Зрение роботов

Если вы находитесь в промышленных настройках, использующх Машинное Зрение, вы, вероятно, обнаружите, робота компании Adept на работе. Компания потратила много лет, подключая к роботам средства технического зрения, позволяющие идентифицировать и собирать детали. Одной из самых основных проблем, связанных с промышленной сборкой является процесс, известный, как подача частей. В этом сценарии объекты / части, которые необходимы для сборки продукта содержатся в больших ящиках. Сборка процесса требует одной части отдельно от других частей из ящика. Адепт выступила инициатором использования зрения в решении этой проблемы выбора частей.

Одним из наиболее важных задач, где это видение будет весьма кстати, это распознавание объектов (будь то запасные части к машинам, лампочки, DVD, или ваш сосед по соседству). Evolution Robotics представляет важную веху в почти реальном распознавании объектов на основе SIFT точек. Программное обеспечение определяет точки изображения, которые выглядят так же, даже если объект перемещается, поворачиваеся или расширяется в некоторый небольшой степени. Совпадение этих точек с ранее виденными точками изображения позволяет программному обеспечения "понять" что он видит, даже если он не видит в точности то же изображение.

Как быстро растёт рынок для тех, у кого роботы являются хобби, так же появляются машины со зрением, которые эти люди имеют в своём распоряжнии. CMUCam (первоначально создана в Карнеги-Меллона) является на сегодняшний день самой популярной видеокамерой, которая может отслеживать объект на основе его цвета и даже переместить камеру, если она установлена на сервоприводе (небольшие двигатели) для отслеживания объекта. При низкой цене и базовом использовани она стала очень широко использоваться как хобби и в академической робототхенике .

Также известная как "большая пустынная гонка ", Darpa Grand Challenge представляет собой гонку, предложенную Агентством перспективных исследований Министерства обороны (Defense Advanced Research Projects Agency), в которой участвуют беспилотные автоматические автомобили, проезжающие из Калифорнии в Неваду. Гонка привлекла лучшее из того, что могла предложить мобильная робототехника и многих других отраслей робототехники в том числе машинное зрение. Из-за требований к скорости предвиджения по земле транспортных средств (в среднем около 50 км/ч) многие из гоночных автомобилей, использовали в качестве систем видения смотрящий вперёд сенсор, чтобы помочь оценить направление автомобиля задолго до того, как автомобиль будет там. Победитель, Стэнли из Стэнфорда, использует такую технику в сочетании с системой LIDAR для более короткого расстояния.

RoboRealm попыталась уменьшить сложность использования машинного видения в робототехнике, обеспечивая всеобъемлющий интерфейс пользователя для экспериментов с различными видео фильтрами. Используя RoboRealm, вы можете добавить возможности видения для вашего робота, используя недорогие USB камеры и ПК, что у вас уже есть. Что интерфейсов для расширения применения на основе использования собственных фильтров и модулей для подключения к большинству популярных серво контроллеры RoboRealm быстро становится видение программное обеспечение для использования с вашего робота.