در سال‌های اخیر، حوزه رباتیک در توسعه ماشین‌های هوشمندی که قادر به انجام وظایف پیچیده مانند گرفتن، دستکاری و تشخیص اشیا در محیط‌های مختلف هستند، پیشرفت چشمگیری داشته است. یکی از حوزه‌های تحقیقاتی که توجه زیادی را به خود جلب کرده است، سیستم‌های چنگ زدن نامرتب بصری سه بعدی است. هدف این سیستم ها یادگیری نحوه برداشتن اشیاء با اشکال، اندازه ها و بافت های مختلف در یک محیط بدون ساختار است. در این مقاله، نکات کلیدی پیکربندی را برای ایجاد یک سیستم چنگ زدن نامرتب بصری سه بعدی کارآمد بررسی خواهیم کرد.
1. سنسورهای عمق
اولین و بحرانی ترین نقطه پیکربندی برای aسیستم گرفتن بصری سه بعدیسنسورهای عمق است سنسورهای عمق دستگاه هایی هستند که فاصله بین سنسور و جسم مورد سنجش را ثبت می کنند و اطلاعات مکانی دقیق و دقیقی را ارائه می دهند. انواع مختلفی از سنسورهای عمق از جمله LIDAR و دوربین های استریو در بازار موجود است.
LIDAR یکی دیگر از سنسورهای محبوب عمق است که از فناوری لیزر برای اندازه گیری فواصل استفاده می کند. پالس های لیزری را ارسال می کند و مدت زمان لازم برای برگشت لیزر از جسم مورد سنجش را اندازه گیری می کند. LIDAR می‌تواند تصاویر سه‌بعدی با وضوح بالا از شی را ارائه دهد که آن را برای برنامه‌هایی مانند نقشه‌برداری، ناوبری و درک ایده‌آل می‌کند.
دوربین های استریو نوع دیگری از سنسورهای عمق هستند که با استفاده از دو دوربین که در کنار هم قرار گرفته اند، اطلاعات سه بعدی را ثبت می کنند. با مقایسه تصاویر گرفته شده توسط هر دوربین، سیستم می تواند فاصله بین دوربین ها و جسم مورد سنجش را محاسبه کند. دوربین های استریو سبک وزن، مقرون به صرفه و استفاده آسان هستند، و آنها را به گزینه ای محبوب برای ربات های متحرک تبدیل می کند.
دومین نقطه پیکربندی حیاتی برای یک سیستم درک بصری سه بعدی، الگوریتم های تشخیص اشیا است. این الگوریتم ها سیستم را قادر می سازند تا اشیاء مختلف را بر اساس شکل، اندازه و بافت آنها شناسایی و طبقه بندی کند. چندین الگوریتم تشخیص شی وجود دارد، از جمله پردازش ابر نقطه، تطبیق سطح، تطبیق ویژگی ها و یادگیری عمیق.
پردازش ابر نقطه ای یک الگوریتم تشخیص شی محبوب است که داده های سه بعدی گرفته شده توسط حسگر عمق را به یک ابر نقطه تبدیل می کند. سپس سیستم ابر نقطه ای را تجزیه و تحلیل می کند تا شکل و اندازه جسم مورد سنجش را شناسایی کند. تطبیق سطح الگوریتم دیگری است که مدل سه بعدی شی مورد سنجش را با کتابخانه ای از اشیاء شناخته شده قبلی برای شناسایی هویت شی مقایسه می کند.
تطبیق ویژگی الگوریتم دیگری است که ویژگی‌های کلیدی جسم مورد سنجش مانند گوشه‌ها، لبه‌ها و منحنی‌ها را شناسایی می‌کند و آنها را با پایگاه‌داده‌ای از اشیاء شناخته شده قبلی مطابقت می‌دهد. در نهایت، یادگیری عمیق پیشرفت اخیر در الگوریتم های تشخیص اشیا است که از شبکه های عصبی برای یادگیری و تشخیص اشیا استفاده می کند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند اشیاء را با دقت و سرعت بالا تشخیص دهند، که آنها را برای کاربردهای بلادرنگ مانند گرفتن ایده‌آل می‌سازد.
3. الگوریتم های درک
سومین نقطه پیکربندی بحرانی برای aسیستم گرفتن بصری سه بعدیالگوریتم های درک است. الگوریتم‌های گراسپینگ برنامه‌هایی هستند که ربات را قادر می‌سازند تا شی مورد نظر را گرفته و دستکاری کند. انواع مختلفی از الگوریتم های درک وجود دارد، از جمله الگوریتم های برنامه ریزی درک، الگوریتم های تولید درک و الگوریتم های توزیع نیرو.
الگوریتم‌های برنامه‌ریزی Grasp فهرستی از گیره‌های کاندید برای شی مورد سنجش را بر اساس شکل و اندازه آن ایجاد می‌کنند. سپس سیستم پایداری هر چنگ را ارزیابی می کند و پایدارترین آنها را انتخاب می کند. الگوریتم های تولید درک از تکنیک های یادگیری عمیق برای یادگیری نحوه درک اشیاء مختلف و ایجاد درک بدون نیاز به برنامه ریزی صریح استفاده می کنند.
الگوریتم های توزیع نیرو نوع دیگری از الگوریتم های چنگ زدن هستند که وزن و توزیع جسم را برای تعیین نیروی چنگ بهینه در نظر می گیرند. این الگوریتم‌ها می‌توانند اطمینان حاصل کنند که ربات می‌تواند حتی اجسام سنگین و حجیم را بدون انداختن آنها بردارد.
4. گریپر
آخرین نقطه پیکربندی حیاتی برای یک سیستم درک بصری سه بعدی، گیره است. گیره دست رباتیکی است که شیء را که حس می شود برمی دارد و دستکاری می کند. انواع مختلفی از گیره ها موجود است، از جمله گیره های فکی موازی، گیره های سه انگشتی و گیره های مکش.
گیره های فک موازی از دو فک موازی تشکیل شده اند که برای گرفتن جسم به سمت یکدیگر حرکت می کنند. آنها ساده و قابل اعتماد هستند و آنها را به یک انتخاب محبوب برای برنامه هایی مانند عملیات انتخاب و مکان تبدیل می کند. گیره های سه انگشتی همه کاره تر هستند و می توانند اجسام با اشکال و اندازه های مختلف را بگیرند. آنها همچنین می توانند جسم را بچرخانند و دستکاری کنند، که آنها را برای کارهای مونتاژ و دستکاری ایده آل می کند.
گیره های مکش از فنجان های مکنده خلاء برای اتصال به جسم مورد سنجش و برداشتن آن استفاده می کنند. آنها برای جابجایی اجسام با سطوح صاف مانند شیشه، پلاستیک و فلز ایده آل هستند.
در نتیجه، توسعه الفسیستم چنگ زدن نامرتب بصری سه بعدینیاز به بررسی دقیق نکات کلیدی پیکربندی سیستم دارد. اینها شامل سنسورهای عمق، الگوریتم‌های تشخیص اشیا، الگوریتم‌های درک و گیره‌ها هستند. با انتخاب مناسب‌ترین اجزا برای هر یک از این نقاط پیکربندی، محققان و مهندسان می‌توانند سیستم‌های گیرایی کارآمد و مؤثری را توسعه دهند که می‌تواند طیف وسیعی از اشیاء را در محیط‌های بدون ساختار مدیریت کند. توسعه این سیستم ها پتانسیل زیادی برای بهبود کارایی و بهره وری صنایع مختلف مانند تولید، لجستیک و مراقبت های بهداشتی دارد.
زمان ارسال: سپتامبر 18-2024
