配備深度學(xué)習(xí)軟件的機(jī)器人可將圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為行動(dòng)的依據(jù)。

圖1：配備Vinsa人工智能軟件的現(xiàn)場(chǎng)機(jī)器人可以在電力，石油和天然氣，化學(xué)制造和核設(shè)施等場(chǎng)所使用。

也許是同類中最知名的機(jī)器人，來自波士頓動(dòng)力公司的Spot自動(dòng)四足機(jī)器人現(xiàn)在提供了車載、人工智能軟件來處理數(shù)據(jù)并從中獲取認(rèn)識(shí)環(huán)境，同時(shí)使操作員遠(yuǎn)離危險(xiǎn)環(huán)境。2019年9月，波士頓動(dòng)力公司向全球發(fā)布了Spot（圖2）作為其第一個(gè)商業(yè)產(chǎn)品，使非學(xué)術(shù)和非軍事用戶可以探索這種靈活的四足機(jī)器人作為商業(yè)應(yīng)用程序可以做什么。早期采用者成功地部署了Spot機(jī)器人進(jìn)行數(shù)據(jù)收集時(shí)，知道如何理解該信息并將其迅速轉(zhuǎn)化為可行的見解成為一項(xiàng)挑戰(zhàn)。

圖2：Boston Dynamics堅(jiān)固的Spot機(jī)器人在2019年9月成為該公司的首款商用產(chǎn)品。

波士頓動(dòng)力業(yè)務(wù)發(fā)展副總裁邁克爾·佩里說：“斑點(diǎn)可以操縱未知，非結(jié)構(gòu)化或敵對(duì)的環(huán)境，并且可以收集各種類型的數(shù)據(jù)，例如可見圖像，3D激光掃描或熱圖像?！?“例如，客戶對(duì)Spot捕獲模擬儀表的圖像的能力感到很興奮，但是他們很快表示需要機(jī)器人將信息傳遞到工作指令系統(tǒng)，以便當(dāng)儀表達(dá)到一定水平時(shí)，它會(huì)觸發(fā)工作指令。供員工跟進(jìn)，檢查或執(zhí)行維護(hù)。”

尋求使Spot具有了解其收集的數(shù)據(jù)的能力；波士頓動(dòng)力公司推出了一項(xiàng)早期采用者計(jì)劃。當(dāng)定制計(jì)算機(jī)視覺軟件公司Vinsa提出申請(qǐng)時(shí)，Boston Dynamics認(rèn)為非常適合建立合作伙伴關(guān)系，兩家公司開始合作。佩里表示，Boston Dynamics和Vinsa一起在公用事業(yè)站點(diǎn)，石油和天然氣站點(diǎn)（圖2）以及一些化學(xué)制造合作伙伴上部署了配備了Vinsa軟件的Spot。

在軟件運(yùn)行之前，必須進(jìn)行圖像采集。Spot標(biāo)配五臺(tái)帶全局快門的立體相機(jī)，嵌入到體內(nèi)的灰度圖像傳感器-正面兩個(gè)，側(cè)面各一個(gè)，背面一個(gè)。五對(duì)攝像機(jī)中的每對(duì)攝像機(jī)都具有紋理投影儀，并指向地面，以向機(jī)器人提供有關(guān)其可以將腳放在旁邊以保持穩(wěn)定的信息，同時(shí)還提供避障功能。點(diǎn)將高度超過30厘米的任何物體視為障礙物，并避免或繞過它。

此外，機(jī)器人還將這些攝像機(jī)用于同時(shí)定位和制圖（SLAM），以實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航。在執(zhí)行地圖任務(wù)期間，Spot會(huì)在空間中導(dǎo)航并創(chuàng)建空間的3D點(diǎn)云，以在地圖中獲取航點(diǎn)。這有助于機(jī)器人知道要去哪里以及要執(zhí)行哪些行為。五個(gè)立體攝像機(jī)的縫合視頻可提供實(shí)時(shí)視頻，用戶界面可訪問所有攝像機(jī)。

Spot還具有兩個(gè)DB25端口，可為外部有效負(fù)載提供電源和通信。任何使用Vinsa軟件部署的機(jī)器人還具有用于推理的機(jī)載圖形處理單元（GPU），以及高分辨率360°平移-傾斜-變焦相機(jī)，在需要捕捉高質(zhì)量，例如，放大圖像以允許軟件處理更細(xì)致的圖像。

Vinsa的主要產(chǎn)品線包括預(yù)先構(gòu)建的深度學(xué)習(xí)模型，這些模型主要用于工業(yè)檢查用例，范圍從讀數(shù)表（圖3）到檢測(cè)漏油或漏水。該公司還擁有一個(gè)名為Alira的專利引擎，該引擎通過警報(bào)系統(tǒng)包括人類操作員來幫助計(jì)算機(jī)模型適應(yīng)各種條件，從而優(yōu)化計(jì)算機(jī)視覺模型的性能。兩種軟件產(chǎn)品都部署到Spot機(jī)器人中。

