في السنوات الأخيرة، حقق مجال الروبوتات تقدمًا كبيرًا في تطوير آلات ذكية قادرة على أداء مهام معقدة مثل الإمساك بالأشياء والتلاعب بها والتعرف عليها في بيئات مختلفة. أحد مجالات البحث التي اكتسبت الكثير من الاهتمام هو أنظمة الفهم البصري غير المنظم ثلاثية الأبعاد. تهدف هذه الأنظمة إلى تعلم كيفية التقاط الأشياء ذات الأشكال والأحجام والأنسجة المختلفة في بيئة غير منظمة. في هذه المقالة، سوف نستكشف نقاط التكوين الرئيسية لتطوير نظام استيعاب بصري غير منظم ثلاثي الأبعاد فعال.
1. أجهزة استشعار العمق
نقطة التكوين الأولى والأكثر أهمية لـ aنظام استيعاب بصري ثلاثي الأبعادهي أجهزة استشعار العمق. أجهزة استشعار العمق هي أجهزة تلتقط المسافة بين المستشعر والكائن الذي يتم استشعاره، مما يوفر معلومات مكانية دقيقة ومفصلة. هناك أنواع مختلفة من أجهزة استشعار العمق المتوفرة في السوق، بما في ذلك LIDAR وكاميرات الاستريو.
LIDAR هو مستشعر عمق شائع آخر يستخدم تقنية الليزر لقياس المسافات. يرسل نبضات ليزر ويقيس الوقت الذي يستغرقه الليزر للارتداد من الجسم الذي يتم استشعاره. يستطيع LIDAR توفير صور ثلاثية الأبعاد عالية الدقة للكائن، مما يجعله مثاليًا لتطبيقات مثل رسم الخرائط والملاحة والاستيعاب.
تعد كاميرات الاستريو نوعًا آخر من أجهزة استشعار العمق التي تلتقط معلومات ثلاثية الأبعاد باستخدام كاميرتين موضوعتين بجانب بعضهما البعض. ومن خلال مقارنة الصور الملتقطة بواسطة كل كاميرا، يمكن للنظام حساب المسافة بين الكاميرات والجسم الذي يتم استشعاره. تتميز كاميرات الاستريو بأنها خفيفة الوزن وبأسعار معقولة وسهلة الاستخدام، مما يجعلها خيارًا شائعًا للروبوتات المحمولة.
2. خوارزميات التعرف على الكائنات
نقطة التكوين الحاسمة الثانية لنظام الفهم البصري ثلاثي الأبعاد هي خوارزميات التعرف على الكائنات. تمكن هذه الخوارزميات النظام من تحديد وتصنيف الكائنات المختلفة بناءً على شكلها وحجمها وملمسها. هناك العديد من خوارزميات التعرف على الكائنات المتاحة، بما في ذلك المعالجة السحابية النقطية، ومطابقة السطح، ومطابقة الميزات، والتعلم العميق.
تعد المعالجة السحابية النقطية خوارزمية شائعة للتعرف على الكائنات تعمل على تحويل البيانات ثلاثية الأبعاد التي تم التقاطها بواسطة مستشعر العمق إلى سحابة نقطية. يقوم النظام بعد ذلك بتحليل السحابة النقطية لتحديد شكل وحجم الكائن الذي يتم استشعاره. مطابقة السطح هي خوارزمية أخرى تقارن النموذج ثلاثي الأبعاد للكائن الذي يتم استشعاره بمكتبة من الكائنات المعروفة مسبقًا لتحديد هوية الكائن.
مطابقة الميزات هي خوارزمية أخرى تحدد الميزات الرئيسية للكائن الذي يتم استشعاره، مثل الزوايا والحواف والمنحنيات، وتطابقها مع قاعدة بيانات للكائنات المعروفة مسبقًا. أخيرًا، يعد التعلم العميق تطورًا حديثًا في خوارزميات التعرف على الكائنات التي تستخدم الشبكات العصبية للتعلم والتعرف على الأشياء. يمكن لخوارزميات التعلم العميق التعرف على الأشياء بدقة وسرعة عالية، مما يجعلها مثالية للتطبيقات في الوقت الفعلي مثل الاستيعاب.
