Maschinelles Sehen: Robot Bionic Vision Technologies

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Maschinelles Sehen: Robot Bionic Vision Technologies

Maschinelles Sehen ist ein Technologiezweig, mit dessen Hilfe Computer und Roboter die Bilder der umgebenden Welt sehen und analysieren können. Sie müssen die Wall-E-Animation gesehen haben; Ein süßer kleiner Roboter, der allein (wenn man seine kleine Kakerlake nicht mitzählt) im Ödland des Planeten Erde lebt und Türme aus übrig gebliebenem Müll baut. Bevor er seine erforschende und spannende Reise beginnt, geht Wall-E jeden Tag nach Plan zum Müll, beobachtet und untersucht ihn genau, nimmt alles, was seine Aufmerksamkeit erregt, und legt den Rest in einen Müllwürfel. konvertiert

Aber die Geschichte wird interessant, als unser kleiner Roboter an einem dieser sich wiederholenden Tage auf ein unbekanntes, aber atemberaubendes Phänomen trifft: eine Pflanze. Und die aufregende und abenteuerliche Reise von Wall-E beginnt. Aber haben Sie sich jemals gefragt, warum Wall-E die Anlage nicht wie Müll zerstört hat? Die Antwort liegt in der Bildverarbeitungstechnologie.

Was ist maschinelles Sehen?

Der einfachste Weg, das Konzept der maschinellen Bildverarbeitung zu verstehen, besteht darin, an diese Technologie und nicht an das „Auge“ der Maschine zu denken. Maschinelles Sehen ist eine fortschrittliche Technologie, die es intelligenten Systemen automatisch ermöglicht, die Umgebung zu durchsuchen und zu analysieren. Mit Hilfe dieser Technologie sind automatische Umgebungsvermessungen, Prozesssteuerung und Roboterführung durch Bildverarbeitung möglich.

Es ist wichtig zu wissen, dass wir, wenn wir über maschinelles Sehen sprechen, ihre Spuren in verschiedenen Technologiezweigen finden können, beispielsweise in Software- und Hardwareprodukten, integrierten Systemen, Aktionen, Methoden und vielfältigem Fachwissen. Maschinelles Sehen ist eine neue Fähigkeit für Computersysteme, die uns zusammen mit anderen Technologien dabei hilft, neue Wege zur Lösung von Problemen und Problemen zu finden.

Natürlich sollte dieses Konzept nicht mit Computer Vision verwechselt werden. Maschinelles Sehen ist auf eine Kamera oder ein ähnliches System angewiesen, das mit dem Roboter verbunden ist und Bilder der umgebenden Welt empfängt. Für ein besseres Verständnis der einfachen Sprache können wir davon ausgehen, dass maschinelles Sehen als das Auge der Maschine fungiert und Computer Vision als das Gehirn, das die vom Auge empfangenen Bilder verarbeitet. Folglich gibt es ohne Computer Vision überhaupt kein Machine Vision! Bis zu diesem Zeitpunkt wussten wir also, dass maschinelles Sehen es Robotern ermöglicht, ihre Umgebung zu sehen.

Zurück zur Geschichte von Wall-E: Wall-E kann mithilfe der Bildverarbeitungstechnologie die Umgebung und Objekte sehen. Mit Hilfe dieses Wissens nimmt er die Dinge, die er mag, für sich und zerstört den Rest. Lassen Sie uns etwas genauer sein; Wenn wir einen kurzen Blick auf Wall-Es Sammlung von Dingen werfen, werden wir feststellen, dass seine Lieblingssachen Dinge sind, die er nicht jeden Tag gleich finden kann, Dinge, die irgendwie „anders“ und „selten“ sind! Aber wie versteht ein Roboter diese Dinge?! Um diese Frage zu beantworten, müssen wir zunächst sehen, wie Car Vision funktioniert!

Wie funktioniert maschinelles Sehen?

Da wir Menschen das Wissen der maschinellen Bildverarbeitung entwerfen. Dadurch ähnelt sein Prozess weitgehend dem Prozess des menschlichen Sehens. Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Sie immer noch nicht verstehen, wie maschinelles Sehen funktioniert. Lassen Sie uns stattdessen ein wenig darüber lernen, wie unsere Vision funktioniert! Um etwas sehen zu können, braucht man zunächst Licht. Das Licht trifft auf das Objekt und kehrt zu unseren Augen zurück; Bis zu diesem Punkt ist der Prozess des Sehens bei Menschen und Maschinen (wobei die Kamera die Rolle der Augen übernimmt) derselbe.

