ロボティクスの画像処理とは

ロボット工学における画像処理は、特定のタスクを実行するためにロボットが画像を使用することです。 ロボットの専門家は、ロボットが遭遇する可能性のある視覚入力を処理するために、イメージング機器と必要なプログラミングとソフトウェアを含めることができます。 ロボットのプログラミングと教育の過程で、彼らは彼らの作品に画像を認識し、それらに作用する方法を示します。 一部の企業は、人々が自分の機器に直接インストールするためのソフトウェアスイートを製造していますが、他の場合には、人々が自分でプログラムを作成する場合があります。

ロボット工学における画像処理の最も単純な例の1つは、ナビゲーションにカメラシステムを使用することです。 ロボットは、線、一連の点、またはレーザーのような他の視覚的指標に従うように教えることができます。 粗雑なカメラと画像処理システムを使用して、周囲の環境のターゲットを特定し、追跡します。 これにより、ロボットは倉庫内のラインをたどって製品を収集および配達するなどのことを行うことができ、工場の自動化に役立ちます。

ロボティクスのより高度な画像処理により、ロボットは特定のガイドなしで環境をナビゲートできます。 障害物を特定して回避できるだけでなく、ロボットや店内の特定の棚で手を振っている人などの最終目標を特定することもできます。 これには、より複雑な画像処理アルゴリズムが必要であるため、ロボットは3次元環境でオブジェクトを認識することを学習できます。 プログラマは、トレーニングでさまざまなツールを使用して、遭遇する可能性のあるさまざまなことをロボットに示すことができます。

ロボットは、画像に応じて他のタスクを実行するように教えることもできます。 ロボット工学の画像処理により、ロボットは顔を認識し、顔の表情やジェスチャーに応答し、非常に自然な方法で人間と対話することができます。 ロボットは、異なる人、動物、または物体を区別することもできます。これは、ロボット看護師のプログラミングから組立ラインの品質管理に至るまで、ロボットが欠陥のあるコンポーネントを見つけるために学習する必要があるすべてに役立ちます。 ロボットトレーニングでは、数千のインスタンスに触れて、コンテキストと幅広いサンプルを提供し、ロボットに周囲の世界について教えることができます。

ロボット工学での画像処理が複雑になるほど、より多くのエネルギーと計算能力が消費されます。 技術者は、ロボットをスムーズに動作させるために、これと他のニーズとのバランスを取る必要があります。 リソースが多すぎると、ロボットの重量を軽くしたり、コンセントにつないで移動したりすることで移動性を低下させる大きな電源が必要になる場合があります。 また、プログラミングの要求によりロボットが処理能力を超える可能性があります。その場合、ロボットは不規則にまたは緩慢に動作する可能性があります。 設計者は、ロボットに何をしたいかを考え、設計の開始時に優先順位を割り当てて、機能的な最終製品を生産できるようにします。