Die Integration von Computer Vision in der Robotik verstehen

Die künstliche Intelligenz in der Robotik schreitet in einem unglaublichen Tempo voran, und es werden Roboter gebaut, die immer komplexere Aufgaben mit weniger menschlichem Zutun erledigen. Der RoboCat von DeepMind zum Beispiel ist ein KI-gesteuerter Roboter, der neue Aufgaben mit nur 100 Demonstrationen erlernen kann. RoboCat kann diese Eingaben dann nutzen, um weitere Trainingsdaten zu generieren und seine Fähigkeiten zu verbessern, sodass seine Erfolgsquote nach weiterem Training von 36 % auf 74 % steigt. Innovationen wie Robocat sind ein großer Schritt auf dem Weg zur Entwicklung von Robotern, die eine Vielzahl von Aufgaben mit minimalem menschlichen Einsatz erledigen können. 

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KI-gesteuerte Roboter kommen bereits in verschiedenen praktischen Anwendungen zum Einsatz, z. B. bei Amazon, wo Roboter die Lagerhaltung rationalisieren, oder in der Landwirtschaft, wo KI-Roboter die Anbaumethoden optimieren. Zuvor haben wir uns mit der allgemeinen Rolle der KI in der Robotik befasst und gesehen, wie sie Branchen von der Logistik bis zum Gesundheitswesen umgestaltet. In diesem Artikel gehen wir näher darauf ein, warum Computer Vision in der Robotik so wichtig ist und wie sie Robotern hilft, ihre Umgebung wahrzunehmen und zu interpretieren. 

Die Bedeutung von Bildverarbeitungssystemen in der Robotik

Vision-Systeme in der Robotik fungieren als die Augen eines Roboters und helfen ihm, seine Umgebung zu erkennen und zu verstehen. Diese Systeme verwenden normalerweise Kameras und Sensoren, um visuelle Daten zu erfassen. Computer-Vision-Algorithmen verarbeiten dann die aufgenommenen Videos und Bilder. Durch Objekterkennung, Tiefenwahrnehmung und Mustererkennung können Roboter Objekte identifizieren, ihre Umgebung einschätzen und Entscheidungen in Echtzeit treffen.

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KI oder maschinelles Sehen ist unerlässlich, damit Roboter in dynamischen und unstrukturierten Umgebungen selbstständig arbeiten können. Wenn ein Roboter einen Gegenstand aufheben muss, sollte er ihn mithilfe von Computer Vision lokalisieren können. Das ist ein sehr einfaches Beispiel. Die gleiche Grundlage eines Computer Vision Systems wird benötigt, um Anwendungen zu entwickeln, bei denen Roboter Produkte in der Produktion prüfen oder bei medizinischen Operationen mit Präzision und Genauigkeit assistieren können. Indem sie die für die Entscheidungsfindung in Echtzeit erforderlichen Sinneseindrücke liefern, ermöglichen es Bildverarbeitungssysteme Robotern, natürlicher mit ihrer Umgebung zu interagieren und die Bandbreite der Aufgaben zu erweitern, die sie in verschiedenen Branchen erledigen können.

Aktuelle Fortschritte in der Computer Vision für autonome Roboter

In letzter Zeit hat der Einsatz von Computer Vision in der Robotik weltweit zugenommen. Tatsächlich wird der globale Markt für Robotik-Vision bis 2028 ein Volumen von 4 Milliarden US-Dollar erreichen. Schauen wir uns einige Fallstudien an, die zeigen, wie Vision AI in realen Roboteranwendungen eingesetzt wird, um die Effizienz zu steigern und komplexe Probleme zu lösen.

Verbesserte Unterwasserinspektionen durch KI und Robotik

Unterwasserinspektionen sind wichtig, um Strukturen wie Pipelines, Bohrinseln und Unterwasserkabel in gutem Zustand zu halten. Diese Inspektionen helfen sicherzustellen, dass alles sicher ist und ordnungsgemäß funktioniert, um kostspielige Reparaturen oder Umweltprobleme zu vermeiden. Die Inspektion von Unterwasserumgebungen kann jedoch aufgrund der schlechten Sichtverhältnisse und schwer erreichbaren Stellen schwierig sein.