Im menschlichen Auge nehmen Rezeptorzellen das vom Objekt empfangene Licht auf, wandeln es in ein elektrisches Signal um und senden es an das Gehirn (ja, unser Gehirn arbeitet auch mit Elektrizität!). Von diesem Zeitpunkt an ist das Gehirn bestrebt, das empfangene Bild zu verarbeiten, es mit anderen verfügbaren Informationen zu vergleichen und die Identität des Objekts zu erkennen.

Wir können mit etwas Übertreibung behaupten, dass der gleiche Prozess in der maschinellen Bildverarbeitung abläuft. Die Kamera empfängt das reflektierte Licht, wandelt es in ein digitales Signal um und sendet es an die Prozessorschaltung. In diesem Teil beginnt der Prozess der Bildverarbeitung, und der Prozessor vergleicht die Bildinformationen mit den Daten, die er bereits hat. Wenn er ein ähnliches Objekt findet, erkennt er die Identität des Objekts und gibt sie bekannt. Aber was wäre, wenn er ein solches Gerät noch nie zuvor gesehen hätte?

Nun, hier müssen wir anfangen, maschinelle Lerntechnologie einzusetzen! Wenn die Steuerungssoftware der Maschine mit maschinellem Lernen ausgestattet ist, registriert sie dieses Objekt als neues Gerät und „lernt“ im Wesentlichen die Eigenschaften dieses Geräts. Bisher haben wir kurz verstanden, wie maschinelles Sehen funktioniert, aber was bisher diskutiert wurde, ist nur ein Tropfen auf den heißen Stein dieser Wissenschaft! Wir wissen immer noch nicht viel über maschinelles Sehen, also schauen wir uns genauer an, wie es funktioniert.

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Bildgebungsverfahren für maschinelles Sehen

Der erste Schritt in der maschinellen Bildverarbeitung ist die Bildgebung. Ein mit Bildverarbeitungstechnologie ausgestattetes System (z. B. ein Roboterarm) verwendet ein Gerät, um Bilder der Umgebung aufzunehmen. Bei diesem Gerät handelt es sich häufig um eine Art Kamera, die von der Bildverarbeitungseinheit getrennt oder zu einer Smart-Kamera oder einem Smart-Sensor kombiniert werden kann. Je nach Einsatzzweck sind verschiedene Werkzeuge wie Fotowiderstände (Fotozellen), Digitalkameras, 3D-KamerasEs können Temperaturkameras und Smartkameras verwendet werden.

Typischerweise verwendet ein Bildverarbeitungssystem herkömmliche 2D-Bildgebung unter Standardlichtbedingungen. Wenn jedoch eine spezielle Beleuchtung oder Bildgebung erforderlich ist, um die Details eines Werkstücks zu erkennen, können multispektrale Bildgebung, hyperspektrale Bildgebung, Infrarotbildgebung, lineare Bildgebung, 3D-Bildgebung und Röntgenbildgebung verwendet werden. Der Hauptunterschied besteht darin, dass Bilder, die durch 2D-Beleuchtung gewonnen werden, oft monochrom sind, während komplexe Bilder Informationen wie Farbe, Bildrate und Auflösung erfassen. Zur Verfolgung bewegter Objekte wird komplexe Bildgebung eingesetzt.

Nun, was Wall-E betrifft, können wir fast sicher sein, dass unser kleiner Roboter über fortschrittliche Kameras verfügt, aber wenn es um die Farberkennung geht, sind wir uns nicht sicher! Warum? Das Bild unten zeigt die Welt aus der Perspektive von Wall-E, und wie Sie sehen können, ist die Welt aus der Perspektive von Wall-E monochromatisch!

Woher wusste Wall-E den Unterschied zwischen der Pflanze und dem Müll (oder, nehmen Sie es nicht zu sehr, dass es etwas Besonderes ist!)? Es ist wichtig zu wissen, dass maschinelles Sehen mehr ist als das Aufnehmen von Bildern, das Verarbeiten von Bildern und das Erkennen von Objekten anhand der Farbe! Lesen Sie diesen Artikel also weiter, um das Rätsel zu lösen!

