Τα τελευταία χρόνια, ο τομέας της ρομποτικής έχει σημειώσει σημαντική πρόοδο στην ανάπτυξη έξυπνων μηχανών ικανών να εκτελούν πολύπλοκες εργασίες όπως η σύλληψη, ο χειρισμός και η αναγνώριση αντικειμένων σε διαφορετικά περιβάλλοντα. Ένας τομέας της έρευνας που έχει κερδίσει μεγάλη προσοχή είναι τα τρισδιάστατα οπτικά συστήματα ακατάλληλης σύλληψης. Αυτά τα συστήματα στοχεύουν να μάθουν πώς να συλλέγουν αντικείμενα διαφορετικών σχημάτων, μεγεθών και υφών σε ένα μη δομημένο περιβάλλον. Σε αυτό το άρθρο, θα διερευνήσουμε τα βασικά σημεία διαμόρφωσης για την ανάπτυξη ενός αποτελεσματικού τρισδιάστατου οπτικού συστήματος ακατάλληλης σύλληψης.
1. Αισθητήρες βάθους
Το πρώτο και πιο κρίσιμο σημείο διαμόρφωσης για α3D οπτικό σύστημα σύλληψηςείναι οι αισθητήρες βάθους. Οι αισθητήρες βάθους είναι συσκευές που καταγράφουν την απόσταση μεταξύ του αισθητήρα και του αντικειμένου που ανιχνεύεται, παρέχοντας ακριβείς και λεπτομερείς χωρικές πληροφορίες. Υπάρχουν διάφοροι τύποι αισθητήρων βάθους που διατίθενται στην αγορά, συμπεριλαμβανομένων των LIDAR και στερεοφωνικών καμερών.
Το LIDAR είναι ένας άλλος δημοφιλής αισθητήρας βάθους που χρησιμοποιεί τεχνολογία λέιζερ για τη μέτρηση αποστάσεων. Εκπέμπει παλμούς λέιζερ και μετρά τον χρόνο που χρειάζεται για να αναπηδήσει το λέιζερ από το αντικείμενο που ανιχνεύεται. Το LIDAR μπορεί να παρέχει τρισδιάστατες εικόνες υψηλής ανάλυσης του αντικειμένου, καθιστώντας το ιδανικό για εφαρμογές όπως η χαρτογράφηση, η πλοήγηση και η σύλληψη.
Οι στερεοφωνικές κάμερες είναι ένας άλλος τύπος αισθητήρα βάθους που καταγράφει τρισδιάστατες πληροφορίες χρησιμοποιώντας δύο κάμερες τοποθετημένες η μία δίπλα στην άλλη. Συγκρίνοντας τις εικόνες που τραβήχτηκαν από κάθε κάμερα, το σύστημα μπορεί να υπολογίσει την απόσταση μεταξύ των καμερών και του αντικειμένου που ανιχνεύεται. Οι στερεοφωνικές κάμερες είναι ελαφριές, προσιτές και εύχρηστες, γεγονός που τις καθιστά δημοφιλή επιλογή για κινητά ρομπότ.
2. Αλγόριθμοι αναγνώρισης αντικειμένων
Το δεύτερο κρίσιμο σημείο διαμόρφωσης για ένα τρισδιάστατο σύστημα οπτικής σύλληψης είναι οι αλγόριθμοι αναγνώρισης αντικειμένων. Αυτοί οι αλγόριθμοι επιτρέπουν στο σύστημα να αναγνωρίζει και να ταξινομεί διαφορετικά αντικείμενα με βάση το σχήμα, το μέγεθος και την υφή τους. Υπάρχουν αρκετοί διαθέσιμοι αλγόριθμοι αναγνώρισης αντικειμένων, συμπεριλαμβανομένης της επεξεργασίας νέφους σημείων, της αντιστοίχισης επιφανειών, της αντιστοίχισης χαρακτηριστικών και της βαθιάς εκμάθησης.
Το Point cloud processing είναι ένας δημοφιλής αλγόριθμος αναγνώρισης αντικειμένων που μετατρέπει τα τρισδιάστατα δεδομένα που συλλαμβάνονται από τον αισθητήρα βάθους σε ένα νέφος σημείων. Στη συνέχεια, το σύστημα αναλύει το νέφος σημείων για να αναγνωρίσει το σχήμα και το μέγεθος του αντικειμένου που ανιχνεύεται. Η αντιστοίχιση επιφανειών είναι ένας άλλος αλγόριθμος που συγκρίνει το τρισδιάστατο μοντέλο του αντικειμένου που ανιχνεύεται με μια βιβλιοθήκη προηγουμένως γνωστών αντικειμένων για την αναγνώριση της ταυτότητας του αντικειμένου.
Η αντιστοίχιση χαρακτηριστικών είναι ένας άλλος αλγόριθμος που προσδιορίζει βασικά χαρακτηριστικά του αντικειμένου που γίνεται ανίχνευση, όπως γωνίες, άκρες και καμπύλες, και τα αντιστοιχίζει σε μια βάση δεδομένων προηγουμένως γνωστών αντικειμένων. Τέλος, η βαθιά μάθηση είναι μια πρόσφατη εξέλιξη στους αλγόριθμους αναγνώρισης αντικειμένων που χρησιμοποιεί νευρωνικά δίκτυα για την εκμάθηση και την αναγνώριση αντικειμένων. Οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης μπορούν να αναγνωρίσουν αντικείμενα με υψηλή ακρίβεια και ταχύτητα, καθιστώντας τα ιδανικά για εφαρμογές σε πραγματικό χρόνο, όπως η σύλληψη.
