Австралийский центр роботизированного зрения
Австралийский центр роботизированного зрения (англ. Australian Centre for Robotic Vision), ранее известный как «Центр передового опыта Австралийского исследовательского совета по роботизированному зрению» (англ. Australian Research Council Centre of Excellence for Robotic Vision или сокращённо ARC Centre of Excellence for Robotic Vision), представляет собой некорпоративное совместное предприятие, получившее финансирование с целью реализации исследовательской программы по решению критически важных и сложных задач применения робототехники в реальных условиях[1].
Центр одержал победу в Amazon Robotics Challenge 2017 года с роботом Cartman.
История
Центр был создан в 2014 году при поддержке Австралийского исследовательского совета (ARC) для ведения исследований в области роботизированного зрения, повышения исследовательского потенциала, подготовки научных кадров и взаимодействия с широкой общественностью по вопросам робототехники, зрительных технологий и программирования[2].
Бывшим партнёром центра являлась организация Data61 (до этого известная как NICTA — National ICT Australia Ltd).
Научные организации
Центр объединяет междисциплинарную команду из специалистов четырёх австралийских университетов[2]:
- Квинслендский технологический университет (QUT)
- Аделаидский университет (UoA)
- Австралийский национальный университет (ANU)
- Университет Монаша
а также международные университеты:[2]
Цели
Центр нацелен на достижение научно-технических прорывов в области роботизированного зрения посредством решения четырёх ключевых исследовательских задач: надёжное зрение, зрение и действие, семантическое зрение, а также алгоритмы и архитектуры. Эти направления формируют основные научные темы центра, в рамках которых группируются исследовательские проекты[3].
Надёжное зрение
Разработка новых сенсорных технологий и устойчивых алгоритмов, позволяющих роботам использовать зрительное восприятие при любых условиях: днём и ночью, в дождь или солнечную погоду, летом или зимой, при быстром движении или в статике.
Зрение и действие
Создание новых теоретических основ и методов применения данных изображений для управления робототехническими системами, перемещающимися в пространстве, захватывающими объекты, взаимодействующими с человеком и использующими движение для улучшения обзора.
Семантическое зрение
Разработка новых алгоритмов машинного обучения, способных обнаруживать и распознавать большое и потенциально постоянно увеличивающееся число классов объектов на основе изображений, получаемых роботом, с возрастающей надёжностью со временем.
Алгоритмы и архитектуры
Создание новых технологий и методов, обеспечивающих выполнение разработанных алгоритмов в реальном времени на робототехнических системах, применяемых в масштабных реальных приложениях.