Bildverarbeitung

Sobald das Bild aufgenommen wurde, wird es zur Verarbeitung an eine CPU, GPU, FPGA oder eine Kombination davon gesendet. Je nach Größe und Komplexität des Systems werden Art und Genauigkeit des Bildverarbeitungstools und des Systemprozessors bestimmt. Beispielsweise unterscheidet sich der Prozessor, der 12 Teile pro Tag prüfen muss, von dem Prozessor, der für einen komplexeren Prozess geeignet ist und 12 Teile pro Minute prüfen muss.

Im Fall des zweiten Prozessors hat die Datenmenge stark zugenommen und der zweite Prozessor wird komplexer und genauer sein. Wenn das Bildverarbeitungssystem maschinelles Lernen und Deep-Learning-Technologien implementieren soll, benötigt es einen fortschrittlicheren und komplexeren Prozessor. Die Bildverarbeitung ist der zweite und einer der wichtigsten Schritte im maschinellen Bildverarbeitungsprozess. Die in diesem Teil erhaltenen Informationen werden verwendet, um das Endergebnis zu vervollständigen, das dem Benutzer angezeigt wird.

Ein typischer Bildverarbeitungsprozess erfolgt im Allgemeinen mithilfe von Werkzeugen wie Filtern, die auf das Bild angewendet werden, um es zu ändern. Anschließend werden die Eigenschaften der Objekte im Bild extrahiert, beispielsweise ihre Form und Details. Die gewünschten Daten wie Barcode, Größe, Postleitzahl und andere im Bild enthaltene Informationen werden gelesen, genau wie wenn der Barcode eines Produkts in einem Geschäft gescannt und seine Informationen im System registriert werden.

Im nächsten Schritt werden diese Daten an die Verarbeitungseinheit übertragen und der Prozessor entscheidet, was mit diesem Teil oder Objekt geschehen soll. Mithilfe der Bildverarbeitungstechnologie können vielfältige Filter und Bildverarbeitungsmethoden auf Bilder angewendet werden und daraus verschiedene Informationen extrahieren. Welcher Filter und welche Methode verwendet werden sollte, hängt vom Zweck und der Anwendung des Systems ab. Der Bildbearbeitungsprozess gliedert sich in folgende Abschnitte:

Schwellenwert und Pixelzählung

In diesem Teil werden bei Bedarf Teile des Bildes ausgeschnitten. Dazu muss das System einen Basiswert für eine Farbe zwischen Schwarz und Weiß (also Grau) berücksichtigen und mit Hilfe dieses Basiswerts die schwarzen und weißen Teile des Bildes unterscheiden. Diese als Schwellenwertbildung bezeichnete Aktion hilft dem System, Objekte im Bild zu erkennen und sie von anderen Details im Bild zu trennen. Nach der Schwellenwertbildung beginnt der Schritt der Pixelzählung.

Wie Sie wissen, bestehen digitale Bilder aus sehr kleinen farbigen oder schwarz-weißen Quadraten, sogenannten Pixeln, die das gesamte Bild bilden. In der Pixelzählungsphase wird die Anzahl der weißen und schwarzen Häuser getrennt gezählt; Dieser Vorgang wird normalerweise mit Hilfe von Pixelzählsensoren durchgeführt. Das Pixelzählverfahren wird in automatischen Verpackungsanlagen eingesetzt; Auf diese Weise erkennt der Pixelzählersensor die Flaschenetiketten anhand der Kombination aus schwarzen und weißen Pixeln und erhält ein Bild der gesamten Flasche.

Segmentierung, Kantenerkennung und Farbverarbeitung

In diesem Teil des Bildverarbeitungsprozesses wird das digitale Bild in verschiedene Teile zerlegt, sodass es durch Vereinfachen oder Ändern des Bildes einfacher analysiert werden kann oder mehr Bedeutung daraus gewonnen werden kann. Durch die Segmentierung des Bildes kann das Prozessorsystem außerdem die Objekte im Foto einfacher kategorisieren. Mithilfe der Kantenerkennung kann das Bildverarbeitungssystem die Kanten jedes Teils oder Objekts auf dem Foto erkennen und dieses Gerät von einem anderen unterscheiden.

