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机器人中机器视觉问题

放大字体  缩小字体 发布日期:2018-08-08  浏览次数:477
核心提示:随着机器人逐渐被应用于世界各地的工厂,研发视觉系统,使机器人可以识别物体,进行安全导航,被提上日程

 从历史上看,机器人行业在很大程度上一直困扰着一些问题:

1、视觉问题:允许机器人识别和导航物体(包括人)的视觉技术一直在缓慢改进,公司依靠笼子来保护人类,同时也就杜绝了近程操纵的可能。

2、灵巧性问题:机器人抓握和机械能力仍然有限。

3、低投资回报:昂贵的机器人价格加上低劳动力成本,阻碍了在农业和制造等领域广泛普及机器人技术的需求。 

随着机器人逐渐被应用于世界各地的工厂,研发视觉系统,使机器人可以识别物体,进行安全导航,被提上日程。许多机器人的功能是在高度结构化的环境中,执行可重复的任务。因此,传统的安全措施通常由一个笼子组成,简单有效的避免了人类与机器人接触产生的危险。但现在,变化正在发生。近年来,视觉硬件(如激光雷达)已经变得更便宜、更有效,并且得到了更广泛的应用。如今,许多初创公司都在使用基于新的视觉技术的协作机器人,它们装载着传感器,人类员工可以站在它身边进行操控。

大约1996,有许多不同的形状和大小的协作机器人被发明了出来,根据人类工作场所进行了设计。这种机器人容易重新编程,相对自治,力量上远不如低技术型工业机器人。协作机器人在小型工厂环境找到了“绝佳位置”,进行3D打印,制造医疗设备,或完成更多的认知任务,如仓库订单拣选等。在那里,人类员工也参与工作。

机器人可以很容易地完成重复的、可预测的任务。但是对于结构化相对不明显的任务,例如从一个随机分类中挑选出一个项目,对应着很多更独特的场景,就需要特别的算法。真正的协同工作情况下,运输机器人就必须自主地“看到”人类员工的行动,并采取相应行动。

开发处理这些边缘情况的算法成为了前沿的人工智能(AI)、计算机视觉和自动驾驶研究课题。

在人工智能和机器学习上,为90%的场景自动化路径很容易——难的是最后的“一公里”。顶级风投A16Z的Benedict Evans指出,机器学习是要解决那种对机器来说很难,对人来说很容易的问题,或者说,是人们很难描述成计算机语言的问题。随着机器学习工具的广泛普及,初创公司正注力于计算机视觉,以支持新一轮的机器人技术。

 
关键词: 机器人视觉 传感器 人工智能

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