3. Αλγόριθμοι σύλληψης
Το τρίτο κρίσιμο σημείο διαμόρφωσης για α3D οπτικό σύστημα σύλληψηςείναι οι αλγόριθμοι σύλληψης. Οι αλγόριθμοι σύλληψης είναι προγράμματα που επιτρέπουν στο ρομπότ να συλλαμβάνει και να χειρίζεται το αντικείμενο που ανιχνεύεται. Υπάρχουν διάφοροι τύποι αλγορίθμων σύλληψης, συμπεριλαμβανομένων των αλγορίθμων σχεδιασμού σύλληψης, των αλγορίθμων δημιουργίας σύλληψης και των αλγορίθμων κατανομής δύναμης.
Οι αλγόριθμοι σχεδιασμού λαβής δημιουργούν μια λίστα υποψήφιων συλλήψεων για το αντικείμενο που ανιχνεύεται με βάση το σχήμα και το μέγεθός του. Στη συνέχεια, το σύστημα αξιολογεί τη σταθερότητα κάθε λαβής και επιλέγει την πιο σταθερή. Οι αλγόριθμοι δημιουργίας συλλήψεων χρησιμοποιούν τεχνικές βαθιάς μάθησης για να μάθουν πώς να πιάνουν διαφορετικά αντικείμενα και να δημιουργούν αντιλήψεις χωρίς την ανάγκη ρητού σχεδιασμού.
Οι αλγόριθμοι κατανομής δύναμης είναι ένας άλλος τύπος αλγορίθμου σύλληψης που λαμβάνει υπόψη το βάρος και την κατανομή του αντικειμένου για να καθορίσει τη βέλτιστη δύναμη σύλληψης. Αυτοί οι αλγόριθμοι μπορούν να εξασφαλίσουν ότι το ρομπότ μπορεί να σηκώσει ακόμη και βαριά και ογκώδη αντικείμενα χωρίς να τα πέσει.
4. Grippers
Το τελικό κρίσιμο σημείο διαμόρφωσης για ένα τρισδιάστατο οπτικό σύστημα σύλληψης είναι η λαβή. Η λαβή είναι το ρομποτικό χέρι που σηκώνει και χειρίζεται το αντικείμενο που γίνεται αντιληπτό. Υπάρχουν διάφοροι τύποι αρπαγών που διατίθενται, συμπεριλαμβανομένων λαβών παράλληλης σιαγόνας, λαβής τριών δακτύλων και λαβών αναρρόφησης.
Οι λαβές παράλληλων σιαγόνων αποτελούνται από δύο παράλληλες σιαγόνες που κινούνται η μία προς την άλλη για να πιάσουν το αντικείμενο. Είναι απλά και αξιόπιστα, καθιστώντας τα μια δημοφιλή επιλογή για εφαρμογές όπως οι λειτουργίες pick and place. Οι λαβές τριών δακτύλων είναι πιο ευέλικτες και μπορούν να πιάσουν αντικείμενα διαφορετικών σχημάτων και μεγεθών. Μπορούν επίσης να περιστρέφουν και να χειρίζονται το αντικείμενο, καθιστώντας τα ιδανικά για εργασίες συναρμολόγησης και χειρισμού.
Οι λαβές αναρρόφησης χρησιμοποιούν βεντούζες κενού για να προσκολληθούν στο αντικείμενο που ανιχνεύεται και να το σηκώσουν. Είναι ιδανικά για το χειρισμό αντικειμένων με λείες επιφάνειες όπως γυαλί, πλαστικό και μέταλλο.
Συμπερασματικά, αναπτύσσοντας αΤρισδιάστατο οπτικό σύστημα ακατάλληλης σύλληψηςαπαιτεί προσεκτική εξέταση των βασικών σημείων διαμόρφωσης του συστήματος. Αυτά περιλαμβάνουν αισθητήρες βάθους, αλγόριθμους αναγνώρισης αντικειμένων, αλγόριθμους σύλληψης και λαβές. Επιλέγοντας τα καταλληλότερα εξαρτήματα για καθένα από αυτά τα σημεία διαμόρφωσης, οι ερευνητές και οι μηχανικοί μπορούν να αναπτύξουν αποτελεσματικά και αποτελεσματικά συστήματα σύλληψης που μπορούν να χειριστούν ένα ευρύ φάσμα αντικειμένων σε μη δομημένα περιβάλλοντα. Η ανάπτυξη αυτών των συστημάτων έχει μεγάλες δυνατότητες βελτίωσης της αποτελεσματικότητας και της παραγωγικότητας διαφόρων βιομηχανιών, όπως η μεταποίηση, η εφοδιαστική και η υγειονομική περίθαλψη.
Ώρα δημοσίευσης: Σεπ-18-2024