3. استيعاب الخوارزميات
نقطة التكوين الحاسمة الثالثة لـ aنظام استيعاب بصري ثلاثي الأبعادهي خوارزميات استيعاب. خوارزميات الإمساك هي برامج تمكن الروبوت من التقاط الكائن الذي يتم استشعاره والتعامل معه. هناك عدة أنواع من خوارزميات الفهم المتاحة، بما في ذلك خوارزميات التخطيط للفهم، وخوارزميات توليد الفهم، وخوارزميات توزيع القوة.
تقوم خوارزميات تخطيط الإمساك بإنشاء قائمة من عمليات الإمساك المرشحة للكائن الذي يتم استشعاره بناءً على شكله وحجمه. يقوم النظام بعد ذلك بتقييم استقرار كل قبضة ويختار الأكثر استقرارًا. تستخدم خوارزميات توليد الفهم تقنيات التعلم العميق لتعلم كيفية فهم الأشياء المختلفة وإنشاء فهم دون الحاجة إلى تخطيط واضح.
خوارزميات توزيع القوة هي نوع آخر من خوارزميات الإمساك التي تأخذ في الاعتبار وزن الجسم وتوزيعه لتحديد قوة الإمساك المثالية. يمكن لهذه الخوارزميات التأكد من قدرة الروبوت على التقاط الأشياء الثقيلة والضخمة دون إسقاطها.
4. القابضون
نقطة التكوين الحاسمة الأخيرة لنظام الإمساك البصري ثلاثي الأبعاد هي القابض. القابض هو اليد الآلية التي تلتقط الجسم الذي يتم استشعاره وتتلاعب به. هناك عدة أنواع من المقابض المتاحة، بما في ذلك المقابض الفكية المتوازية، والمقابض ثلاثية الأصابع، ومقابض الشفط.
تتكون قابضات الفك المتوازية من فكين متوازيين يتحركان تجاه بعضهما البعض للإمساك بالجسم. إنها بسيطة وموثوقة، مما يجعلها خيارًا شائعًا لتطبيقات مثل عمليات الانتقاء والمكان. تعتبر المقابض ثلاثية الأصابع أكثر تنوعًا ويمكنها الإمساك بالأشياء ذات الأشكال والأحجام المختلفة. يمكنهم أيضًا تدوير الكائن ومعالجته، مما يجعله مثاليًا لمهام التجميع والمعالجة.
تستخدم مقابض الشفط أكواب الشفط المفرغة لتوصيلها بالجسم الذي يتم استشعاره والتقاطه. إنها مثالية للتعامل مع الأشياء ذات الأسطح الملساء مثل الزجاج والبلاستيك والمعادن.
وفي الختام، تطوير أنظام استيعاب بصري غير مرتب ثلاثي الأبعاديتطلب دراسة متأنية لنقاط التكوين الرئيسية للنظام. وتشمل هذه أجهزة استشعار العمق، وخوارزميات التعرف على الكائنات، وخوارزميات الإمساك، والمقابض. ومن خلال اختيار المكونات الأكثر ملاءمة لكل نقطة من نقاط التكوين هذه، يمكن للباحثين والمهندسين تطوير أنظمة استيعاب فعالة وفعالة يمكنها التعامل مع مجموعة واسعة من الأشياء في بيئات غير منظمة. إن تطوير هذه الأنظمة لديه إمكانات كبيرة لتحسين كفاءة وإنتاجية الصناعات المختلفة، مثل التصنيع والخدمات اللوجستية والرعاية الصحية.
وقت النشر: 18 سبتمبر 2024
