Compreender a integração da visão computacional na robótica

A IA na robótica está a avançar a um ritmo incrível, e os robôs estão a ser construídos para realizar tarefas mais complexas com menos intervenção humana. Por exemplo, o RoboCat da DeepMind é um robô com IA que pode aprender novas tarefas com apenas 100 demonstrações. O RoboCat pode depois utilizar estes dados para gerar mais dados de treino e melhorar as suas capacidades, aumentando a sua taxa de sucesso de 36% para 74% após mais treino. Inovações como o Robocat representam um grande passo para a criação de robôs capazes de realizar uma vasta gama de tarefas com o mínimo de intervenção humana. 

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Os robôs alimentados por IA já estão a ter impacto em várias aplicações práticas, como a utilização de robôs pela Amazon para simplificar as operações de armazém e os robôs com IA que estão a otimizar as práticas agrícolas na agricultura. Anteriormente, explorámos o papel geral da IA na robótica e vimos como está a remodelar as indústrias, desde a logística aos cuidados de saúde. Neste artigo, vamos aprofundar a razão pela qual a visão por computador na robótica é tão crucial e como ajuda os robôs a perceber e interpretar o que os rodeia. 

A importância dos sistemas de visão na robótica

Os sistemas de visão em robótica funcionam como os olhos de um robô e ajudam-no a reconhecer e a compreender o seu ambiente. Normalmente, estes sistemas utilizam câmaras e sensores para captar dados visuais. Os algoritmos de visão por computador processam depois os vídeos e imagens captados. Através da deteção de objectos, da perceção de profundidade e do reconhecimento de padrões, os robôs podem identificar objectos, avaliar o que os rodeia e tomar decisões em tempo real.

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Visão A IA ou visão artificial é essencial para que os robôs funcionem de forma autónoma em ambientes dinâmicos e não estruturados. Se um robô precisar de apanhar um objeto, deve ser capaz de o localizar utilizando a visão por computador. Este é um exemplo muito simples. O mesmo fundamento básico de um sistema de visão por computador é necessário para criar aplicações em que os robôs possam inspecionar produtos no fabrico ou ajudar em cirurgias médicas com precisão e exatidão. Ao fornecer a entrada sensorial necessária para a tomada de decisões em tempo real, os sistemas de visão permitem que os robôs interajam de forma mais natural com o que os rodeia e expandam a gama de tarefas que podem realizar em várias indústrias.

Avanços recentes na visão computacional para robôs autónomos

Recentemente, tem-se registado um aumento mundial na utilização da visão computacional na robótica. De facto, o mercado global de visão robótica deverá atingir os 4 mil milhões de dólares até 2028. Vejamos alguns estudos de caso que mostram como a IA de visão está a ser aplicada em aplicações robóticas do mundo real para aumentar a eficiência e resolver problemas complexos.

Melhorar as inspecções subaquáticas utilizando visão, IA e robótica

As inspecções subaquáticas são vitais para manter estruturas como condutas, plataformas offshore e cabos subaquáticos em boas condições. Estas inspecções ajudam a garantir que tudo está seguro e a funcionar corretamente para evitar reparações dispendiosas ou problemas ambientais. No entanto, a inspeção de ambientes subaquáticos pode ser difícil devido à fraca visibilidade e às áreas de difícil acesso.

Os robôs com visão por computador podem captar dados visuais claros e de alta qualidade que podem ser analisados no local ou utilizados para criar modelos 3D detalhados das áreas que estão a ser inspeccionadas. Ao combinar a experiência humana com esta tecnologia, as inspecções tornam-se mais seguras, mais eficientes e proporcionam melhores conhecimentos para a manutenção e o planeamento a longo prazo.

Por exemplo, a NMS, uma empresa líder em mergulho comercial, utilizou os veículos operados remotamente (ROVs) Sentinus da Blue Atlas Robotics para uma inspeção desafiadora de um tubo subaquático com um ponto de entrada obscuro. O ROV Sentinus, equipado com visão computorizada, iluminou a área com as suas catorze luzes e captou imagens de alta resolução de diferentes ângulos. Estas imagens foram depois utilizadas para criar modelos 3D precisos do interior da tubagem para ajudar a NMS a avaliar minuciosamente o seu estado e a tomar decisões informadas sobre manutenção e gestão de riscos.

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Construir casas com IA de visão e precisão robótica

Na indústria da construção, manter uma qualidade consistente e lidar com a escassez de mão de obra pode ser um desafio. A automação da construção com robôs industriais oferece uma maneira de agilizar o processo de construção, reduzir a necessidade de trabalho manual e garantir um trabalho preciso e de alta qualidade. A tecnologia de visão computacional pode ser integrada a essa automação, possibilitando que os robôs realizem monitoramento e inspeções em tempo real. Especificamente, os sistemas de visão computacional podem ajudar os robôs a detetar desalinhamentos ou defeitos nos materiais para verificar se tudo está posicionado corretamente e se atende aos padrões de qualidade.

