Nta l'ultimi anni, u campu di a robotica hà fattu un prugressu significativu in u sviluppu di machini intelligenti capaci di realizà compiti cumplessi, cum'è a captazione, a manipulazione è a ricunniscenza di l'uggetti in ambienti differenti. Una zona di ricerca chì hà guadagnatu assai attenzione hè i sistemi di afferramentu visuale 3D senza ordine. Questi sistemi miranu à amparà à coglie oggetti di diverse forme, dimensioni è texture in un ambiente senza struttura. In questu articulu, esploreremu i punti di cunfigurazione chjave per u sviluppu di un sistema efficiente di afferramentu visuale 3D senza ordine.
1. Sensori di prufundità
U primu è più criticu puntu di cunfigurazione per aSistema di presa visuale 3Dhè i sensori di prufundità. I sensori di prufundità sò dispusitivi chì catturanu a distanza trà u sensoru è l'ughjettu chì si sentenu, furnisce infurmazioni spaziali precisa è dettagliate. Ci sò diversi tipi di sensori di prufundità dispunibuli in u mercatu, cumprese LIDAR, è camere stereo.
LIDAR hè un altru sensoru di prufundità populari chì usa a tecnulugia laser per misurà e distanze. Mandate impulsi laser è misura u tempu chì ci vole à u laser per rimbursà da l'ughjettu chì hè sensu. LIDAR pò furnisce l'imaghjini 3D d'alta risoluzione di l'ughjettu, facendu l'ideale per l'applicazioni cum'è a cartografia, a navigazione è a captazione.
E camere stereo sò un altru tipu di sensore di prufundità chì cattura l'infurmazioni 3D utilizendu duie camere situate una vicinu à l'altru. Paragunendu l'imaghjini catturati da ogni camera, u sistema pò calculà a distanza trà e camere è l'ughjettu chì hè sensu. E camere stereo sò ligere, assequible è faciule d'utilizà, facendu una scelta populari per i robot mobili.
2. Algoritmi di ricunniscenza di l'ughjettu
U sicondu puntu di cunfigurazione critica per un sistema di captazione visuale 3D hè l'algoritmi di ricunniscenza di l'ughjettu. Questi algoritmi permettenu à u sistema di identificà è classificà l'uggetti diffirenti in base à a so forma, dimensione è texture. Ci sò parechji algoritmi di ricunniscenza di l'ughjetti dispunibili, cumprese l'elaborazione di nuvola di punti, l'abbinamentu di a superficia, l'abbinamentu di funzioni è l'apprendimentu prufondu.
U processamentu di nuvola di punti hè un algoritmu populari di ricunniscenza di l'ughjettu chì cunverte e dati 3D catturati da u sensoru di prufundità in un nuvulu di punti. U sistema poi analizà a nuvola di punti per identificà a forma è a dimensione di l'ughjettu chì hè sensu. A corrispondenza di a superficia hè un altru algoritmu chì compara u mudellu 3D di l'ughjettu chì hè sensu à una biblioteca di oggetti cunnisciuti prima per identificà l'identità di l'ughjettu.
A cuncordanza di e caratteristiche hè un altru algoritmu chì identifica e caratteristiche chjave di l'ughjettu chì hè sensu, cum'è i cantoni, i bordi è e curve, è li cuncorda cù una basa di dati di oggetti cunnisciuti prima. Infine, l'apprendimentu prufondu hè un sviluppu recente in l'algoritmi di ricunniscenza di l'ughjettu chì usa e rete neurali per amparà è ricunnosce l'uggetti. L'algoritmi di apprendimentu prufondu ponu ricunnosce l'uggetti cun alta precisione è velocità, facendu ideali per l'applicazioni in tempu reale cum'è a captazione.
3. Grasping algoritmi
U terzu puntu di cunfigurazione critica per aSistema di presa visuale 3Dhè l'algoritmi di captazione. L'algoritmi di captazione sò prugrammi chì permettenu à u robot di coglie è manipule l'ughjettu chì hè sensu. Ci sò parechji tipi di algoritmi di captazione dispunibuli, cumpresi algoritmi di pianificazione di afferramentu, algoritmi di generazione di captazione, è algoritmi di distribuzione di forza.
L'algoritmi di pianificazione di Grasp generanu una lista di appiccicazioni candidati per l'ughjettu chì hè sensu basatu nantu à a so forma è dimensione. U sistema poi valuta a stabilità di ogni gripp è selezziunate u più stabile. L'algoritmi di generazione di Grasp utilizanu tecniche d'apprendimentu profondu per amparà à capisce diversi oggetti è generà afferramenti senza a necessità di una pianificazione esplicita.
L'algoritmi di distribuzione di forza sò un altru tipu d'algoritmu di presa chì piglia in contu u pesu è a distribuzione di l'ughjettu per determinà a forza di presa ottimali. Questi algoritmi ponu assicurà chì u robot pò coglie ancu oggetti pisanti è voluminosi senza caccià.
4. Pinza
L'ultimu puntu di cunfigurazione critica per un sistema di presa visuale 3D hè a pinza. U gripper hè a manu robotica chì piglia è manipula l'ughjettu chì hè sensu. Ci sò parechji tippi di pinze dispunibuli, cumpresi pinze parallele, pinze à trè dita è pinze di suzione.
I grippers à mandibula parallele sò custituiti da duie mandibula parallele chì si movenu l'una versu l'altru per afferrà l'ughjettu. Sò simplici è affidabili, chì li facenu una scelta populari per l'applicazioni cum'è operazioni di pick and place. I grippers à trè dita sò più versatili è ponu afferrà oggetti di diverse forme è dimensioni. Puderanu ancu rotà è manipulà l'ughjettu, facendu ideali per i travaglii di assemblea è manipulazione.
I pinze di aspirazione utilizanu ventose di vacuum per attaccate à l'ughjettu chì si sentenu è coglie. Sò ideali per manighjà oggetti cù superfici lisce cum'è vetru, plastica è metallu.
In cunclusioni, u sviluppu di aSistema di presa in ordine visuale 3Drichiede una attenta considerazione di i punti chjave di cunfigurazione di u sistema. Questi includenu sensori di prufundità, algoritmi di ricunniscenza di l'ughjetti, algoritmi di captazione è pinze. Selezziunate i cumpunenti più adattati per ognuna di sti punti di cunfigurazione, i circadori è l'ingegneri ponu sviluppà sistemi di presa efficaci è efficaci chì ponu trattà una larga gamma di oggetti in ambienti non strutturati. U sviluppu di questi sistemi hà un grande potenziale per migliurà l'efficienza è a produtividade di diverse industrii, cum'è a fabricazione, a logistica è a salute.
Tempu di post: 18-Sep-2024
