Künstliche Bilder für schlauere Roboter erstellen

Roboter werden immer schlauer, und ein wichtiger Teil davon ist, wie sie die Welt sehen und verstehen. Ihre Fähigkeit, Objekte zu erkennen, zu verstehen, wo sie sind, und verschiedene Szenen zu erkennen, hilft ihnen, Aufgaben wie das Aufheben von Dingen, das Zusammenbauen von Teilen und das Bewegen zu erledigen. Aber hier kommt der Haken: Um das gut zu machen, müssen Roboter mit hochwertigen Bildern trainiert werden.

Ein Trainingsprogramm für diese Roboter bedeutet normalerweise, tonnenweise gelabelte Bilder zu sammeln, was nicht nur langweilig ist; es kann auch viel Zeit und Geld kosten. Noch schlimmer ist, dass Leute beim Labeln oft Fehler machen. Ausserdem ist es super tricky, genug Varianz in diesen Bildern zu finden, um sicherzustellen, dass der Roboter alles, was das Leben ihm entgegenwirft, bewältigen kann.

Hier kommen Synthetische Bilder ins Spiel. Anstatt echte Bilder aus der realen Welt zu verwenden, können wir Bilddaten mit Simulationen erstellen. Diese Methode hat einige tolle Vorteile: Wir können Bilder schnell produzieren, die Labels sind immer korrekt, und wir können eine breite Palette von Faktoren wie unterschiedliche Beleuchtung, Geräusche und Kamerawinkel einbeziehen, ohne ins Schwitzen zu kommen.

Allerdings gibt's ein kleines Problem. Manchmal schneiden Modelle, die mit diesen synthetischen Bildern trainiert wurden, bei echten Bildern nicht so gut ab. Aber keine Sorge! Dank besserer Tools und Techniken wie dem Variieren von Zufallselementen in Simulationen schliesst sich der Abstand zwischen der Leistung von Robotern mit synthetischen und echten Bildern. Tatsächlich haben einige Studien gezeigt, dass Roboter bei bestimmten Aufgaben mit synthetischen Bildern genauso gut abschneiden können.

Mit diesem Gedanken schlagen wir ein neues System vor, das darlegt, wie man synthetische Bilder für Roboter effizient erstellen kann. Unser Framework nutzt echte Bilder von den Objekten, die wir den Robotern beibringen wollen, verwandelt die in 3D-Modelle und generiert dann gelabelte Bilder, die bereit für das Training sind. Es ist wie beim Pizzabacken: Jede Zutat kann gegen etwas Besseres ausgetauscht werden, wenn neue Tools dazukommen.

#Sammeln von Daten aus der realen Welt

Bevor wir synthetische Bilder machen können, brauchen wir gute Daten aus der realen Welt. Das bedeutet, wir wollen Bilder von Objekten mit präzisen Positionen erfassen. Einige clevere Algorithmen können Kamerapositionen aus nicht gelabelten Bildern herausfinden, aber das richtig hinzubekommen kann knifflig und zeitaufwändig sein.

Um zu helfen, haben wir ein spezielles Setup gebaut, das einen motorisierten Drehteller mit fünf Kameras aus verschiedenen Winkeln nutzt. Sobald wir diesen automatisierten Prozess starten, dauert es etwa fünf Minuten, um einen vollständigen 360-Grad-Scan eines Objekts zu erhalten. Ihr bekommt nicht nur normale Bilder, sondern auch Tiefenbilder und Punktwolken, alles mit den Positionsdaten, die wir brauchen.

Im Moment nutzen wir dieses Setup, um Daten für die Testung von Roboterfähigkeiten mit kleinen Teilen zu erfassen. Die Bilder, die aus diesem Prozess herauskommen, sind entscheidend, um sicherzustellen, dass wir gute 3D-Modelle von Objekten erstellen können.

#Digitale Rekonstruktion von Objekten

Sobald wir unsere Daten aus der realen Welt haben, ist es Zeit, diese Bilder in digitale 3D-Modelle umzuwandeln. Dieser Teil kann ein wenig tricky werden, besonders bei Objekten, die nicht viel Textur haben oder symmetrische Formen aufweisen. Wenn die Farben zu glänzend oder durchsichtig sind, kann das die Sache noch komplizierter machen.

