Некоторые технологии распознавания объектов, которые используются в современных роботах:

• DToF. 1 Базовый 3D-датчик, который определяет положение предмета по времени отражения пучков света. 1
• DToF + перекрёстные датчики. 1 По сторонам от основного датчика стоят лазерные датчики, которые расширяют поле обзора и делают навигацию более точной. 1
• Камера + AI. 1 Робот считывает очертания объектов камерой и с помощью нейросети определяет тип препятствия. 1
• Камера + DToF. 1 В сочетании с камерой 3D-датчик определяет глубину изображения, позволяет распознавать объекты с высокой точностью. 1
• Камера + RGB + подсветка. 1 Современные роботы анализируют цветное изображение в красном, синем и зелёном диапазоне, за счёт чего получают более точную картину окружения. 1
• Глубокое обучение (Deep Learning). 3 Особенно свёрточные нейронные сети (CNN) играют ключевую роль в компьютерном зрении и распознавании объектов. 3
• Укрепляющее обучение (Reinforcement Learning). 3 Используется для обучения роботов через взаимодействие с окружающей средой. 3
• Обработка естественного языка (NLP). 3 Позволяет роботам понимать и генерировать человеческую речь. 3
• Компьютерное зрение. 35 Включает в себя методы обработки изображений и видео для извлечения полезной информации. 3
• Анализ больших данных. 3 ИИ позволяет роботам анализировать большие объёмы данных для принятия решений и оптимизации своих действий. 3