Um excelente exemplo disso é a parceria entre a ABB Robotics e a start-up AUAR, sediada no Reino Unido. Juntas, estão a utilizar microfábricas robóticas equipadas com IA de visão para construir casas sustentáveis e económicas a partir de madeira em folha. A visão por computador permite que os robots cortem e montem os materiais com precisão. O processo automatizado ajuda a resolver a escassez de mão de obra e simplifica a cadeia de abastecimento, concentrando-se num único material. Além disso, estas microfábricas podem ser dimensionadas para satisfazer as necessidades locais e apoiar empregos nas proximidades, tornando a construção mais eficiente e adaptável.

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Automatização do carregamento de veículos eléctricos com IA de visão 3D

O carregamento de veículos eléctricos é outro caso de utilização interessante da IA de visão na robótica. Utilizando a visão 3D e a IA, os robôs podem agora localizar e ligar-se automaticamente a portas de carregamento de veículos eléctricos, mesmo em ambientes difíceis como parques de estacionamento exteriores. A IA de visão funciona através da captação de imagens 3D de alta resolução do veículo e dos seus arredores, permitindo ao robô identificar com precisão a localização da porta de carregamento. Pode então calcular a posição e orientação exactas necessárias para ligar o carregador. A IA com visão não só acelera o processo de carregamento, como também o torna mais fiável e reduz a necessidade de intervenção humana.

Um exemplo disto é o trabalho da Mech-Mind com uma grande empresa de energia. Desenvolveram um robô guiado por visão 3D que consegue encontrar e ligar com precisão a porta de carregamento de um veículo elétrico, mesmo em condições de iluminação difíceis. O carregamento automatizado de veículos eléctricos melhora a eficiência e o carregamento em espaços comerciais como edifícios de escritórios e centros comerciais.

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Vantagens da IA de visão para aplicações de robótica

A visão computacional oferece vários benefícios na robótica e ajuda as máquinas a executar tarefas com maior autonomia, precisão e adaptabilidade. Apresentamos de seguida algumas vantagens únicas da IA de visão na robótica:

• Eficiência de custos: Ao automatizar tarefas que exigem elevada precisão e consistência, a Vision AI reduz a necessidade de mão de obra manual, diminui as taxas de erro e aumenta a produtividade, conduzindo a poupanças de custos a longo prazo.
• Aprendizagem adaptativa: Através da análise contínua de dados visuais, os robôs podem melhorar o seu desempenho ao longo do tempo, aprender com as suas interações e adaptar-se a novas tarefas ou a alterações no seu ambiente.
• Segurança e conformidade: A IA de visão aumenta a segurança dos robôs que trabalham ao lado de humanos, permitindo-lhes detetar e evitar obstáculos, reconhecer condições inseguras e cumprir as normas regulamentares.
• Multitarefas: A análise de imagens permite que os robôs realizem várias tarefas em simultâneo, como ordenar objectos enquanto os inspeccionam, aumentando a eficiência global.

Desafios da visão computacional na robótica

Embora a IA de visão ofereça muitas vantagens para a robótica, existem também desafios relacionados com a implementação da visão por computador na robótica. Estes desafios podem afetar o desempenho dos robôs em diferentes ambientes e a fiabilidade do seu funcionamento, pelo que é importante tê-los em conta ao planear o desenvolvimento e a implementação de sistemas robóticos. Aqui estão alguns dos principais desafios no uso da visão computacional para robótica:

• Integração com outros sensores: Os sistemas de visão têm frequentemente de trabalhar em conjunto com outros sensores, como o LiDAR ou os sensores ultra-sónicos. Garantir que estes diferentes sensores trabalham em conjunto de forma harmoniosa para proporcionar uma compreensão completa do ambiente é uma tarefa complexa.
• Custo de implementação: O desenvolvimento e a implementação de sistemas de visão avançados podem ser dispendiosos. Equilibrar os custos de implementação da Vision AI com os benefícios esperados é um desafio que muitas organizações enfrentam.
• Qualidade e disponibilidade de dados: Os sistemas de visão artificial dependem de grandes conjuntos de dados para treino, mas pode ser difícil obter dados de alta qualidade e rotulados que representem com precisão as várias situações de um robô. Se os dados forem fracos ou incompletos, podem levar a modelos menos precisos e a um desempenho inferior dos robots.
• Fiabilidade em todas as condições: Os sistemas de visão por computador têm de ser fiáveis e funcionar de forma consistente em vários cenários, como ambientes interiores e exteriores. No entanto, garantir esse tipo de durabilidade sem ajustes frequentes ou intervenção manual pode ser difícil.

A visão da IA está a moldar a próxima geração de robôs

A IA de visão está a mudar a forma como os robôs interagem com os seus ambientes, dando-lhes um nível de compreensão e precisão que antes era inimaginável. Já estamos a ver a visão por computador a ter um grande impacto em áreas como a produção e os cuidados de saúde, onde os robôs estão a lidar com tarefas cada vez mais complexas. À medida que a IA continua a desenvolver-se e os sistemas de visão por computador melhoram, as possibilidades do que os robôs podem fazer continuam a crescer. O progresso na robótica não tem apenas a ver com tecnologia avançada - tem a ver com a criação de robôs que possam trabalhar connosco. À medida que os robôs se tornam mais capazes, é provável que desempenhem um papel ainda mais importante na nossa vida quotidiana, abrindo novas oportunidades e tornando o nosso mundo mais eficiente e interligado.

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