Es gibt ein paar Möglichkeiten, 3D-Modelle aus Bildern zu erstellen. Eine der gängigsten Methoden heisst Photogrammetrie, die mehrere Bilder nutzt, um herauszufinden, wo alles ist. Eine andere Option ist die Verwendung von Handheld-3D-Scannern, obwohl diese bei glänzenden oder durchsichtigen Objekten Schwierigkeiten haben können.

Eine neue Methode namens Neural Radiance Fields (NeRFs) ist jetzt auf dem Markt. Sie hilft, neue Ansichten komplexer Szenen aus nur wenigen Bildern zu erstellen. NeRFs sind einfacher zu handhaben als traditionelle Methoden und können Details und Texturen gut erfassen. Eine weitere aufregende Technik namens 3D Gaussian Splatting (3D GS) funktioniert ähnlich, ist aber sogar schneller und erlaubt eine bessere Bearbeitung von Szenen.

Nachdem wir das 3D-Modell erstellt haben, müssen wir sicherstellen, dass alles korrekt gespeichert ist. Wir wollen sicherstellen, dass alle Teile des Objekts enthalten sind und keine Lücken mit imaginären Bits aufgefüllt werden. Wenn ein Modell das Objekt nicht genau darstellt, könnte das zu Problemen führen, wenn der Roboter versucht, daraus zu lernen.

#Generierung synthetischer Datensätze

Jetzt, wo wir unsere 3D-Modelle haben, müssen wir die synthetischen Datensätze erstellen. Es gibt viele Tools, die helfen, diese Bilder zu generieren, und sie werden jeden Tag besser. Die fortschrittlichsten Tools können realistische Umgebungen simulieren und Physik genau in die Bilder einmischen. Forscher haben diese Tools in vier Kategorien unterteilt, basierend darauf, wie sie Bilder erstellen. Die besten sind oft die, die 3D-Modelle erstellen oder Spiele-Engines nutzen.

Einige der besten Tools sind BlenderProc und Unity Perception. Diese erlauben uns, verschiedene Aspekte der Bilder anzupassen, wie Hintergründe, Beleuchtung und Positionen von Objekten. Zufälligkeit in diese Elemente einzuführen, ist wichtig, damit die Roboter besser adaptieren können, wenn sie schliesslich reale Objekte sehen.

Interessanterweise hat einige Forschung gezeigt, dass NeRFs auch direkt zur Erstellung von Trainingsdaten verwendet werden können. Sie schneiden genauso gut ab wie einige andere Tools für synthetische Datensätze. Wenn wir darüber schreiben, wie wir die Daten generieren, müssen wir klarstellen, welche Änderungen wir während des Prozesses vornehmen und wie sie das Endergebnis beeinflussen könnten. Wir wollen auch Details zu Themen wie Bildqualität und wie die Labels für diese Bilder formatiert sind, teilen.

#Alles zusammenfügen

Zusammenfassend wollen wir einen effizienten Weg schaffen, um hochwertige synthetische Bilddaten für das Training von Robotern zu erstellen. Indem wir die Datensammlung aus der realen Welt, clevere Techniken zur digitalen Rekonstruktion und fortschrittliche Tools zur Generierung synthetischer Bilder nutzen, zielen wir darauf ab, Robotern zu helfen, die Welt besser zu sehen und effektiver in sowohl vorhersehbaren als auch komplizierten Umgebungen zu agieren.

Während wir vorankommen, ist es wichtig, ständig zu testen und unsere Methoden anzupassen. Das Ziel ist es, Robotern die besten Tools zur Verfügung zu stellen, damit sie mit der Welt selbstbewusst und effizient interagieren können. So wie ein gut trainierter Welpe einen neuen Trick mit Leichtigkeit lernen kann, hoffen wir, dass unsere Roboter jede Herausforderung mit ein bisschen synthetischer Hilfe meistern können!