Какие технологии распознавания объектов используются в современных роботах?

Некоторые технологии распознавания объектов, которые используются в современных роботах:

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