За апошнія гады робататэхніка дасягнула значнага прагрэсу ў распрацоўцы інтэлектуальных машын, здольных выконваць складаныя задачы, такія як захоп, маніпуляцыі і распазнаванне аб'ектаў у розных асяроддзях. Адной з галін даследаванняў, якая прыцягнула вялікую ўвагу, з'яўляюцца 3D-візуальныя неўпарадкаваныя сістэмы захопу. Гэтыя сістэмы накіраваны на тое, каб навучыцца падбіраць прадметы розных формаў, памераў і тэкстур у неструктураваным асяроддзі. У гэтым артыкуле мы вывучым ключавыя моманты канфігурацыі для распрацоўкі эфектыўнай 3D-візуальнай неўпарадкаванай сістэмы захопу.
1. Датчыкі глыбіні
Першы і самы важны пункт канфігурацыі для a3D візуальная сістэма захопугэта датчыкі глыбіні. Датчыкі глыбіні - гэта прылады, якія фіксуюць адлегласць паміж датчыкам і выяўленым аб'ектам, забяспечваючы дакладную і падрабязную прасторавую інфармацыю. На рынку ёсць розныя тыпы датчыкаў глыбіні, у тым ліку LIDAR і стэрэакамеры.
LIDAR - яшчэ адзін папулярны датчык глыбіні, які выкарыстоўвае лазерную тэхналогію для вымярэння адлегласці. Ён пасылае лазерныя імпульсы і вымярае час, які патрабуецца лазеру, каб адскочыць ад выяўленага аб'екта. LIDAR можа забяспечваць 3D выявы аб'екта з высокім дазволам, што робіць яго ідэальным для такіх прыкладанняў, як картаграфаванне, навігацыя і захоп.
Стэрэакамеры - гэта іншы тып датчыка глыбіні, які фіксуе 3D-інфармацыю з дапамогай дзвюх камер, размешчаных побач. Параўноўваючы выявы, зробленыя кожнай камерай, сістэма можа вылічыць адлегласць паміж камерамі і аб'ектам, які выяўляецца. Стэрэакамеры лёгкія, даступныя і простыя ў выкарыстанні, што робіць іх папулярным выбарам для мабільных робатаў.
2. Алгарытмы распазнання аб'ектаў
Другі крытычны момант канфігурацыі 3D-сістэмы візуальнага захопу - гэта алгарытмы распазнання аб'ектаў. Гэтыя алгарытмы дазваляюць сістэме ідэнтыфікаваць і класіфікаваць розныя аб'екты на аснове іх формы, памеру і тэкстуры. Даступна некалькі алгарытмаў распазнання аб'ектаў, у тым ліку апрацоўка воблака кропак, супастаўленне паверхняў, супастаўленне функцый і глыбокае навучанне.
Апрацоўка воблака кропак - гэта папулярны алгарытм распазнання аб'ектаў, які пераўтворыць 3D-дадзеныя, атрыманыя датчыкам глыбіні, у воблака кропак. Затым сістэма аналізуе воблака кропак, каб вызначыць форму і памер выяўленага аб'екта. Супастаўленне паверхняў - гэта яшчэ адзін алгарытм, які параўноўвае 3D-мадэль выяўленага аб'екта з бібліятэкай раней вядомых аб'ектаў, каб вызначыць ідэнтычнасць аб'екта.
Супастаўленне функцый - гэта яшчэ адзін алгарытм, які ідэнтыфікуе ключавыя асаблівасці выяўленага аб'екта, такія як вуглы, краю і крывыя, і супастаўляе іх з базай дадзеных раней вядомых аб'ектаў. Нарэшце, глыбокае навучанне - гэта нядаўняя распрацоўка алгарытмаў распазнавання аб'ектаў, якая выкарыстоўвае нейронавыя сеткі для навучання і распазнавання аб'ектаў. Алгарытмы глыбокага навучання могуць распазнаваць аб'екты з высокай дакладнасцю і хуткасцю, што робіць іх ідэальнымі для прыкладанняў у рэжыме рэальнага часу, такіх як захоп.
3. Алгарытмы хапання
Трэцяя крытычная кропка канфігурацыі для a3D візуальная сістэма захопугэта алгарытмы захопу. Алгарытмы захопу - гэта праграмы, якія дазваляюць робату браць і маніпуляваць аб'ектам, які адчуваецца. Даступна некалькі тыпаў алгарытмаў захопу, у тым ліку алгарытмы планавання захопу, алгарытмы генерацыі захопу і алгарытмы размеркавання сілы.
Алгарытмы планавання захопу ствараюць спіс магчымых захопаў для выяўленага аб'екта на аснове яго формы і памеру. Затым сістэма ацэньвае ўстойлівасць кожнага захопу і выбірае найбольш устойлівы. Алгарытмы генерацыі захопаў выкарыстоўваюць метады глыбокага навучання, каб навучыцца захопліваць розныя аб'екты і ствараць захопы без неабходнасці відавочнага планавання.
Алгарытмы размеркавання сілы - гэта іншы тып алгарытму захопу, які ўлічвае вагу і размеркаванне аб'екта для вызначэння аптымальнай сілы захопу. Гэтыя алгарытмы могуць гарантаваць, што робат зможа падняць нават цяжкія і грувасткія прадметы, не выпусціўшы іх.
4. Захопы
Апошняй крытычнай кропкай канфігурацыі 3D-сістэмы візуальнага захопу з'яўляецца захоп. Захоп - гэта рабатызаваная рука, якая бярэ і маніпулюе адчуваным аб'ектам. Даступна некалькі тыпаў захопаў, у тым ліку захопы з паралельнымі сківіцамі, захопы з трыма пальцамі і ўсмоктвальныя захопы.
Захопы з паралельнымі сківіцамі складаюцца з дзвюх паралельных сківіц, якія рухаюцца адна да адной, каб захапіць прадмет. Яны простыя і надзейныя, што робіць іх папулярным выбарам для такіх прыкладанняў, як выбар і размяшчэнне. Захопы з трыма пальцамі больш універсальныя і могуць захопліваць прадметы рознай формы і памеру. Яны таксама могуць паварочваць і маніпуляваць аб'ектам, што робіць іх ідэальнымі для зборкі і маніпуляцый.
Вакуумныя захопы выкарыстоўваюць вакуумныя прысоскі, каб прымацаваць да аб'екта, які адчуваецца, і падняць яго. Яны ідэальна падыходзяць для апрацоўкі прадметаў з гладкімі паверхнямі, такіх як шкло, пластык і метал.
У заключэнне распрацоўкі а3D візуальная неўпарадкаваная сістэма захопупатрабуе ўважлівага разгляду ключавых момантаў канфігурацыі сістэмы. Сюды ўваходзяць датчыкі глыбіні, алгарытмы распазнання аб'ектаў, алгарытмы захопу і захопы. Выбіраючы найбольш прыдатныя кампаненты для кожнай з гэтых кропак канфігурацыі, даследчыкі і інжынеры могуць распрацаваць эфектыўныя і эфектыўныя сістэмы захопу, якія могуць апрацоўваць шырокі спектр аб'ектаў у неструктураваных асяроддзях. Распрацоўка гэтых сістэм мае вялікі патэнцыял для павышэння эфектыўнасці і прадукцыйнасці розных галін прамысловасці, такіх як вытворчасць, лагістыка і ахова здароўя.
Час публікацыі: 18 верасня 2024 г