Es mag einfach erscheinen, aber das Erkennen von Objekten ist für Computer nicht so einfach wie für das menschliche Gehirn! Beim maschinellen Lernen hilft die Kantenerkennung dem System dabei, zu lernen, wie es die Kanten verschiedener Objekte erkennt und diese einfacher kategorisiert. Wenn das System mit Farbkameras oder Farberkennungssensoren ausgestattet ist, ist es viel einfacher, Teile und Objekte voneinander zu unterscheiden und zu kategorisieren.

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Maschinelles Lernen, Deep Learning und neuronale Netze

Hier ist die Bildverarbeitung abgeschlossen und die Informationsverarbeitung beginnt mit Hilfe der aus dem Bild gewonnenen Basisinformationen. Mithilfe der drei Technologien maschinelles Lernen, tiefes Lernen und neuronale Netze werden grundlegende Informationen im Bildverarbeitungssystem schneller und genauer verarbeitet. Die drei Technologien helfen dem Bildverarbeitungssystem, Informationen leistungsfähiger zu verarbeiten. Mithilfe dieser drei Technologien kann das Bildverarbeitungssystem besser verstehen, welche Daten wertvoll sind. Diese Fähigkeit hilft dem System in Fällen mit großen Zahlen und komplexen Prozessen erheblich.

Mustererkennung und Informationslesen

Mit Hilfe der Mustererkennung kann das Bildverarbeitungssystem im Prozess bestimmte Muster finden, erkennen und zählen. Das Erkennen unterschiedlicher Muster voneinander oder das Finden komplexer Muster kann einer Maschine mithilfe von Machine-Learning-Technologie oder Deep Learning beigebracht werden. Beispiele hierfür wären Objekte, die gedreht sind, hinter einem anderen Objekt verborgen sind oder unterschiedliche Abmessungen haben.

Das Lesen von Informationen ist eine Funktion, die es dem Bildverarbeitungssystem ermöglicht, die Informationen auf Etiketten oder Objekten über eine Datenmatrix wie QR-Code, Barcode oder Radiofrequenz-Tag zu lesen (RFID). Beispiele für die Verwendung dieser Funktion finden Sie in Geschäften; Einige Kleidungsstücke verfügen beispielsweise über einen Barcode auf dem Etikett, der gescannt werden kann, um auf Informationen wie Herstellungsland, Material und Waschanforderungen zuzugreifen. Der Grad der Informationen, die ein Bildverarbeitungssystem lesen kann, ist unterschiedlich; Beispielsweise sind die Informationen in einem RFID-Tag umfassender und komplexer als in einem Barcode.

Zeichenerkennung und -messung

Ebenso wie die Fähigkeit, Informationen zu lesen, ermöglicht die Zeichenerkennung dem System das Lesen von Text und Zahlen, beispielsweise Produktseriennummern. Je komplexer der Text, desto wichtiger wird es sein, die Fähigkeiten des Bildverarbeitungssystems zu verbessern, indem man es durch maschinelles Lernen oder Deep Learning trainiert. Die Messfunktion bietet diese Möglichkeit, sodass das System die Abmessungen und die Größe der Objekte im Bild messen kann.

Mit Hilfe der Messfähigkeit kann das System die Abmessungen des Objekts in verschiedenen Messmodi wie Pixel, Zoll, Millimeter, Länge, Zeit, Gewicht usw. identifizieren.

Über das Ergebnis entscheiden

Zu diesem Zeitpunkt werden alle vorherigen Stufen geladen! Mithilfe der aus den vorherigen Schritten gewonnenen Informationen entscheidet das System nun, was mit diesem Teil geschehen soll. Beispielsweise werden die Eigenschaften des Teils anhand der erforderlichen Standards gemessen und wenn es nicht die erforderliche Qualität aufweist, wird es an das defekte Teil gesendet. Andernfalls läuft die Produktion weiter. Ein weiteres Beispiel ist, dass wir es manchmal mit unterschiedlichen Teilen in der Produktionslinie zu tun haben und jedes davon einem bestimmten Ziel zugeführt werden muss. In diesem Fall erkennt das Bildverarbeitungssystem die Identität jedes einzelnen Teils und sendet es an den vorgesehenen Bestimmungsort.

OK! Nachdem wir nun die Funktionsweise der maschinellen Bildverarbeitung im Detail verstanden haben, ist es an der Zeit, die Lösung des Wall-E-Rätsels zu finden! Sind Sie bereit, die Antwort herauszufinden? Sie haben es wahrscheinlich inzwischen herausgefunden, aber um sicherzugehen, gehen wir dieses Rätsel noch einmal durch. Die Frage ist: Warum hat Wall-E die Anlage vom Abfall getrennt?

