-
Зачем роботам зрение на основе событийных камер
Современные роботы становятся всё более самостоятельными, но для того чтобы эффективно взаимодействовать с окружающим миром, им нужно «видеть». Камеры стали глазами машин, однако классические видеосенсоры имеют серьёзные ограничения. Они фиксируют изображение с определённой частотой кадров, что приводит к избыточной информации и потере быстродействия в динамичных сценах. Решением этой проблемы стали событийные камеры — принципиально новый…
-
Алгоритмы SLAM: как роботы строят карты мира
Современные роботы уже давно перестали быть просто механическими исполнителями команд. Сегодня они способны понимать окружающее пространство, адаптироваться к новым условиям и действовать автономно. Одним из ключевых инструментов, обеспечивающих такую самостоятельность, стали алгоритмы SLAM — Simultaneous Localization and Mapping, то есть «одновременная локализация и построение карты». Эта технология лежит в основе навигации беспилотных автомобилей, промышленных дронов,…
-
Почему роботы-уборщики плохо ориентируются в темноте
Современные роботы-уборщики стали неотъемлемой частью бытовой техники. Они самостоятельно прокладывают маршрут, объезжают мебель, запоминают планировку квартиры и даже возвращаются на базу для подзарядки. Однако многие пользователи замечают, что ночью или при выключенном свете такие устройства начинают вести себя странно: теряют ориентацию, сталкиваются с предметами или бесконечно кружат на одном месте. На первый взгляд это кажется…
-
Как роботы распознают препятствия в тумане
Туман — один из самых сложных факторов, с которыми сталкиваются робототехнические системы, особенно автономные автомобили, дроны и промышленные машины, работающие на открытом воздухе. Для человека туман снижает видимость, и даже при хорошем зрении мы теряем способность различать объекты на расстоянии. Для роботов ситуация аналогична, только вместо глаз у них — камеры, лидары, радары и другие…
-
Почему модели компьютерного зрения ошибаются на реальных фото
Компьютерное зрение — одно из самых впечатляющих направлений искусственного интеллекта. Нейросети научились распознавать лица, диагностировать заболевания по снимкам и даже управлять автомобилями без участия человека. Однако при всей своей мощности такие модели нередко дают сбой, когда сталкиваются с реальными изображениями, отличающимися от тех, на которых они обучались. Почему так происходит, если точность на тестовых выборках…