Қытайдың Robbyant компаниясы роботтардың айналасындағы ортаны дәлірек қабылдауына арналған компьютерлік көру жүйесінің жаңартылған нұсқасын таныстырды. Әзірлеушілердің мәліметінше, жаңа жүйе кеңістіктің тереңдігін анағұрлым нақты бағалап, роботтардың дәстүрлі датчиктер жиі қателесетін күрделі жағдайларда да сенімді жұмыс істеуіне мүмкіндік береді.
LingBot-Depth 2.0 жүйесі осы бағыттағы алғашқы нұсқаның жетілдірілген жалғасы саналады. Жаңартылған үлгіде көрнекі ақпаратты өңдеудің анағұрлым тиімді тәсілдері қолданылған. Жүйені оқыту барысында шамамен 150 миллион дерек пайдаланылған. Тәуелсіз сынақтардың қорытындысы бойынша, ол кеңістіктің тереңдік картасын қалпына келтіруге арналған кең таралған 16 бағалау сынағының 12-сінде ең жоғары нәтиже көрсетті.
Жүйені жетілдірудегі негізгі міндеттердің бірі мөлдір және шағылыстыратын беттердің ерекшеліктерін дәл ажырату болды. Компьютерлік көру жүйелері үшін әйнек, айна және осыған ұқсас материалдар бұрыннан күрделі кедергі саналады. Мұндай жағдайда датчиктер нысандарға дейінгі қашықтықты қате анықтайды немесе тереңдік туралы мәліметті мүлде жоғалтады.
Robbyant компаниясының дерегіне сәйкес, тереңдік туралы ақпараттың едәуір бөлігі жоғалған жағдайда жаңа жүйе тану кезіндегі орташа қателік мөлшерін екі еседен астам қысқартқан. Атап айтқанда, RMSE көрсеткіші 0,132-ден 0,062-ге дейін төмендеп, қашықтықты бағалау дәлдігі айтарлықтай артқанын көрсетті.
LingBot-Depth 2.0 жүйесінің негізін LingBot-Vision деп аталатын жаңа көру моделі құрайды. Оның басты ерекшелігі – алдын ала оқыту барысында нысандардың шекаралық құрылымына басымдық беретін жаңа тәсілдің қолданылуы. Соның нәтижесінде жүйе заттардың жиектерін субпиксель деңгейіне дейін жоғары дәлдікпен анықтап, қоршаған ортаның геометриялық құрылымын анағұрлым нақты бағалай алады.
Жүйені оқыту үшін шамамен 160 миллион кескін пайдаланылғанына қарамастан, әзірлеушілер LingBot-Vision мүмкіндіктері ауқымдырақ деректермен оқытылған компьютерлік көру үлгілерімен бәсекелесе алатынын мәлімдейді. Сонымен қатар жүйе нақты уақыт режимінде нысандардың шекарасын тұрақты бақылап отырады. Бұл өзгермелі ортада жылдам бағдарлануы қажет автономды роботтар үшін аса маңызды.
Технологияның тәжірибелік мүмкіндіктерін Orbbec компаниясы өзіне қарасты Depth Vision Laboratory зертханасында сынақтан өткізді. Сынақ барысында Gemini 330 стереокамералары қолданылып, жүйе нысандардың шекарасын, ұсақ бөлшектерді, алыста орналасқан нысандарды және жарықтандыруы күрделі көріністерді бұрынғыдан дәлірек анықтайтынын көрсетті.
Сонымен қатар Robbyant пен Orbbec деректер жинауға арналған жаңа аппараттық шешімдерді бірлесіп әзірлеп жатқанын хабарлады. Компаниялар RGB-D EGO платформасын жасап жатыр. Онда жоғары сапалы деректер қорын қалыптастыру үшін LingBot-Depth жүйесінің арнайы бейімделген нұсқасы пайдаланылады. Бұл шешім физикалық ортамен өзара әрекеттесетін жасанды интеллект жүйелерін дамытуға арналған.
Әзірлеушілер жаңа технологияның қызмет көрсету роботтарында, автономды навигация жүйелерінде және өндірістік үдерістерді автоматтандыру саласында кеңінен қолданылатынына сенім білдіреді. Кеңістіктің тереңдігін дәл бағалай алу қабілеті қоршаған ортамен қауіпсіз әрі тиімді әрекеттесе алатын жаңа буын роботтарының негізгі технологиялық мүмкіндіктерінің бірі болмақ.
Қосымша материалдар мен сараптамалық шолуларды біздің Telegram арнамыздан оқуға болады.
