Китайский ИИ научил роботов видеть сквозь зеркала и стекло

Китайская технологическая компания Robbyant презентовала обновленную систему компьютерного зрения LingBot-Depth 2.0, призванную радикально улучшить навыки пространственного ориентирования роботов. По словам создателей, внедрение этой модели позволяет машинам более эффективно взаимодействовать с окружающим миром и успешно функционировать в непредсказуемых условиях, где стандартные сенсоры часто дают сбои.

LingBot-Depth 2.0 — это эволюция предыдущей версии системы, получившая переработанные алгоритмы визуальной обработки. Модель прошла обучение на массиве из 150 млн изображений и продемонстрировала превосходство в 12 из 16 ключевых бенчмарков, предназначенных для оценки точности карт глубины.

Приоритетной задачей разработчиков стало устранение проблем при работе с отражающими и прозрачными объектами. Для стандартных систем зеркальные поверхности, стекло и глянцевые материалы зачастую остаются непреодолимым препятствием, вызывая критические ошибки в определении дистанции.

Согласно отчету Robbyant, новая модель сократила среднюю погрешность распознавания более чем в два раза: показатель RMSE снизился с 0,132 до 0,062, что свидетельствует о существенном прогрессе в точности дистанционного измерения.

В фундаменте LingBot-Depth 2.0 лежит инновационная архитектура LingBot-Vision. Ее уникальность заключается в методе обучения с упором на «структурные границы» объектов. Такой подход дает системе возможность распознавать контуры с субпиксельной точностью и глубже понимать геометрию пространства.

Несмотря на сравнительно умеренный объем обучающей выборки (160 млн изображений), LingBot-Vision успешно конкурирует с крупномасштабными аналогами. Более того, система способна обрабатывать визуальные данные в режиме реального времени, что является обязательным условием для автономных устройств, работающих в динамичной среде.

Эффективность технологии подтвердили специалисты компании Orbbec в рамках тестирования на базе Depth Vision Laboratory. С применением стереокамер Gemini 330 система показала отличные результаты в распознавании мелких деталей, объектов на удалении и сцен со сложной световой обстановкой.

Кроме того, Robbyant и Orbbec договорились о стратегическом партнерстве по созданию платформы RGB-D EGO. Это решение с использованием LingBot-Depth поможет формировать высококачественные датасеты для развития «воплощенного» искусственного интеллекта (Embodied AI).

Инженеры уверены, что данная технология найдет широкое применение: от сервисной робототехники и систем промышленной автоматизации до интеллектуальной навигации. Точное понимание глубины пространства станет залогом безопасности и эффективности для нового поколения роботов, работающих в тесном контакте с человеком.

Источник: iXBT