Roboter mit Computer Vision können klare, qualitativ hochwertige visuelle Daten erfassen, die an Ort und Stelle analysiert oder zur Erstellung detaillierter 3D-Modelle der zu inspizierenden Bereiche verwendet werden können. Durch die Kombination von menschlichem Fachwissen und dieser Technologie werden Inspektionen sicherer und effizienter und liefern bessere Erkenntnisse für die Wartung und langfristige Planung.

NMS, ein führendes kommerzielles Tauchunternehmen, setzte zum Beispiel die Sentinus Remotely Operated Vehicles (ROVs) von Blue Atlas Robotics für eine anspruchsvolle Unterwasserrohrinspektion mit einem trüben Einstiegspunkt ein. Das mit Computer Vision ausgestattete Sentinus ROV leuchtete den Bereich mit seinen vierzehn Scheinwerfern aus und nahm hochauflösende Bilder aus verschiedenen Blickwinkeln auf. Diese Bilder wurden dann verwendet, um genaue 3D-Modelle des Rohrinneren zu erstellen, damit NMS den Zustand des Rohrs gründlich beurteilen und fundierte Entscheidungen zur Wartung und zum Risikomanagement treffen konnte.

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Häuser bauen mit KI und robotergestützter Präzision

Im Baugewerbe kann es eine Herausforderung sein, eine gleichbleibende Qualität zu gewährleisten und gleichzeitig mit Arbeitskräftemangel umzugehen. Die Automatisierung des Bauwesens mit Industrierobotern bietet eine Möglichkeit, den Bauprozess zu rationalisieren, den Bedarf an manueller Arbeit zu reduzieren und präzise, qualitativ hochwertige Arbeit zu garantieren. Die Bildverarbeitungstechnologie kann in diese Automatisierung integriert werden, indem sie es den Robotern ermöglicht, Überwachungen und Inspektionen in Echtzeit durchzuführen. Insbesondere können Computer Vision Systeme den Robotern helfen, Ausrichtungsfehler oder Materialdefekte zu erkennen, um zu überprüfen, ob alles richtig positioniert ist und den Qualitätsstandards entspricht.

Ein hervorragendes Beispiel dafür ist die Partnerschaft zwischen ABB Robotics und dem britischen Start-up AUAR. Gemeinsam setzen sie Roboter-Mikrofabriken ein, die mit KI ausgestattet sind, um bezahlbare, nachhaltige Häuser aus Holzplatten zu bauen. Dank Computer Vision können die Roboter die Materialien präzise zuschneiden und zusammensetzen. Der automatisierte Prozess hilft bei Arbeitskräftemangel und vereinfacht die Lieferkette, indem er sich auf ein einziges Material konzentriert. Außerdem können diese Mikrofabriken skaliert werden, um den lokalen Bedürfnissen gerecht zu werden und Arbeitsplätze in der Nähe zu unterstützen, während der Bau effizienter und anpassungsfähiger wird.

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Automatisiertes Aufladen von Elektrofahrzeugen mit 3D Vision AI

Das Aufladen von Elektrofahrzeugen ist ein weiterer interessanter Anwendungsfall von KI in der Robotik. Mithilfe von 3D-Vision und KI können Roboter jetzt automatisch Ladeanschlüsse für Elektrofahrzeuge finden und anschließen, selbst in schwierigen Umgebungen wie Parkplätzen. Die Bildverarbeitungs-KI erfasst hochauflösende 3D-Bilder des Fahrzeugs und seiner Umgebung und ermöglicht es dem Roboter, den Standort des Ladeanschlusses genau zu bestimmen. Er kann dann die genaue Position und Ausrichtung berechnen, die für den Anschluss des Ladegeräts erforderlich sind. Die KI beschleunigt nicht nur den Ladevorgang, sondern macht ihn auch zuverlässiger und reduziert den Bedarf an menschlichem Eingreifen.

Ein Beispiel dafür ist die Arbeit von Mech-Mind mit einem großen Energieunternehmen. Sie haben einen 3D-Vision-gesteuerten Roboter entwickelt, der selbst bei schwierigen Lichtverhältnissen den Ladeanschluss eines Elektrofahrzeugs präzise finden und anschließen kann. Das automatisierte Aufladen von Elektrofahrzeugen verbessert die Effizienz und das Aufladen in Geschäftsräumen wie Bürogebäuden und Einkaufszentren.

