Ces dernières années, le domaine de la robotique a réalisé des progrès significatifs dans le développement de machines intelligentes capables d'effectuer des tâches complexes telles que la préhension, la manipulation et la reconnaissance d'objets dans différents environnements. Un domaine de recherche qui a retenu beaucoup d’attention est celui des systèmes de préhension visuels 3D non ordonnés. Ces systèmes visent à apprendre à saisir des objets de différentes formes, tailles et textures dans un environnement non structuré. Dans cet article, nous explorerons les points de configuration clés pour développer un système de préhension visuel non ordonné 3D efficace.
1. Capteurs de profondeur
Le premier et le plus critique point de configuration pour unSystème de préhension visuelle 3Dce sont les capteurs de profondeur. Les capteurs de profondeur sont des dispositifs qui capturent la distance entre le capteur et l'objet détecté, fournissant ainsi des informations spatiales précises et détaillées. Il existe différents types de capteurs de profondeur disponibles sur le marché, notamment le LIDAR et les caméras stéréo.
Le LIDAR est un autre capteur de profondeur populaire qui utilise la technologie laser pour mesurer les distances. Il envoie des impulsions laser et mesure le temps nécessaire au laser pour rebondir sur l'objet détecté. Le LIDAR peut fournir des images 3D haute résolution de l'objet, ce qui le rend idéal pour des applications telles que la cartographie, la navigation et la saisie.
Les caméras stéréo sont un autre type de capteur de profondeur qui capture des informations 3D à l'aide de deux caméras placées l'une à côté de l'autre. En comparant les images capturées par chaque caméra, le système peut calculer la distance entre les caméras et l'objet détecté. Les caméras stéréo sont légères, abordables et faciles à utiliser, ce qui en fait un choix populaire pour les robots mobiles.
2. Algorithmes de reconnaissance d'objets
Le deuxième point critique de configuration d’un système de saisie visuelle 3D concerne les algorithmes de reconnaissance d’objets. Ces algorithmes permettent au système d'identifier et de classer différents objets en fonction de leur forme, de leur taille et de leur texture. Il existe plusieurs algorithmes de reconnaissance d'objets, notamment le traitement des nuages de points, la mise en correspondance de surfaces, la mise en correspondance de caractéristiques et l'apprentissage en profondeur.
Le traitement des nuages de points est un algorithme de reconnaissance d'objets populaire qui convertit les données 3D capturées par le capteur de profondeur en un nuage de points. Le système analyse ensuite le nuage de points pour identifier la forme et la taille de l'objet détecté. La correspondance de surface est un autre algorithme qui compare le modèle 3D de l'objet détecté à une bibliothèque d'objets précédemment connus pour identifier l'identité de l'objet.
La correspondance de caractéristiques est un autre algorithme qui identifie les caractéristiques clés de l'objet détecté, telles que les coins, les bords et les courbes, et les associe à une base de données d'objets précédemment connus. Enfin, l’apprentissage profond est un développement récent des algorithmes de reconnaissance d’objets qui utilisent des réseaux de neurones pour apprendre et reconnaître des objets. Les algorithmes d'apprentissage profond peuvent reconnaître les objets avec une précision et une rapidité élevées, ce qui les rend idéaux pour les applications en temps réel telles que la préhension.
3. Algorithmes de saisie
Le troisième point de configuration critique pour unSystème de préhension visuelle 3Dsont les algorithmes de saisie. Les algorithmes de préhension sont des programmes qui permettent au robot de saisir et de manipuler l'objet détecté. Il existe plusieurs types d'algorithmes de préhension disponibles, notamment les algorithmes de planification de préhension, les algorithmes de génération de préhension et les algorithmes de répartition de force.
Les algorithmes de planification de saisie génèrent une liste de saisies candidates pour l'objet détecté en fonction de sa forme et de sa taille. Le système évalue ensuite la stabilité de chaque prise et sélectionne la plus stable. Les algorithmes de génération de saisies utilisent des techniques d'apprentissage en profondeur pour apprendre à saisir différents objets et générer des saisies sans avoir besoin d'une planification explicite.
Les algorithmes de répartition de force sont un autre type d'algorithme de préhension qui prend en compte le poids et la répartition de l'objet pour déterminer la force de préhension optimale. Ces algorithmes peuvent garantir que le robot peut ramasser même des objets lourds et volumineux sans les laisser tomber.
4. Pinces
Le dernier point de configuration critique pour un système de préhension visuelle 3D est la pince. La pince est la main robotique qui saisit et manipule l'objet détecté. Il existe plusieurs types de pinces disponibles, notamment les pinces à mâchoires parallèles, les pinces à trois doigts et les pinces à ventouse.
Les pinces à mâchoires parallèles sont constituées de deux mâchoires parallèles qui se rapprochent pour saisir l'objet. Ils sont simples et fiables, ce qui en fait un choix populaire pour des applications telles que les opérations de prélèvement et de placement. Les pinces à trois doigts sont plus polyvalentes et peuvent saisir des objets de différentes formes et tailles. Ils peuvent également faire pivoter et manipuler l’objet, ce qui les rend idéaux pour les tâches d’assemblage et de manipulation.
Les pinces à ventouse utilisent des ventouses sous vide pour se fixer à l'objet détecté et le ramasser. Ils sont idéaux pour manipuler des objets à surfaces lisses tels que le verre, le plastique et le métal.
En conclusion, développer unSystème de préhension visuel 3D désordonnénécessite un examen attentif des points de configuration clés du système. Ceux-ci incluent des capteurs de profondeur, des algorithmes de reconnaissance d'objets, des algorithmes de préhension et des pinces. En sélectionnant les composants les plus adaptés à chacun de ces points de configuration, les chercheurs et les ingénieurs peuvent développer des systèmes de préhension efficaces et efficients, capables de gérer un large éventail d'objets dans des environnements non structurés. Le développement de ces systèmes présente un grand potentiel pour améliorer l’efficacité et la productivité de diverses industries, telles que la fabrication, la logistique et la santé.
Heure de publication : 18 septembre 2024