圖3：Vinsa的軟件使用諸如YOLO和Inception之類的深度學(xué)習(xí)框架，并在完成諸如讀取模擬儀表的任務(wù)之前進(jìn)行了30至45天的培訓(xùn)。

Vinsa創(chuàng)始人兼首席AI官Daniel Bruce說：“目前，兩家公司正在與一個(gè)擁有約100,000個(gè)模擬儀表的客戶合作，而這些儀表的更換成本非常昂貴。”?“借助該軟件，Spot可以導(dǎo)航到每個(gè)儀表并捕獲圖像，并且該軟件使用內(nèi)置的光學(xué)字符識(shí)別工具將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字讀數(shù)，因此工廠操作員無需手動(dòng)讀取。”

在具有100,000個(gè)儀表的環(huán)境中，會(huì)出現(xiàn)各種新穎的情況。量規(guī)上的眩光使其難以閱讀，如果量規(guī)損壞或彎曲，或者機(jī)器人遇到了以前從未見過的量規(guī)，則軟件必須決定要做什么以及如何適應(yīng)。Vinsa的Alira引擎通過聘請(qǐng)人類主題專家并尋求幫助來更好地處理此類情況來處理此類情況。警報(bào)取決于操作員的喜好，并通過人機(jī)界面，短信警報(bào)，電子郵件或亞馬遜或Google等平臺(tái)提供，這些平臺(tái)均已預(yù)先安裝了用于處理此類情況的軟件。

Vinsa的軟件利用了TensorFlow之上的行業(yè)框架，例如YOLO或Inception。該引擎使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且隨著時(shí)間的推移，它會(huì)看到更多的示例和實(shí)例，因此會(huì)通過學(xué)習(xí)得到改進(jìn)。模型訓(xùn)練需要30到45天，在此期間，Vinsa可以通過識(shí)別正常設(shè)備的外觀來建立基線，并確定何時(shí)出現(xiàn)超出基線的警報(bào)，從而根據(jù)客戶特定的環(huán)境校準(zhǔn)其基礎(chǔ)情報(bào)層。

布魯斯說：“重要的是，文薩在訓(xùn)練期間沒有做的一件事就是試圖找到所有極端情況（僅在正常工作參數(shù)之外出現(xiàn)的情況）?！?“生產(chǎn)中存在許多關(guān)鍵案例，有些公司通過花費(fèi)更多時(shí)間訓(xùn)練模型來學(xué)習(xí)所有此類案例而采取了不同的方法。”

Vinsa模型的獨(dú)特之處在于，它們會(huì)通過循環(huán)利用人類的專業(yè)知識(shí)來對(duì)這些案例進(jìn)行培訓(xùn)，這使我們能夠更快地將模型投入生產(chǎn)，而且還可以以安全的方式讓客戶知道何時(shí)模型可以識(shí)別以前看不見的東西。

訓(xùn)練包括圖像和視頻數(shù)據(jù)，后者被合成為單獨(dú)的幀。例如，通過查看靜態(tài)框架可能無法檢測(cè)管道中的泄漏。布魯斯解釋說，可能有必要看到水滴從管道上滴落的順序，這只能通過視頻數(shù)據(jù)來檢測(cè)?；灸Ｐ涂稍?0,000張圖像到幾百萬(wàn)張圖像上進(jìn)行訓(xùn)練。在校準(zhǔn)期間，Vinsa通常會(huì)尋找2,000至3,000個(gè)客戶數(shù)據(jù)示例來建立基準(zhǔn)。

可以用三種不同的模式進(jìn)行處理，包括邊緣處理，其中所有推理和模型都在板載GPU上的Spot上運(yùn)行。該系統(tǒng)還支持本地處理，其中Spot將數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)流回到中央位置進(jìn)行處理，并且特定的通信被推回Spot。最后，該系統(tǒng)支持云處理。

這種合作努力不僅可以為客戶帶來更高的生產(chǎn)率收益，還可以使人類工人免受傷害，例如派人在核設(shè)施中進(jìn)行檢查，在收容區(qū)內(nèi)進(jìn)行巡視或應(yīng)對(duì)高度危險(xiǎn)的石油鉆井平臺(tái)上的加壓設(shè)備環(huán)境。在最后一個(gè)例子中，布魯斯（Bruce）指出，公司必須給設(shè)備減壓并關(guān)閉操作，以使設(shè)備足夠安全，以防人員進(jìn)入。“

不僅能不使人陷入危險(xiǎn)境地，而且還能夠在不停機(jī)的情況下檢查處于完全運(yùn)行狀態(tài)的設(shè)備。這樣可以提高正常運(yùn)行時(shí)間、生產(chǎn)率水平和效率?！?/p>

外星眼機(jī)器視覺認(rèn)為：波士頓動(dòng)力的機(jī)器人配上人工智能，可以讓人不涉及很多的危險(xiǎn)地區(qū)，這樣也有利于人的安全。精干的機(jī)器人也會(huì)成為人的好助手。

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