Китайская компания Robbyant представила обновленную систему компьютерного зрения LingBot-Depth 2.0, предназначенную для повышения точности пространственного ориентирования роботов. Новая модель существенно улучшает восприятие глубины, позволяя технике уверенно функционировать даже в условиях, где традиционные сенсоры не справляются с задачами.
LingBot-Depth 2.0 стала эволюционным развитием первой версии платформы, получив существенно доработанные алгоритмы обработки визуальной информации. В процессе обучения системы было задействовано около 150 млн примеров. Согласно результатам независимых испытаний, разработка продемонстрировала превосходство в 12 из 16 ключевых бенчмарков, предназначенных для восстановления карт глубины.
Преодоление барьеров: зрение сквозь стекло и зеркала
Одним из главных технологических достижений стало решение проблемы распознавания прозрачных и отражающих поверхностей. Для стандартных систем машинного зрения зеркала, стеклянные перегородки и глянцевые объекты исторически были серьезным препятствием: датчики ошибочно определяли дистанцию или вовсе переставали считывать данные о глубине.
По данным Robbyant, в сложных сценариях с потерей данных новая модель позволила сократить среднюю ошибку распознавания более чем в два раза. Показатель RMSE снизился с 0,132 до 0,062, что подтверждает значительный прогресс в точности оценки расстояний.
Технология LingBot-Vision и работа с границами
Фундаментом системы служит модель LingBot-Vision. Ее уникальная особенность заключается в инновационном методе предварительного обучения, сфокусированном на «структуре границ» объектов. Такой подход позволяет ИИ определять контуры предметов с субпиксельной точностью и лучше интерпретировать геометрию пространства.
Несмотря на использование относительно небольшого массива данных для обучения — порядка 160 млн изображений — разработчики утверждают, что LingBot-Vision успешно конкурирует с более массивными аналогами. Система способна отслеживать границы объектов в режиме реального времени, что критически важно для автономных роботов, работающих в динамичной обстановке.
Тестирование и партнерство с Orbbec
Практическую проверку возможностей новой технологии провела лаборатория Depth Vision Laboratory компании Orbbec. В ходе испытаний с применением стереокамер Gemini 330 система показала отличные результаты в распознавании мелких деталей, удаленных целей, а также при работе в условиях сложного освещения.
Кроме того, Robbyant и Orbbec заключили партнерство для создания платформы RGB-D EGO. В рамках этой коллаборации компании разрабатывают специализированную версию LingBot-Depth, которая позволит формировать эталонные наборы данных для развития «воплощенного» искусственного интеллекта (Embodied AI).
Ожидается, что данная технология станет фундаментом для следующего поколения автономных устройств — от сервисных роботов до промышленных систем автоматизации, которым требуется максимально безопасное и точное взаимодействие с реальным миром.