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Vorteile von Vision AI für Robotik-Anwendungen

Computer Vision bietet verschiedene Vorteile in der Robotik und hilft Maschinen, Aufgaben mit größerer Autonomie, Präzision und Anpassungsfähigkeit auszuführen. Hier sind einige einzigartige Vorteile von Vision AI in der Robotik:

• Kosteneffizienz: Durch die Automatisierung von Aufgaben, die hohe Präzision und Konsistenz erfordern, reduziert Vision AI den Bedarf an manueller Arbeit, senkt die Fehlerquote und erhöht die Produktivität, was langfristig zu Kosteneinsparungen führt.
• Adaptives Lernen: Durch kontinuierliche visuelle Datenanalyse können Roboter ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern, aus ihren Interaktionen lernen und sich an neue Aufgaben oder Veränderungen in ihrer Umgebung anpassen.
• Sicherheit und Einhaltung von Vorschriften: Vision AI erhöht die Sicherheit von Robotern, die an der Seite von Menschen arbeiten, indem sie in die Lage versetzt werden, Hindernisse zu erkennen und zu vermeiden, unsichere Bedingungen zu erkennen und gesetzliche Standards einzuhalten.
• Multi-Tasking: Die Bildanalyse ermöglicht es Robotern, mehrere Aufgaben gleichzeitig zu erledigen, wie z.B. das Sortieren von Objekten während der Inspektion, was die Gesamteffizienz erhöht.

Herausforderungen für die Computer Vision in der Robotik

Vision AI bietet zwar viele Vorteile für die Robotik, aber es gibt auch Herausforderungen bei der Implementierung von Computer Vision in der Robotik. Diese Herausforderungen können sich darauf auswirken, wie gut Roboter in verschiedenen Umgebungen funktionieren und wie zuverlässig sie arbeiten. Deshalb ist es wichtig, sie bei der Planung der Entwicklung und des Einsatzes von Robotersystemen zu berücksichtigen. Hier sind einige der wichtigsten Herausforderungen beim Einsatz von Computer Vision in der Robotik:

• Integration mit anderen Sensoren: Bildverarbeitungssysteme müssen oft mit anderen Sensoren wie LiDAR oder Ultraschallsensoren zusammenarbeiten. Es ist eine komplexe Aufgabe, dafür zu sorgen, dass diese verschiedenen Sensoren reibungslos zusammenarbeiten, um ein vollständiges Bild der Umgebung zu erhalten.
• Kosten der Implementierung: Die Entwicklung und der Einsatz von fortschrittlichen Bildverarbeitungssystemen kann teuer sein. Die Abwägung zwischen den Kosten für die Implementierung von Vision AI und den erwarteten Vorteilen ist für viele Unternehmen eine Herausforderung.
• Qualität und Verfügbarkeit von Daten: Bildverarbeitungssysteme sind beim Training auf große Datensätze angewiesen, aber es kann schwierig sein, qualitativ hochwertige, beschriftete Daten zu erhalten, die die verschiedenen Situationen eines Roboters genau darstellen. Wenn die Daten schlecht oder unvollständig sind, kann das zu ungenauen Modellen und einer schlechten Leistung der Roboter führen.
• Verlässlichkeit unter verschiedenen Bedingungen: Bildverarbeitungssysteme müssen zuverlässig sein und in verschiedenen Umgebungen, z. B. drinnen und draußen, gleichbleibend funktionieren. Es kann jedoch schwierig sein, diese Beständigkeit ohne häufige Anpassungen oder manuelle Eingriffe zu gewährleisten.

Vision AI prägt die nächste Generation von Robotern

Vision AI verändert die Art und Weise, wie Roboter mit ihrer Umgebung interagieren, indem sie ihnen ein Maß an Verständnis und Präzision verleiht, das früher unvorstellbar war. In Bereichen wie der Fertigung und dem Gesundheitswesen, wo Roboter immer komplexere Aufgaben übernehmen, hat die Computer Vision bereits einen großen Einfluss. Mit der Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz und der Verbesserung der Bildverarbeitungssysteme werden die Möglichkeiten für Roboter immer größer. Beim Fortschritt in der Robotik geht es nicht nur um fortschrittliche Technologie, sondern auch darum, Roboter zu schaffen, die mit uns zusammenarbeiten können. Wenn Roboter immer leistungsfähiger werden, werden sie wahrscheinlich eine noch größere Rolle in unserem täglichen Leben spielen, neue Möglichkeiten eröffnen und unsere Welt effizienter und vernetzter machen.

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