Российские ученые представили алгоритм, который улучшит ориентацию роботов в пространстве и поможет снизить расходы на их производство. О разработке «Хайтеку» сообщил Научно-исследовательский Институт искусственного интеллекта AIRI. Ученые из Института AIRI представили на международной научной конференции о технологиях виртуальной и дополненной реальности ISMAR 2022 в Сингапуре модели ИИ для построения «карт глубины». Технология помогает улучшить компьютерное зрение без использования дорогих датчиков.

Анализ глубины — одна из основных задач приложений компьютерного зрения. Чтобы робот мог ориентироваться в пространстве, а фильтр дополненной реальности наложился на нужное изображение, система должна правильно оценивать расстояния до каждого объекта в кадре.

Как правило, карты глубины строятся на основе информации, поступающей от специальных датчиков. Наиболее популярный из них — лидар. Это устройство направляет луч света и измеряет время, за которое отражение вернется назад. Недостатки такой технологии: ограниченный радиус действия и высокая стоимость сенсоров. В качестве альтернативы также применяются RGB-камеры. Такой метод используется при разработке различных AR-приложений для смартфонов.

Новая технология объединила разные подходы к решению задачи оценки глубины. Исследователи разработали модели, которые используют глобальную пространственную информацию для создания максимально точных карт. Предложенная модель сочетает в себе преимущества трансформеров и сверточных нейронных сетей. Авторы отмечают, что модель настраивается с помощью самообучения и не нуждается в данных от датчиков глубины.

Разработчики сообщили, что предложенный метод прошел оценку эффективности на независимых наборах данных и показал одни из лучших в мире результатов. Информацию о моделях и методах обещают в скором времени разместить в открытом доступе.