En els darrers anys, el camp de la robòtica ha avançat significativament en el desenvolupament de màquines intel·ligents capaços de realitzar tasques complexes com agafar, manipular i reconèixer objectes en diferents entorns. Una àrea d'investigació que ha cridat molta atenció són els sistemes de captura visual no ordenats en 3D. Aquests sistemes tenen com a objectiu aprendre a recollir objectes de diferents formes, mides i textures en un entorn no estructurat. En aquest article, explorarem els punts de configuració clau per desenvolupar un sistema de captura visual no ordenat en 3D eficient.
1. Sensors de profunditat
El primer i més crític punt de configuració per a aSistema de captura visual 3Dsón els sensors de profunditat. Els sensors de profunditat són dispositius que capturen la distància entre el sensor i l'objecte que s'està detectant, proporcionant informació espacial precisa i detallada. Hi ha diversos tipus de sensors de profunditat disponibles al mercat, com ara LIDAR i càmeres estèreo.
LIDAR és un altre sensor de profunditat popular que utilitza tecnologia làser per mesurar distàncies. Envia polsos làser i mesura el temps que triga el làser a recuperar-se de l'objecte que s'està detectant. LIDAR pot proporcionar imatges en 3D d'alta resolució de l'objecte, el que el fa ideal per a aplicacions com ara mapeig, navegació i captura.
Les càmeres estèreo són un altre tipus de sensor de profunditat que captura informació en 3D mitjançant dues càmeres col·locades una al costat de l'altra. Comparant les imatges capturades per cada càmera, el sistema pot calcular la distància entre les càmeres i l'objecte que s'està detectant. Les càmeres estèreo són lleugeres, assequibles i fàcils d'utilitzar, cosa que les converteix en una opció popular per als robots mòbils.
2. Algorismes de reconeixement d'objectes
El segon punt de configuració crític per a un sistema de captura visual en 3D són els algorismes de reconeixement d'objectes. Aquests algorismes permeten al sistema identificar i classificar diferents objectes en funció de la seva forma, mida i textura. Hi ha diversos algorismes de reconeixement d'objectes disponibles, com ara el processament del núvol de punts, la concordança de superfícies, la concordança de funcions i l'aprenentatge profund.
El processament de núvols de punts és un algorisme popular de reconeixement d'objectes que converteix les dades 3D capturades pel sensor de profunditat en un núvol de punts. A continuació, el sistema analitza el núvol de punts per identificar la forma i la mida de l'objecte que s'està detectant. La concordança de superfície és un altre algorisme que compara el model 3D de l'objecte que s'està detectant amb una biblioteca d'objectes coneguts anteriorment per identificar la identitat de l'objecte.
La concordança de característiques és un altre algorisme que identifica les característiques clau de l'objecte que s'està detectant, com ara cantonades, vores i corbes, i les relaciona amb una base de dades d'objectes coneguts anteriorment. Finalment, l'aprenentatge profund és un desenvolupament recent en algorismes de reconeixement d'objectes que utilitzen xarxes neuronals per aprendre i reconèixer objectes. Els algorismes d'aprenentatge profund poden reconèixer objectes amb gran precisió i velocitat, el que els fa ideals per a aplicacions en temps real com ara la presa.
3. Algorismes de captació
El tercer punt de configuració crític per a aSistema de captura visual 3Dsón els algorismes de captació. Els algorismes d'agafament són programes que permeten al robot agafar i manipular l'objecte que s'està detectant. Hi ha diversos tipus d'algorismes d'agafament disponibles, inclosos els algorismes de planificació d'agafament, els algorismes de generació d'agafament i els algorismes de distribució de forces.
Els algorismes de planificació d'agafament generen una llista d'agafaments candidats per a l'objecte que s'està detectant en funció de la seva forma i mida. A continuació, el sistema avalua l'estabilitat de cada agafada i selecciona la més estable. Els algorismes de generació d'agafats utilitzen tècniques d'aprenentatge profund per aprendre a agafar diferents objectes i generar agafadors sense necessitat d'una planificació explícita.
Els algorismes de distribució de forces són un altre tipus d'algorisme de presa que té en compte el pes i la distribució de l'objecte per determinar la força de presa òptima. Aquests algorismes poden garantir que el robot pugui recollir fins i tot objectes pesats i voluminosos sense deixar-los caure.
4. Pinces
L'últim punt de configuració crític per a un sistema de presa visual en 3D és la pinça. La pinça és la mà robòtica que agafa i manipula l'objecte que s'està detectant. Hi ha diversos tipus de pinces disponibles, com ara pinces de mordassa paral·lela, pinces de tres dits i pinces de succió.
Les pinces de mandíbula paral·leles consisteixen en dues mordasses paral·leles que es mouen una cap a l'altra per agafar l'objecte. Són senzills i fiables, cosa que els converteix en una opció popular per a aplicacions com ara operacions de recollida i col·locació. Les pinces de tres dits són més versàtils i poden agafar objectes de diferents formes i mides. També poden girar i manipular l'objecte, el que els fa ideals per a tasques de muntatge i manipulació.
Les ventoses fan servir ventoses de buit per fixar-se a l'objecte que s'està detectant i agafar-lo. Són ideals per manipular objectes amb superfícies llises com ara vidre, plàstic i metall.
En conclusió, el desenvolupament d'aSistema d'agafament no ordenat visual en 3Drequereix una consideració acurada dels punts clau de configuració del sistema. Aquests inclouen sensors de profunditat, algorismes de reconeixement d'objectes, algorismes de presa i pinces. Mitjançant la selecció dels components més adequats per a cadascun d'aquests punts de configuració, els investigadors i els enginyers poden desenvolupar sistemes de captura eficients i eficaços que poden manejar una àmplia gamma d'objectes en entorns no estructurats. El desenvolupament d'aquests sistemes té un gran potencial per millorar l'eficiència i la productivitat de diverses indústries, com ara la fabricació, la logística i la sanitat.
Hora de publicació: 18-set-2024
