En la lastaj jaroj, la kampo de robotiko faris signifan progreson en evoluigado de inteligentaj maŝinoj kapablaj plenumi kompleksajn taskojn kiel ekkaptado, manipulado kaj rekono de objektoj en malsamaj medioj. Unu areo de esploro kiu gajnis multe da atento estas 3D vidaj neordigitaj kaptsistemoj. Ĉi tiuj sistemoj celas lerni kiel kolekti objektojn de malsamaj formoj, grandecoj kaj teksturoj en nestrukturita medio. En ĉi tiu artikolo, ni esploros la ŝlosilajn agordajn punktojn por disvolvi efikan 3D vidan neordigitan kaptan sistemon.
1. Profundsensiloj
La unua kaj plej kritika agorda punkto por a3D vida kapta sistemoestas la profundsensiloj. Profundsensiloj estas aparatoj kiuj kaptas la distancon inter la sensilo kaj la objekto sentata, disponigante precizajn kaj detalajn spacajn informojn. Estas diversaj specoj de profundsensiloj haveblaj en la merkato, inkluzive de LIDAR, kaj stereofotiloj.
LIDAR estas alia populara profundsensilo kiu uzas laseran teknologion por mezuri distancojn. Ĝi sendas laserajn pulsojn kaj mezuras la tempon necesan por la lasero por resalti de la objekto sentata. LIDAR povas disponigi alt-rezoluciajn 3D bildojn de la objekto, igante ĝin ideala por aplikoj kiel ekzemple mapado, navigado kaj kaptado.
Stereaj fotiloj estas alia speco de profundsensilo, kiu kaptas 3D-informojn per du fotiloj metitaj unu apud la alia. Komparante la bildojn kaptitajn de ĉiu fotilo, la sistemo povas kalkuli la distancon inter la fotiloj kaj la objekto sentata. Stereaj fotiloj estas malpezaj, atingeblaj kaj facile uzeblaj, igante ilin populara elekto por movaj robotoj.
La dua kritika agorda punkto por 3D vida kapta sistemo estas la objektrekonaj algoritmoj. Ĉi tiuj algoritmoj ebligas al la sistemo identigi kaj klasifiki malsamajn objektojn surbaze de sia formo, grandeco kaj teksturo. Ekzistas pluraj objektrekonaj algoritmoj haveblaj, inkluzive de prilaborado de punktonubo, surfaca kongruo, trajtokongruo kaj profunda lernado.
Punktonuba pretigo estas populara objekta rekona algoritmo, kiu konvertas la 3D-datumojn kaptitajn de la profundsensilo en punktonubon. La sistemo tiam analizas la punktonubon por identigi la formon kaj grandecon de la objekto sentata. Surfaca kongruo estas alia algoritmo kiu komparas la 3D modelon de la objekto sentata al biblioteko de antaŭe konataj objektoj por identigi la identecon de la objekto.
Trajtkongruo estas alia algoritmo kiu identigas ŝlosilajn trajtojn de la objekto sentata, kiel ekzemple anguloj, randoj, kaj kurboj, kaj kongruas ilin al datumbazo de antaŭe konataj objektoj. Finfine, profunda lernado estas lastatempa evoluo en objektrekonaj algoritmoj, kiuj uzas neŭralajn retojn por lerni kaj rekoni objektojn. Profunda lernado-algoritmoj povas rekoni objektojn kun alta precizeco kaj rapideco, igante ilin idealaj por realtempaj aplikoj kiel ekteni.
3. Kaptantaj algoritmoj
La tria kritika agorda punkto por a3D vida kapta sistemoestas la kaptaj algoritmoj. Kaptantaj algoritmoj estas programoj kiuj ebligas al la roboto kapti kaj manipuli la objekton senteblan. Ekzistas pluraj specoj de kapt-algoritmoj haveblaj, inkluzive de kaptplanad-algoritmoj, kap-generacia-algoritmoj, kaj fortodistribuo-algoritmoj.
Algoritmoj de kaptplanado generas liston de kandidatkaptoj por la objekto sentata surbaze de ĝia formo kaj grandeco. La sistemo tiam taksas la stabilecon de ĉiu teno kaj elektas la plej stabilan. Grasp-generaciaj algoritmoj uzas profundajn lernajn teknikojn por lerni kiel por kapti malsamajn objektojn kaj generi tenojn sen la bezono de eksplicita planado.
Fortodistribuo-algoritmoj estas alia speco de kapta algoritmo kiu enkalkulas la pezon kaj distribuon de la objekto por determini la optimuman kaptenforton. Ĉi tiuj algoritmoj povas certigi, ke la roboto povas preni eĉ pezajn kaj dikajn objektojn sen faligi ilin.
4. Teniloj
La fina kritika agorda punkto por 3D vida kapta sistemo estas la kroĉilo. La kroĉisto estas la robota mano, kiu prenas kaj manipulas la objekton sentata. Ekzistas pluraj specoj de kroĉiloj haveblaj, inkluzive de paralelaj makzelaj kroĉiloj, tri-fingraj kroĉiloj kaj suĉaj kroĉiloj.
Paralelaj makzeloj kroĉiloj konsistas el du paralelaj makzeloj, kiuj moviĝas unu al la alia por kapti la objekton. Ili estas simplaj kaj fidindaj, igante ilin populara elekto por aplikoj kiel elekto kaj loko operacioj. Trifingraj kroĉiloj estas pli multflankaj kaj povas kapti objektojn de malsamaj formoj kaj grandecoj. Ili ankaŭ povas turni kaj manipuli la objekton, igante ilin idealaj por kunigo kaj manipuladotaskoj.
Suĉkaptiloj uzas vakuajn suĉtasojn por alkroĉi al la objekto sentata kaj preni ĝin. Ili estas idealaj por pritrakti objektojn kun glataj surfacoj kiel vitro, plasto kaj metalo.
Konklude, disvolvi a3D vida neordigita kaptsistemopostulas zorgan konsideron de la ŝlosilaj agordaj punktoj de la sistemo. Tiuj inkludas profundsensilojn, objektrekonalgoritmojn, kaptantalgoritmojn, kaj kroĉilojn. Elektante la plej taŭgajn komponentojn por ĉiu el ĉi tiuj agordaj punktoj, esploristoj kaj inĝenieroj povas evoluigi efikajn kaj efikajn kaptsistemojn kiuj povas pritrakti larĝan gamon de objektoj en nestrukturitaj medioj. La evoluo de ĉi tiuj sistemoj havas grandan potencialon plibonigi la efikecon kaj produktivecon de diversaj industrioj, kiel ekzemple fabrikado, loĝistiko kaj sanservo.
Afiŝtempo: Sep-18-2024
