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揭秘5G+AI时代的机器人世界!七大核心技术改变人类生活
根据 IFR 的分类方法,机器人大致可分为工业机器人和服务机器人两类。传统的工业机器人主要应用于汽车整车和零部件、电子制造、金属和机械、食品加工等方面,其主要特点是按照预定的程序,沿规定路径完成规定动作。
▲AI/5G 如何赋能机器人
AI 人工智能的应用,催生了服务机器人。服务机器人涵盖的范围非常广泛,包括医疗、物流、农业、商业、民用等方面。通过 AI 技术的使用,可通过数据采集、分析、计算,服务机器人能够学习人类的行为,理解人类的意图,与人类产生协作。
▲服务机器人主要类别及代表性产品
根据 IFR 的测算,2017 年全球机器人市场达 232 亿美元,其中,工业机器人市场达 147亿美元,每万人的保有量达 85 台。其余为服务机器人市场,市场规模达 85 亿美元。
到 2030 年,预计机器人的市场规模达 1,028 亿美元,约为智能手机市场的 20%。服务机器人将达 561 亿美元,维持 16% 的年复合增长率,并快于工业机器人的年复合增速。
▲机器人市场规模拆分
AI/5G 如何赋能机器人?
1、机器视觉硬件可采集周围环境信息
目前常用的视觉传感器主要有:摄像头、ToF 镜头和激光雷达技术。
机器视觉相机 。机器视觉相机的目的是将通过镜头投影到传感器的图像传送到能够储存、分析和(或者)显示的机器设备上。可以用一个简单的终端显示图像,例如利用计算机系统显示、存储以及分析图像。
激光雷达技术 。激光雷达是一种采用非接触激光测距技术的扫描式传感器,其工作原理与一般的雷达系统类似,通过发射激光光束来探测目标,并通过搜集反射回来的光束来形成点云和获取数据,这些数据经光电处理后可生成为精确的三维立体图像。采用这项技术,可以准确的获取高精度的物理空间环境信息,测距精度可达厘米级。
ToF 摄像头技术 。TOF 是飞行时间(Time of Flight)技术的缩写,即传感器发出经调制的近红外光,遇物体后反射,传感器通过计算光线发射和反射时间差或相位差,来换算被拍摄景物的距离,以产生深度信息,此外再结合传统的相机拍摄,就能将物体的三维轮廓以不同颜色代表不同距离的地形图方式呈现出来。
2、 AI 视觉技术算法帮助机器人识别周围环境
视觉技术包括:人脸技术、物体检测、视觉问答、图像描述、视觉嵌入式技术等。
人脸技术:人脸检测能快速检测人脸并返回人脸框位置,准确识别多种人脸属性;人脸比对通过提取人脸的特征,计算两张人脸的相似度并给出相似度百分比;人脸查找是在一个指定人脸库中查找相似的人脸;给定一张照片,与指定人脸库中的 N 个人脸进行比对,找出最相似的一张脸或多张人脸。根据待识别人脸与现有人脸库中的人脸匹配程度,返回用户信息和匹配度,即 1:N 人脸检索。
物体检测:基于深度学习及大规模图像训练的物体检测技术,可准确识别图片中的物体类别、位置、置信度等综合信息。
视觉问答:视觉问答(VQA)系统可将图片和问题作为输入,产生一条人类语言作为输出。
图像描述:需要能够抓住图像的语义信息,并生成人类可读的句子。
视觉嵌入式技术:包括人体检测跟踪、场景识别等。
3、 SLAM 技术赋予机器人更好的规划移动的能力
SLAM,全称叫做 Simultaneous Localization and Mapping,中文叫做同时定位与建图。在SLAM 理论中,第一个问题称为定位(Localization),第二个称为建图(Mapping),第三个则是随后的路径规划。通过机器视觉的映射,机器人可以通过复杂的算法同时定位并绘制出位置环境的地图,通过 SLAM 技术可以有效解决规划不合理,路径规划无法覆盖所有地区,导致清洁效果一般的问题。
▲SLAM 技术
当完全不含 SLAM 的时候,由于没有地图没有路径规划,扫地机器人每次碰到障碍物会沿着随机方向折返,无法覆盖到每一个区域。当有 SLAM 的时候,可覆盖至任意区域。此外,扫地机器人还配备摄像头,用来识别鞋、袜子、动物粪便等物品,达到智能规避。
4、基于 ToF 机器视觉的超宽带定位技术
机器人中,基于 ToF 技术,主要可用来进行高精度测距与定位,目前常用的就是超宽带定位技术。
UWB(超宽带)是一种无线通信技术,可用于高精度测距与定位。UWB 传感器精简设备分为标签和基站两种。其基本工作方式是采用 TOF(Time of flight)的方式来进行无线测距,根据测距值快速准确计算出位置。
5、 AI 自然语言处理是人机交互的重要技术
人类获取信息的手段中 90%依靠视觉,但表达自己的方式 90%依靠语言。语言是人机交互中最自然的方式。但是自然语言处理 NLP 的难度很大,在语法、语义、文化中均存在差异,还有方言等非标准的语言产生。随着 NLP 的成熟,人类与机器的语音交互越来越便捷,也将推动机器人向更“智能化”发展。