Da wir die Funktionsweise des mit maschineller Bildverarbeitung ausgestatteten Systems (in diesem Fall Wall-E) kennen, wissen wir, dass das System das Bild der Teile untersucht und anhand von Details deren Identität erkennt. Der arme Wall-E sortiert seit Jahren Müll, daher kennt er deren Grundstücke! Jeder Müll, der vernichtet werden muss, wie zum Beispiel Getränkedosen, Papier oder kaputte Elektronik, wurde von Wall-E viele Male gesehen und in seinem Speicher als Müll registriert.

Jedes Mal, wenn Wall-E auf ein doppeltes Müllstück stößt, erkennt und zerstört es es mithilfe des Müllerkennungsmusters, das es vor Jahren gelernt hat (wahrscheinlich mithilfe von maschinellem Lernen). Nun, an einem der sich wiederholenden Tage, stößt Wall-E auf etwas, das er noch nie zuvor gesehen hat; eine Pflanze. Wall-E erfasst sein Bild und vergleicht es mit dem Trümmermuster und jedem anderen Gerät, das er bisher gesehen hat, aber es bleibt unbeantwortet! Im Wall-E-Speicher befinden sich keine Speicher oder Daten zur Anlage!

Dadurch wird die Identität der Pflanze als Müll nicht bestätigt und Wall-E trennt sie vom Rest, und dank der Erkenntnisse der maschinellen Bildverarbeitung ändert sich das Schicksal des Planeten Erde! Die Wall-E-Animation kann als umfassende Lektion über Robotik, maschinelles Sehen und maschinelles Lernen betrachtet werden; In diesem Film sehen wir verschiedene Anwendungen der Bildverarbeitungstechnologie, die vielleicht übertrieben erscheinen, aber in der Realität verwurzelt sind. Aber wofür wird maschinelles Sehen in der heutigen Welt eingesetzt?

Anwendungen der maschinellen Bildverarbeitung

Die Hauptanwendung der Bildverarbeitungstechnologie ist die bildbasierte mechanische Inspektion, Sortierung und Führung. Auf einem Roboter ist Bildverarbeitungstechnologie installiert, die dem Roboter dabei hilft, zu erkennen, wo Teile platziert oder entnommen werden müssen. Mit Hilfe dieser Technologie ist es möglich, intelligente Roboterlinien zu schaffen, die Teile entlang der Produktionslinie automatisch prüfen und analysieren, sie bei Bedarf entnehmen und an anderer Stelle platzieren und schließlich die gesamte Produktlinie steuern und steuern.

Angenommen, wir fügen dem System eine Spektrometerkamera hinzu. In diesem Fall ist die Roboterlinie in der Lage, beim Messen und Prüfen von Teilen Farben zu erkennen und diese Informationen für eine bessere Messung zu nutzen. Das Hinzufügen solcher Details verkürzt jedoch die Reaktionszeit des Systems, da der Prozessorteil mehr Zeit benötigt, um die Informationen zu verarbeiten. Mit dem Fortschritt der Wissenschaft ist die Welt der Softwareprogrammierung so grenzenlos geworden, dass wir je nach den spezifischen Anforderungen jeder Branche, von der Lebensmittelindustrie bis zur Automobilindustrie, unterschiedliche Steuerungssysteme entwerfen und implementieren können.

Ein mit Bildverarbeitungstechnologie ausgestattetes System kann je nach gewünschter Branche eine Vielzahl von Objekten und Teilen messen und in Beziehung setzen. Von maschineller Bildverarbeitung in einer Vielzahl von Branchen, wie Automobil, Elektronik und Halbleiter, Lebensmittel und Getränke, Straßenverkehr, Fahrzeuge und intelligente Transportsysteme, medizinische Bildgebung, Verpackung, Etikettierung und Druck, pharmazeutische Wissenschaften, Entwicklung, Wissenschaft und Fernsehübertragungen kann verwendet werden.

