機器人視覺技術的演進與創(chuàng)新解析

在我們的日常生活中，由于設備逐漸成為我們不可分割的一部分，我們已經看到如果沒有足夠的視覺能力，越來越多的應用程序將走向失敗，其中包括空中無人機碰撞和機器人吸塵器“吃”了它們本不應該吃的東西。服務機器人發(fā)展空間很大，但要想發(fā)展服務機器人，就要讓機器人獲得人的能力，首先就是視覺。視覺對人很重要，人類獲得訊息90%以上是依靠眼睛，而我們就來看看人工智能的前沿——機器視覺。技術的演進與創(chuàng)新，推動制造業(yè)的變革與進步

智能化、仿生化是工業(yè)機器人的最高階段，隨著材料、控制等技術不斷發(fā)展，實驗室產品越來越多的產品化，逐步應用於各個場合。

伴隨物聯(lián)網的發(fā)展，多傳感器、分布式控制的精密型工業(yè)機器人將會越來越多，逐步滲透制造業(yè)的方方面面，并且由制造實施型向服務型轉化。具有觸覺、力覺或視覺的工業(yè)機器人，能在較為復雜的環(huán)境下工作；如具有識別功能或更進一步增加自適應、自學習功能，即成為智能型工業(yè)機器人。

機器人視覺，作為AI(人工智能)一個快速增長的分支，目的是能夠給機器人與我們自己相當的視覺，在過去幾年中，由于研究人員運用專門的神經網絡，以幫助機器人識別和理解來自現實世界的圖像，機器人視覺已經取得了巨大的進步。2012年是一個開始的起點，雖然電腦現在能夠做一切，從在互聯(lián)網中識別貓，到能夠在一組照片中，識別特定的面孔，但仍然有很長的路要走。今天，我們看到機器視覺能夠離開數據中心，并適用于一切從自主無人機到機器人身上，可以整理我們的食物。

為了更好的了解機器人視覺，一個常見的類比，機器人視覺與人類自己的視覺，就好比天空中飛行的鳥類與飛機。兩者最終都將依賴于基礎物理學(如伯努利原理)，來幫助它們飛入到高空中，但是，這并不意味著飛機將要扇動它的翅膀進行飛翔。只是因為人與機器可能會看到同樣的東西，并且對這些圖像進行解釋的方式，甚至可能有一定的共性，最后的結果仍然可能是具有很大的不同。

雖然基本的圖像分類已經變得更加容易，但是，當它涉及到從抽象的場景中提取意義和信息時，機器人就面臨著一系列新的問題。錯覺就是一個很好的例子，機器人視覺仍然還有很長的路要走。

每個人可能都熟悉兩個剪影彼此面對，所產生經典的錯覺。當一個人看著這個圖像時，他們不限于只看到抽象的形狀。他們的大腦中插入更多的背景，使他們能夠識別圖像的多個部分，看到兩副面孔或一個花瓶，其實所有的都來自相同的圖像。

當我們通過一個分類，就能夠管理這些相同的圖像(你可以在互聯(lián)網上找到一些免費的)，我們很快就意識到，對于一臺機器來說，要理解這些復雜的東西，這是多么困難的。一個基本的分類，并沒有看到兩副面孔或一個花瓶，而是看到另外的一些東西，像一把斧頭、鉤子、防彈背心，甚至是一把木吉他。雖然該系統(tǒng)是公認的不確定性，在這些圖像中，實際上任何東西都有可能產生，它顯示了多么大的挑戰(zhàn)性，人類尚且看不太懂，更不要說是機器人了。

如果我們看到一些更復雜的東西，這個問題甚至會變得更加困難，比如富康杜利特爾的一幅畫，雖然看到這個圖的每個人，可能不能夠發(fā)現，其實每個人的臉都在這塊畫布上，他們幾乎立即看到，比映入他們眼簾更多的圖片。

為了理解為什么這是如此大的挑戰(zhàn)，你需要考慮，為什么視覺是如此的復雜。就像這些圖像一樣，世界其實是一個非?；靵y的地方。瀏覽世界，并沒有像構建一個算法，然后通過數據進行分析這么簡單，它要求我們需要根據實際的情況，我們能夠采取相應的行動經驗，并且需要進行深入的理解。

綜上所述，機器人和無人駕駛飛機面對這些無數的障礙，可能是超出常規(guī)的，并且找出如何克服這些挑戰(zhàn)的方法，是那些希望能夠實現人工智能革命的人，需要解決的一大問題?！?br />
隨著連續(xù)采用這些技術，如神經網絡和專用機器視覺硬件，我們正在迅速縮小人類和機器視覺之間的差距。在將來的某一天，我們甚至開始看到機器人的視覺能力，可能會超越我們自己，使它們能夠完成許多復雜的任務，并且我們的社會將會完全自主運作。



審核編輯：劉清

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