Rewolucja „Aktywnej Wizji”: Jak roboty uczą się „otwierać oczy i widzieć świat”

Wyobraź sobie, że szukasz klucza na zagraconym biurku. Zamiast skupiać się na jednym miejscu, szybko przesuwasz wzrok, zmieniasz pozycję i kąt patrzenia. Ta czynność reprezentuje aktywną wizję, niezbędną do osiągnięcia koordynacji ręka-oko w robotach.

Istota aktywnej wizji

Przyroda wykształciła wydajne systemy wzrokowe przez setki milionów lat. Od szybkiego skanowania złożonych oczu owadów po ostry wzrok jastrzębia, każdy organizm dynamicznie dostosowuje swoje postrzeganie, aby zdobyć cenne informacje przy minimalnym zużyciu energii.

Jednak wiele współczesnych robotów cierpi na ograniczone postrzeganie, polegając na stałych czujnikach i biernych modelach, co utrudnia integrację i efektywność.

Roboty muszą przejść od samego „widzenia” do „obserwowania”. Ta zmiana polega na aktywnym badaniu otoczenia, skupianiu się na istotnych szczegółach i pokonywaniu ograniczeń. To właśnie ta zdolność otwiera drzwi do kolejnej generacji robotów.

Konieczność zrozumienia

W miarę jak roboty wkraczają w sektory takie jak dostawy, produkcja i automatyka domowa, pozostaje istotna przeszkoda: skuteczne postrzeganie w złożonych, dynamicznych środowiskach.

Tradycyjne rozwiązania często opierają się na biernych kamerach, co powoduje problemy z zasłonięciami i ograniczonym polem widzenia. Roboty potrzebują zdolności do aktywnego sterowania swoimi narządami zmysłów za pomocą technologii, aby optymalizować pozyskiwanie informacji. Przypomina to sposób, w jaki ludzie obracają głowę i oczy, by lepiej widzieć.

Dzięki dynamicznemu dostosowywaniu parametrów czujników lub wykorzystaniu ruchu roboty mogą zwiększyć efektywność swojego postrzegania. Integracja danych wielomodalnych i algorytmów sztucznej inteligencji pozwala im „myśleć aktywnie”.

Postęp w aktywnej wizji

Pomimo postępów w badaniach nad aktywną wizją, praktyczne wdrożenia były utrudnione przez złożoność integracji czujników i rozwój oprogramowania.

Przemysł robotyczny obecnie przechodzi od dodawania kolejnego sprzętu do stosowania inteligentnej fuzji czujników — wykorzystując technologie takie jak LiDAR i kamery, wspierane przez algorytmy sztucznej inteligencji w czasie rzeczywistym.

Jedno z ciekawych badań, zatytułowane Active Vision Might Be All You Need: Exploring Active Vision in Bimanual Robotic Manipulation, podkreśla korzyści płynące z dynamicznej zmiany punktu widzenia dla lepszego wykonywania zadań.

Naukowcy przedstawili system robota dwuręcznego o nazwie AV-ALOHA. Wyposażony w ramię robota o 7 stopniach swobody oraz kamerę aktywnej wizji, pozwala na intuicyjne sterowanie punktem widzenia kamery w czasie rzeczywistym. Jednak dodanie kolejnych ramion robotycznych nie jest ostatecznym rozwiązaniem dla bardziej aktywnego postrzegania.

Przedstawiamy RoboSense AC1

Najświeższa propozycja RoboSense, Aktywna Kamera AC1, rewolucjonizuje sprzęt do widzenia robotów. W przeciwieństwie do tradycyjnych rozwiązań, które nakładają na siebie wiele czujników, AC1 posiada zintegrowany projekt łączący dane głębi, koloru i ruchu-pozycji, skutecznie pokonując typowe techniczne przeszkody spotykane w konwencjonalnych kamerach.

Techniczna przewaga AC1

• Bardzo szerokie pole widzenia: 120° × 60°, zapewniające rozległe pokrycie.
• Maksymalny zasięg: 70 metrów, z precyzją 3 cm @1σ.
• Praca zasilana światłem słonecznym: działa bez zakłóceń w jasnych warunkach, zdolna do nawigacji na zewnątrz i wewnątrz budynków.

Doświadczenie RoboSense w technologii LiDAR stanowi podstawę tej możliwości, umożliwiając doskonałą integrację sprzętu w różnych technologiach czujników.

Uproszczenie rozwoju

Twórcy często zmagają się ze złożonością kalibracji wielu czujników.  AC1 łagodzi te trudności, dostarczając zintegrowane strumienie danych wielomodalnych, przyspieszając cykl rozwoju i obniżając koszty.

Ekosystem gotowy na sztuczną inteligencję towarzyszący AC1 obejmuje kompleksowy zestaw narzędzi, AC Studio, oferujący otwarte zestawy SDK i podstawowe algorytmy. To rozwiązanie pozwala twórcom skupić się na innowacyjnych zastosowaniach zamiast na podstawowej architekturze oprogramowania.

Przekształcanie postrzegania robotów

Obecne dominujące technologie w widzeniu robotów (tradycyjne kamery, widzenie obuoczne, światło strukturalne i rozwiązania iToF) wykazują znaczące ograniczenia — zwłaszcza zależność od światła otoczenia, niedokładności pomiaru odległości oraz komplikacje wynikające z nadmiernej liczby czujników.

Pokonując te wyzwania, AC1 ustanawia nowy standard dla aktywnej wizji. Pozwala twórcom minimalizować debugowanie, optymalizować funkcje robota i przechodzić od problemów teoretycznych do praktycznych rozwiązań.

Perspektywy na przyszłość

RoboSense ma szeroki zasięg — ponad 2800 klientów z branży robotyki oraz współpracę z ważnymi partnerami — co stawia ją w pozycji do przedefiniowania krajobrazu postrzegania robotów. Połączenie AC1 + AI-Ready stanowi atrakcyjną alternatywę dla ugruntowanych konkurentów, takich jak Intel RealSense.

W miarę jak RoboSense rozwija swoje oferty, ekosystem gotowy na sztuczną inteligencję ma ogromny potencjał do skalowalnych zastosowań, od autonomicznej jazdy po robotykę przemysłową. Skupienie się na demokratyzacji zaawansowanego postrzegania jest kluczem do umożliwienia innowatorom na wszystkich poziomach tworzenia robotów z wyrafinowaną inteligencją wzrokową.

Podsumowując, dzięki innowacyjnemu sprzętowi i solidnemu środowisku rozwojowemu, RoboSense nie tylko dostarcza produkty, ale ustanawia nowy paradygmat łączący otwartość, współpracę i inteligencję w dążeniu do lepszego postrzegania robotów. Ta rewolucja stanowi ważny krok w kierunku upowszechnienia zaawansowanej robotyki w różnych branżach.