Diese Technologie wird neben anderen Wissenschaftsbereichen wie Deep Learning und maschinellem Lernen eingesetzt und hilft Unternehmen dabei, vorhandene Daten besser zu verstehen und zu verarbeiten sowie die Effizienz bestehender Produkte zu steigern. Beispielsweise nutzt das Unternehmen BMW diese Technologien im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, um die Leistung seiner Autos zu verbessern, das Gleiche geschieht im Automobilunternehmen Tesla, das sich auf die Produktion selbstfahrender Autos konzentriert.

Maschinelles Sehen in der Robotik

Heutzutage hat der Einsatz von Robotern deutlich zugenommen, sodass der Einsatz von Bildverarbeitungstechnologie an Robotern besonders wichtig geworden ist. Diese Technologie verhilft Robotern zu höherer Genauigkeit, besserer Orientierung und einem leichteren Verständnis von Problemen. Dadurch können sie ein Teil genauer prüfen, es schneller an der richtigen Position platzieren und komplexere Aufgaben in kürzerer Zeit lösen. Mit dieser Funktion können Bediener Roboter einfacher und in zwei Bewegungsachsen steuern.

In den meisten Fällen ist am Roboter eine einzelne Kamera installiert oder es wird ein Doppelkamerasystem verwendet, um eine höhere Genauigkeit für komplexe Tätigkeiten wie das Sortieren von Produkten oder das Platzieren und Entfernen von Produkten mithilfe von Roboterarmen zu gewährleisten. Laserscanning ist jedoch eine weitere Möglichkeit, den Streifen zu beleuchten und das fehlerhafte Produkt zu identifizieren. Ebenso können 3D-Kameras eine 3D-Karte des Produkts oder eines Teils davon erstellen.

Spuren des maschinellen Sehens im Alltag

Trotz des weit verbreiteten Einsatzes von Robotern in der Industrie haben Roboter noch nicht Einzug in unser tägliches Leben gehalten. Allerdings ist ein solcher Tag nicht mehr fern. Wenn Sie diesen Artikel lesen, sind Sie überall von Technologien umgeben, die Computer Vision nutzen. Beispielsweise kann die Google Translate-Software problemlos ein Foto eines handgeschriebenen Textes übersetzen; Smartphones werden mit Gesichtserkennung entsperrt und Smartphone-Gesundheits-Apps nutzen alle Computer-Vision-Technologie.

Ein Beispiel für maschinelles Sehen im menschlichen Leben ist ein kleiner und salziger Roboter namens Cozmo. Es dient hauptsächlich der Unterhaltung und kann seine Position erkennen, sich bewegen, spielen, sich selbst in die richtige Position zurückbringen, wenn es herunterfällt, und eine Verbindung zu einem Mobiltelefon und einem persönlichen Sprachassistenten herstellen. Es ist interessant zu wissen, dass Cosmos Design von einem der Roboter im Film Wall-E inspiriert wurde. (Erinnern Sie sich an diese kleine Obsessive?) Cozmo kann sich mit Ihrem Smart-Home-System verbinden und Umgebungsfunktionen wie Beleuchtung und Temperatur steuern.

Wenn Sie sich für Science-Fiction-Filme interessieren, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass Sie schon oft auf Charaktere mit maschineller Bildverarbeitung gestoßen sind. Die gesamte Computerwelt des Films Matrix (1999), der Bösewicht des Films Space Odyssey (1968) oder der Computer Hall 9000, der Roboterjunge David aus dem Film Artificial Intelligence (2001) und viele andere Charaktere haben alle von der Maschine profitiert Vision. Vor diesem Hintergrund hier eine interessante Tatsache (sind Sie bereit für eine Überraschung?): Sie waren bereits mit der maschinellen Bildverarbeitung vertraut, bevor Sie diesen Artikel gelesen haben!

Der erstaunliche Fortschritt der Technologie kann sowohl beängstigend als auch vielversprechend sein. Vielleicht wird der Tag kommen, an dem die gruselige Welt des Matrix-Films Wirklichkeit wird und Menschen von Maschinen besiegt werden, oder vielleicht auch umgekehrt; Eines Tages könnte ein kleiner Roboter wie Wall-E Menschen dazu bringen, sich wieder an den Händen zu halten und sich zu vereinen, um das Leben auf der Erde wiederherzustellen. Was denken Sie? Wie wird Ihrer Meinung nach die zukünftige Entwicklung der Automobilwelt aussehen? Sie können Ihre Kommentare unten auf dieser Seite teilen. Wir warten auf Ihre Kommentare!