V posledních letech zaznamenala oblast robotiky významný pokrok ve vývoji inteligentních strojů schopných provádět složité úkoly, jako je uchopování, manipulace a rozpoznávání objektů v různých prostředích. Jednou oblastí výzkumu, která si získala velkou pozornost, jsou 3D vizuální neuspořádané uchopovací systémy. Cílem těchto systémů je naučit se sbírat předměty různých tvarů, velikostí a textur v nestrukturovaném prostředí. V tomto článku prozkoumáme klíčové konfigurační body pro vývoj efektivního 3D vizuálního neuspořádaného uchopovacího systému.
1. Hloubkové senzory
První a nejkritičtější bod konfigurace pro a3D vizuální uchopovací systémjsou hloubkové senzory. Hloubkové senzory jsou zařízení, která zachycují vzdálenost mezi senzorem a snímaným objektem a poskytují přesné a podrobné prostorové informace. Na trhu jsou k dispozici různé typy hloubkových senzorů, včetně LIDAR a stereo kamer.
LIDAR je další oblíbený hloubkový senzor, který využívá laserovou technologii k měření vzdáleností. Vysílá laserové pulsy a měří čas, za který se laser odrazí od snímaného objektu. LIDAR může poskytovat 3D obrázky objektu ve vysokém rozlišení, takže je ideální pro aplikace, jako je mapování, navigace a uchopování.
Stereo kamery jsou dalším typem hloubkového senzoru, který zachycuje 3D informace pomocí dvou kamer umístěných vedle sebe. Porovnáním snímků zachycených každou kamerou může systém vypočítat vzdálenost mezi kamerami a snímaným objektem. Stereo kamery jsou lehké, cenově dostupné a snadno se používají, což z nich dělá oblíbenou volbu pro mobilní roboty.
2. Algoritmy rozpoznávání objektů
Druhým kritickým bodem konfigurace pro 3D vizuální uchopovací systém jsou algoritmy rozpoznávání objektů. Tyto algoritmy umožňují systému identifikovat a klasifikovat různé objekty na základě jejich tvaru, velikosti a textury. K dispozici je několik algoritmů rozpoznávání objektů, včetně zpracování mračna bodů, porovnávání povrchů, porovnávání funkcí a hluboké učení.
Zpracování mračna bodů je oblíbený algoritmus rozpoznávání objektů, který převádí 3D data zachycená hloubkovým senzorem na mračno bodů. Systém poté analyzuje mračno bodů, aby identifikoval tvar a velikost snímaného objektu. Porovnání povrchu je další algoritmus, který porovnává 3D model snímaného objektu s knihovnou dříve známých objektů, aby identifikoval identitu objektu.
Porovnání prvků je další algoritmus, který identifikuje klíčové prvky snímaného objektu, jako jsou rohy, hrany a křivky, a přiřazuje je k databázi dříve známých objektů. A konečně, hluboké učení je nedávný vývoj v algoritmech rozpoznávání objektů, které využívají neuronové sítě k učení a rozpoznávání objektů. Algoritmy hlubokého učení dokážou rozpoznat objekty s vysokou přesností a rychlostí, díky čemuž jsou ideální pro aplikace v reálném čase, jako je uchopování.
3. Uchopovací algoritmy
Třetí kritický bod konfigurace pro a3D vizuální uchopovací systémjsou uchopovací algoritmy. Uchopovací algoritmy jsou programy, které umožňují robotovi zvednout snímaný objekt a manipulovat s ním. K dispozici je několik typů uchopovacích algoritmů, včetně algoritmů plánování uchopení, algoritmů generování uchopení a algoritmů rozložení síly.
Algoritmy plánování uchopení generují seznam kandidátů na uchopení pro snímaný objekt na základě jeho tvaru a velikosti. Systém poté vyhodnotí stabilitu každého úchopu a vybere ten nejstabilnější. Algoritmy generování uchopení používají techniky hlubokého učení, aby se naučily, jak uchopit různé objekty a generovat uchopení bez nutnosti explicitního plánování.
Algoritmy rozložení síly jsou dalším typem uchopovacího algoritmu, který bere v úvahu hmotnost a rozložení objektu pro určení optimální uchopovací síly. Tyto algoritmy mohou zajistit, že robot dokáže zvedat i těžké a objemné předměty, aniž by je upustil.
4. Chapadla
Konečným kritickým bodem konfigurace pro 3D vizuální uchopovací systém je chapadlo. Chapadlo je robotická ruka, která zvedne snímaný objekt a manipuluje s ním. K dispozici je několik typů chapadel, včetně chapadel s paralelními čelistmi, tříprstových chapadel a sacích chapadel.
Paralelní čelistové chapadla se skládají ze dvou paralelních čelistí, které se pohybují k sobě, aby uchopily předmět. Jsou jednoduché a spolehlivé, díky čemuž jsou oblíbenou volbou pro aplikace, jako jsou operace pick and place. Tříprsté chapadla jsou všestrannější a mohou uchopit předměty různých tvarů a velikostí. Mohou také otáčet a manipulovat s objektem, takže jsou ideální pro montážní a manipulační úkoly.
Přísavky používají vakuové přísavky k připevnění ke snímanému předmětu a jeho zachycení. Jsou ideální pro manipulaci s předměty s hladkým povrchem, jako je sklo, plast a kov.
Na závěr rozvoj a3D vizuální neuspořádaný uchopovací systémvyžaduje pečlivé zvážení klíčových bodů konfigurace systému. Patří mezi ně hloubkové senzory, algoritmy rozpoznávání objektů, uchopovací algoritmy a chapadla. Výběrem nejvhodnějších komponent pro každý z těchto konfiguračních bodů mohou výzkumníci a inženýři vyvinout účinné a efektivní uchopovací systémy, které si poradí s širokou škálou objektů v nestrukturovaných prostředích. Vývoj těchto systémů má velký potenciál zlepšit efektivitu a produktivitu různých průmyslových odvětví, jako je výroba, logistika a zdravotnictví.
Čas odeslání: 18. září 2024
