Китайская компания Robbyant представила две новые ИИ-модели — LingBot-Depth 2.0 и LingBot-Vision. Они помогают роботам точнее определять расстояние до предметов и распознавать объекты в сложных условиях.
Улучшение пространственного восприятия
LingBot-Depth 2.0 создали для улучшения пространственного восприятия роботов. Модель обучили на 150 миллионах образцов. Она показала лучшие результаты в 12 из 16 тестов на восстановление данных о глубине сцены.
Особенно заметно точность выросла в помещениях, где камеры роботов теряют часть информации о расстоянии до предметов. Погрешность модели в таких условиях сократилась более чем вдвое. Показатель RMSE снизился с 0,132 до 0,062.
Новая система также лучше распознаёт стекло, зеркала и прозрачные предметы. Обычным камерам глубины сложно работать с такими поверхностями из-за отражения или прохождения света.
Улучшить результат помогла LingBot-Vision — базовая модель компьютерного зрения для роботов. Во время обучения ИИ отдельно учили определять границы и структуру предметов. Благодаря этому система может очень точно находить контуры объектов и лучше понимать их расположение в пространстве.
LingBot-Vision обучили на 160 миллионах изображений. Несмотря на относительно небольшой набор данных, система показала конкурентные результаты. Она также может стабильно отслеживать края и контуры предметов в видео.
LingBot-Depth 2.0 уже протестировали для использования в коммерческой робототехнике. Модель получила сертификацию лаборатории Depth Vision компании Orbbec.
Во время испытаний с 3D-камерами серии Gemini 330 система точнее определяла края и контуры предметов, распознавала небольшие объекты и оценивала расстояние на большой дистанции. Также модель лучше работала при сложном освещении и с разными материалами.
Robbyant и Orbbec планируют использовать технологию в новом оборудовании для сбора данных, необходимых для обучения роботов. Устройство RGB-D EGO получит специальную версию LingBot-Depth для записи качественных пространственных данных.
В будущем разработчики планируют добавить усовершенствованную коммерческую версию модели. Она должна ещё точнее восстанавливать информацию о расстоянии, определять границы объектов и распознавать структуру пространства, чтобы роботы могли лучше работать в реальных условиях.
Добавить комментарий