In onlangse jare het die veld van robotika aansienlike vordering gemaak met die ontwikkeling van intelligente masjiene wat in staat is om komplekse take soos gryp, manipulasie en herkenning van voorwerpe in verskillende omgewings uit te voer. Een gebied van navorsing wat baie aandag gekry het, is 3D visuele ongeordende grypstelsels. Hierdie stelsels het ten doel om te leer hoe om voorwerpe van verskillende vorms, groottes en teksture in 'n ongestruktureerde omgewing op te tel. In hierdie artikel sal ons die sleutelkonfigurasiepunte vir die ontwikkeling van 'n doeltreffende 3D visuele ongeordende grypstelsel ondersoek.
1. Diepte sensors
Die eerste en mees kritieke konfigurasiepunt vir 'n3D visuele grypstelselis die diepte sensors. Dieptesensors is toestelle wat die afstand tussen die sensor en die voorwerp wat waargeneem word vasvang, en verskaf akkurate en gedetailleerde ruimtelike inligting. Daar is verskillende soorte dieptesensors in die mark beskikbaar, insluitend LIDAR, en stereokameras.
LIDAR is nog 'n gewilde dieptesensor wat lasertegnologie gebruik om afstande te meet. Dit stuur laserpulse uit en meet die tyd wat dit neem vir die laser om terug te bons van die voorwerp wat waargeneem word. LIDAR kan hoë-resolusie 3D-beelde van die voorwerp verskaf, wat dit ideaal maak vir toepassings soos kartering, navigasie en gryp.
Stereokameras is 'n ander soort dieptesensor wat 3D-inligting vasvang met behulp van twee kameras wat langs mekaar geplaas is. Deur die beelde wat deur elke kamera vasgelê is, te vergelyk, kan die stelsel die afstand tussen die kameras en die voorwerp wat waargeneem word, bereken. Stereokameras is liggewig, bekostigbaar en maklik om te gebruik, wat dit 'n gewilde keuse maak vir mobiele robotte.
2. Algoritmes vir objekherkenning
Die tweede kritieke konfigurasiepunt vir 'n 3D-visuele grypstelsel is die objekherkenningsalgoritmes. Hierdie algoritmes stel die stelsel in staat om verskillende voorwerpe te identifiseer en te klassifiseer op grond van hul vorm, grootte en tekstuur. Daar is verskeie objekherkenningsalgoritmes beskikbaar, insluitend puntwolkverwerking, oppervlakpassing, kenmerkpassing en diep leer.
Puntwolkverwerking is 'n gewilde objekherkenningsalgoritme wat die 3D-data wat deur die dieptesensor vasgevang is in 'n puntwolk omskakel. Die stelsel ontleed dan die puntwolk om die vorm en grootte van die voorwerp wat waargeneem word, te identifiseer. Oppervlakpassing is 'n ander algoritme wat die 3D-model van die voorwerp wat waargeneem word, vergelyk met 'n biblioteek van voorheen bekende voorwerpe om die voorwerp se identiteit te identifiseer.
Kenmerkpassing is 'n ander algoritme wat sleutelkenmerke identifiseer van die voorwerp wat waargeneem word, soos hoeke, rande en kurwes, en pas dit by 'n databasis van voorheen bekende voorwerpe. Ten slotte, diep leer is 'n onlangse ontwikkeling in objekherkenningsalgoritmes wat neurale netwerke gebruik om voorwerpe te leer en te herken. Diep leer algoritmes kan voorwerpe herken met hoë akkuraatheid en spoed, wat hulle ideaal maak vir intydse toepassings soos gryp.
3. Gryp-algoritmes
Die derde kritieke konfigurasiepunt vir 'n3D visuele grypstelselis die grypalgoritmes. Grypalgoritmes is programme wat die robot in staat stel om die voorwerp wat waargeneem word, op te tel en te manipuleer. Daar is verskeie tipes grypalgoritmes beskikbaar, insluitend grypbeplanningsalgoritmes, grypgenereringsalgoritmes en kragverspreidingsalgoritmes.
Grypbeplanningsalgoritmes genereer 'n lys van kandidaat-grepe vir die voorwerp wat waargeneem word, gebaseer op sy vorm en grootte. Die stelsel evalueer dan elke greep se stabiliteit en kies die mees stabiele een. Grypgenereringsalgoritmes gebruik diepleertegnieke om te leer hoe om verskillende voorwerpe te gryp en grepe te genereer sonder die behoefte aan eksplisiete beplanning.
Kragverspreidingsalgoritmes is 'n ander tipe grypalgoritme wat die voorwerp se gewig en verspreiding in ag neem om die optimale grypkrag te bepaal. Hierdie algoritmes kan verseker dat die robot selfs swaar en lywige voorwerpe kan optel sonder om dit te laat val.
4. Gripers
Die finale kritieke konfigurasiepunt vir 'n 3D-visuele grypstelsel is die gryper. Die gryper is die robothand wat die voorwerp wat waargeneem word, optel en manipuleer. Daar is verskeie tipes grypers beskikbaar, insluitend parallelle kakebeen grypers, drie-vinger grypers en suig grypers.
Parallelle kaakgrypers bestaan uit twee parallelle kake wat na mekaar toe beweeg om die voorwerp vas te gryp. Hulle is eenvoudig en betroubaar, wat dit 'n gewilde keuse maak vir toepassings soos kies-en-plaas-bewerkings. Drie-vinger grypers is meer veelsydig en kan voorwerpe van verskillende vorms en groottes gryp. Hulle kan ook die voorwerp draai en manipuleer, wat hulle ideaal maak vir monteer- en manipulasietake.
Suiggrypers gebruik vakuumsuigkoppies om aan die voorwerp wat waargeneem word te heg en dit op te tel. Hulle is ideaal vir die hantering van voorwerpe met gladde oppervlaktes soos glas, plastiek en metaal.
Ten slotte, die ontwikkeling van 'n3D visuele ongeordende grypstelselvereis noukeurige oorweging van die stelsel se sleutelkonfigurasiepunte. Dit sluit in dieptesensors, objekherkenningsalgoritmes, grypalgoritmes en grypers. Deur die mees geskikte komponente vir elk van hierdie konfigurasiepunte te kies, kan navorsers en ingenieurs doeltreffende en effektiewe grypstelsels ontwikkel wat 'n wye reeks voorwerpe in ongestruktureerde omgewings kan hanteer. Die ontwikkeling van hierdie stelsels het groot potensiaal om die doeltreffendheid en produktiwiteit van verskeie industrieë, soos vervaardiging, logistiek en gesondheidsorg, te verbeter.
Postyd: 18-Sep-2024
