През последните години областта на роботиката постигна значителен напредък в разработването на интелигентни машини, способни да изпълняват сложни задачи като хващане, манипулиране и разпознаване на обекти в различни среди. Една област на изследване, която привлече много внимание, са 3D визуални неподредени системи за хващане. Тези системи имат за цел да научат как да вземат обекти с различни форми, размери и текстури в неструктурирана среда. В тази статия ще проучим ключовите конфигурационни точки за разработване на ефективна 3D визуална неподредена система за хващане.
1. Сензори за дълбочина
Първата и най-критична конфигурационна точка за a3D визуална система за захващанеса сензорите за дълбочина. Сензорите за дълбочина са устройства, които улавят разстоянието между сензора и обекта, който се усеща, като предоставят точна и подробна пространствена информация. На пазара има различни видове сензори за дълбочина, включително LIDAR и стерео камери.
LIDAR е друг популярен сензор за дълбочина, който използва лазерна технология за измерване на разстояния. Той изпраща лазерни импулси и измерва времето, необходимо на лазера да отскочи от обекта, който се усеща. LIDAR може да предостави 3D изображения с висока разделителна способност на обекта, което го прави идеален за приложения като картографиране, навигация и хващане.
Стерео камерите са друг тип сензор за дълбочина, който улавя 3D информация с помощта на две камери, поставени една до друга. Чрез сравняване на изображенията, заснети от всяка камера, системата може да изчисли разстоянието между камерите и обекта, който се усеща. Стерео камерите са леки, достъпни и лесни за използване, което ги прави популярен избор за мобилни роботи.
2. Алгоритми за разпознаване на обекти
Втората критична конфигурационна точка за 3D система за визуално захващане са алгоритмите за разпознаване на обекти. Тези алгоритми позволяват на системата да идентифицира и класифицира различни обекти въз основа на тяхната форма, размер и текстура. Налични са няколко алгоритъма за разпознаване на обекти, включително обработка на облак от точки, повърхностно съпоставяне, съпоставяне на функции и дълбоко обучение.
Обработката на облак от точки е популярен алгоритъм за разпознаване на обекти, който преобразува 3D данните, заснети от сензора за дълбочина, в облак от точки. След това системата анализира облака от точки, за да идентифицира формата и размера на обекта, който се усеща. Повърхностното съпоставяне е друг алгоритъм, който сравнява 3D модела на обекта, който се усеща, с библиотека от предварително известни обекти, за да идентифицира самоличността на обекта.
Съпоставянето на характеристиките е друг алгоритъм, който идентифицира ключови характеристики на обекта, който се усеща, като ъгли, ръбове и криви, и ги съпоставя с база данни с известни преди това обекти. И накрая, дълбокото обучение е скорошно развитие в алгоритмите за разпознаване на обекти, което използва невронни мрежи за обучение и разпознаване на обекти. Алгоритмите за дълбоко обучение могат да разпознават обекти с висока точност и скорост, което ги прави идеални за приложения в реално време, като хващане.
3. Алгоритми за хващане
Третата критична конфигурационна точка за a3D визуална система за захващанее алгоритмите за хващане. Алгоритмите за хващане са програми, които позволяват на робота да вземе и манипулира обекта, който се усеща. Има няколко вида налични алгоритми за хващане, включително алгоритми за планиране на хващане, алгоритми за генериране на хващане и алгоритми за разпределение на силата.
Алгоритмите за планиране на захващане генерират списък с кандидати за захващане за обекта, който се усеща въз основа на неговата форма и размер. След това системата оценява стабилността на всеки захват и избира най-стабилния. Алгоритмите за генериране на хващане използват техники за дълбоко обучение, за да се научат как да хващат различни обекти и да генерират хващания без необходимост от изрично планиране.
Алгоритмите за разпределение на силата са друг вид алгоритъм за хващане, който взема предвид теглото и разпределението на обекта, за да определи оптималната сила на хващане. Тези алгоритми могат да гарантират, че роботът може да вземе дори тежки и обемисти предмети, без да ги изпуска.
4. Грайфери
Последната критична конфигурационна точка за 3D система за визуално захващане е грайферът. Грайферът е роботизирана ръка, която хваща и манипулира усещания обект. Предлагат се няколко типа захващащи устройства, включително захващащи устройства с паралелни челюсти, захващащи устройства с три пръста и захващащи устройства за засмукване.
Хващачите с паралелни челюсти се състоят от две успоредни челюсти, които се движат една към друга, за да хванат обекта. Те са прости и надеждни, което ги прави популярен избор за приложения като операции за избор и поставяне. Хващачите с три пръста са по-универсални и могат да хващат предмети с различни форми и размери. Те могат също така да въртят и манипулират обекта, което ги прави идеални за задачи по сглобяване и манипулиране.
Смукателните хващачи използват вакуумни вендузи, за да се прикрепят към усещания обект и да го вземат. Те са идеални за работа с предмети с гладки повърхности като стъкло, пластмаса и метал.
В заключение, разработването на a3D визуална неподредена система за хващанеизисква внимателно разглеждане на ключовите конфигурационни точки на системата. Те включват сензори за дълбочина, алгоритми за разпознаване на обекти, алгоритми за хващане и грайфери. Избирайки най-подходящите компоненти за всяка от тези конфигурационни точки, изследователите и инженерите могат да разработят ефикасни и ефективни системи за захващане, които могат да се справят с широк набор от обекти в неструктурирана среда. Разработването на тези системи има голям потенциал за подобряване на ефективността и производителността на различни индустрии, като производство, логистика и здравеопазване.
Време на публикуване: 18 септември 2024 г
