Viimastel aastatel on robootika valdkond teinud märkimisväärseid edusamme intelligentsete masinate väljatöötamisel, mis suudavad täita keerulisi ülesandeid, nagu objektide haaramine, manipuleerimine ja tuvastamine erinevates keskkondades. Üks palju tähelepanu pälvinud uurimisvaldkond on 3D visuaalsed korrastamata haaramissüsteemid. Nende süsteemide eesmärk on õppida üles võtma erineva kuju, suuruse ja tekstuuriga objekte struktureerimata keskkonnas. Selles artiklis uurime peamisi konfiguratsioonipunkte tõhusa 3D visuaalse korrastamata haaramissüsteemi väljatöötamiseks.
1. Sügavusandurid
Esimene ja kõige kriitilisem konfiguratsioonipunkt a3D visuaalne haaramissüsteemon sügavusandurid. Sügavusandurid on seadmed, mis fikseerivad kauguse anduri ja tajutava objekti vahel, pakkudes täpset ja üksikasjalikku ruumiteavet. Turul on saadaval erinevat tüüpi sügavusandureid, sealhulgas LIDAR ja stereokaamerad.
LIDAR on teine populaarne sügavusandur, mis kasutab vahemaade mõõtmiseks lasertehnoloogiat. See saadab välja laserimpulsse ja mõõdab aega, mis kulub laseril tajutavalt objektilt tagasi põrkamiseks. LIDAR suudab pakkuda objektist kõrge eraldusvõimega 3D-pilte, muutes selle ideaalseks selliste rakenduste jaoks nagu kaardistamine, navigeerimine ja haaramine.
Stereokaamerad on teist tüüpi sügavusandurid, mis jäädvustavad 3D-teavet kahe kõrvuti asetatud kaamera abil. Võrreldes iga kaameraga tehtud pilte, saab süsteem arvutada kaamerate ja tajutava objekti vahelise kauguse. Stereokaamerad on kerged, taskukohased ja hõlpsasti kasutatavad, muutes need mobiilsete robotite jaoks populaarseks valikuks.
2. Objektide tuvastamise algoritmid
3D visuaalse haaramissüsteemi teine kriitiline konfiguratsioonipunkt on objektituvastusalgoritmid. Need algoritmid võimaldavad süsteemil tuvastada ja klassifitseerida erinevaid objekte nende kuju, suuruse ja tekstuuri alusel. Saadaval on mitu objektituvastusalgoritmi, sealhulgas punktipilvetöötlus, pinna sobitamine, funktsioonide sobitamine ja sügavõpe.
Punktipilvetöötlus on populaarne objektituvastusalgoritm, mis teisendab sügavusanduriga jäädvustatud 3D-andmed punktipilveks. Seejärel analüüsib süsteem punktipilve, et tuvastada tajutava objekti kuju ja suurus. Pinna sobitamine on veel üks algoritm, mis võrdleb objekti identiteedi tuvastamiseks tajutava objekti 3D-mudelit varem tuntud objektide raamatukoguga.
Funktsioonide sobitamine on teine algoritm, mis tuvastab tuvastatava objekti põhijooned, nagu nurgad, servad ja kõverad, ning sobitab need varem tuntud objektide andmebaasiga. Lõpuks on süvaõpe objektituvastusalgoritmide hiljutine areng, mis kasutab objektide õppimiseks ja äratundmiseks närvivõrke. Süvaõppe algoritmid suudavad objekte tuvastada suure täpsuse ja kiirusega, muutes need ideaalseks reaalajas rakenduste jaoks, näiteks haaramiseks.
3. Haaramisalgoritmid
Kolmas kriitiline konfiguratsioonipunkt a3D visuaalne haaramissüsteemon haaramisalgoritmid. Haaramisalgoritmid on programmid, mis võimaldavad robotil tajutavat objekti üles võtta ja sellega manipuleerida. Saadaval on mitut tüüpi haaramisalgoritme, sealhulgas haarde planeerimise algoritmid, haarde genereerimise algoritmid ja jõujaotuse algoritmid.
Haarde planeerimise algoritmid loovad selle kuju ja suuruse alusel tajutava objekti jaoks kandidaathaarde loendi. Seejärel hindab süsteem iga haarde stabiilsust ja valib kõige stabiilsema. Haaramise genereerimise algoritmid kasutavad süvaõppe tehnikaid, et õppida, kuidas haarata erinevaid objekte ja genereerida haaret ilma selgesõnalise planeerimise vajaduseta.
Jõujaotusalgoritmid on teist tüüpi haaramisalgoritmid, mis võtavad arvesse objekti kaalu ja jaotust, et määrata optimaalne haardejõud. Need algoritmid suudavad tagada, et robot suudab korjata isegi raskeid ja suuremahulisi esemeid ilma neid maha kukkumata.
4. Haaratsid
3D visuaalse haardesüsteemi viimane kriitiline konfiguratsioonipunkt on haarats. Haarats on robotkäsi, mis võtab tajutava objekti üles ja sellega manipuleerib. Saadaval on mitut tüüpi haaratsid, sealhulgas paralleelsed haaratsid, kolme sõrmega haaratsid ja imemishaaratsid.
Paralleelsed haaratsid koosnevad kahest paralleelsest lõualuust, mis liiguvad objekti haaramiseks üksteise poole. Need on lihtsad ja töökindlad, muutes need populaarseks valikuks selliste rakenduste jaoks nagu valimine ja asetamine. Kolmesõrmelised haaratsid on mitmekülgsemad ja suudavad haarata erineva kuju ja suurusega esemeid. Samuti saavad nad objekti pöörata ja sellega manipuleerida, muutes need ideaalseks monteerimis- ja manipuleerimistööde jaoks.
Iminappid kasutavad vaakum-iminappe, et kinnitada tajutava objekti külge ja see üles tõsta. Need sobivad ideaalselt siledate pindadega esemete, nagu klaas, plast ja metall, käsitsemiseks.
Kokkuvõtteks arendades a3D visuaalne korrastamata haaramissüsteemnõuab süsteemi peamiste konfiguratsioonipunktide hoolikat kaalumist. Nende hulka kuuluvad sügavusandurid, objektituvastusalgoritmid, haaramisalgoritmid ja haaratsid. Valides iga konfiguratsioonipunkti jaoks kõige sobivamad komponendid, saavad teadlased ja insenerid välja töötada tõhusad ja tõhusad haaramissüsteemid, mis saavad hakkama paljude objektidega struktureerimata keskkondades. Nende süsteemide arendamisel on suur potentsiaal tõsta erinevate tööstusharude, nagu tootmine, logistika ja tervishoid, tõhusust ja tootlikkust.
Postitusaeg: 18. september 2024
