1. ロボットビジョン（RV）の5つの課題
ロボットビジョンとコンピュータビジョンの違い
- ベースの動き:ロボットビジョンのキャリアは通常、複数の自由度で動くことができます。
- タスク駆動: ロボットビジョンで利用されるテクノロジーは、特定のタスクによって駆動されます。
- 能動的な知覚: ロボットの可動性により、ロボットは周囲の環境を能動的に知覚する機会が得られます。
- 人間と機械の環境認識: ロボットビジョンはより豊富な環境認識機能を備えており、人間とコンピューターの相互作用プロセスはよりフレンドリーです。
- 高いリアルタイム性能: ロボットビジョンは実用的なアプリケーションシナリオを指向しており、高いリアルタイム性能を必要とします。
- 小さなサンプル: ロボットは現実の複雑なシーンに直面し、多くの場合、珍しい小さなサンプル オブジェクトを収集できます。
- オンライン学習: ロボットは環境データを継続的に収集し、仕事をしながらオンラインで積極的に学習できます。
ロボットビジョンは一般的な意味での「コンピュータービジョン」とは異なります: 5 つの主要な課題
- 課題 1: ヌーメノンの動き -装備された視覚システムの外部パラメータはいつでも変化します
- 課題 2: 動作の方向性 — 視覚システムはロボットの動作の認識手段です
- 課題 3: サブサンプルが少ない -物理空間での実際の動きにおける試行錯誤のコストが高い
- 課題 4: 高いリアルタイム パフォーマンス -遅延が予想よりも長いと誤った動作が発生する
- 課題 5: オンラインでの自律性 - オフラインでの時間のかかるトレーニングと学習には限界がある
2. RV: なぜバイオニックなのか? 独立して勉強したいですか？
並外れた運動能力、限られた視覚能力、限られた学習プロセスを持つ動物は、私たちにどのようなインスピレーションをもたらしてくれるでしょうか?
コンピュータビジョン：人間の視覚「知覚能力」のシミュレーションと拡張
ロボットビジョン：動物の視覚「知覚・運動能力」のシミュレーションと拡張
生体認識と自律学習: ロボットビジョンの画期的な進歩
