock