Yn 'e ôfrûne jierren hat it fjild fan robotika wichtige foarútgong makke yn it ûntwikkeljen fan yntelliginte masines dy't yn steat binne komplekse taken út te fieren lykas gripen, manipulearjen en erkenning fan objekten yn ferskate omjouwings. Ien gebiet fan ûndersyk dat in protte oandacht hat krigen is 3D fisuele unorderde grypsystemen. Dizze systemen binne fan doel om te learen hoe't jo objekten fan ferskate foarmen, maten en tekstueren ophelje kinne yn in net-struktureare omjouwing. Yn dit artikel sille wy de wichtichste konfiguraasjepunten ferkenne foar it ûntwikkeljen fan in effisjint 3D fisueel ûnorderlik grypsysteem.
1. Djipte sensoren
De earste en meast krityske konfiguraasje punt foar in3D fisueel grypsysteemis de djipte sensoren. Djiptesensors binne apparaten dy't de ôfstân fêstlizze tusken de sensor en it objekt dat wurdt waarnommen, en jouwe krekte en detaillearre romtlike ynformaasje. D'r binne ferskate soarten djiptesensors te krijen op 'e merke, ynklusyf LIDAR, en stereokamera's.
LIDAR is in oare populêre djiptesensor dy't lasertechnology brûkt om ôfstannen te mjitten. It stjoert laserpulses út en mjit de tiid dy't it duorret foar de laser om werom te springen fan it objekt dat wurdt waarnommen. LIDAR kin 3D-ôfbyldings mei hege resolúsje fan it objekt leverje, wêrtroch it ideaal is foar applikaasjes lykas mapping, navigaasje en gripen.
Stereo-kamera's binne in oar type djiptesensor dy't 3D-ynformaasje fangt mei twa kamera's dy't neist elkoar pleatst wurde. Troch de ôfbyldings te fergelykjen dy't troch elke kamera opnommen binne, kin it systeem de ôfstân berekkenje tusken de kamera's en it objekt dat wurdt waarnommen. Stereo-kamera's binne lichtgewicht, betelber en maklik te brûken, wêrtroch't se in populêre kar binne foar mobile robots.
2. Algoritmen foar objektherkenning
It twadde krityske konfiguraasjepunt foar in 3D fisueel grypsysteem is de algoritmen foar objektherkenning. Dizze algoritmen kinne it systeem ferskate objekten identifisearje en klassifisearje op basis fan har foarm, grutte en tekstuer. D'r binne ferskate algoritmen foar objektherkenning beskikber, ynklusyf puntwolkferwurking, oerflakmatching, funksje-oerienkomst en djip learen.
Puntwolkferwurking is in populêr algoritme foar objektherkenning dat de 3D-gegevens fan 'e djiptesensor omsette yn in puntwolk. It systeem analysearret dan de puntwolk om de foarm en grutte fan it waarnommen objekt te identifisearjen. Oerienkomst fan oerflak is in oar algoritme dat it 3D-model fan it waarnommen objekt fergeliket mei in bibleteek fan earder bekende objekten om de identiteit fan it objekt te identifisearjen.
Funksje-oerienkomst is in oar algoritme dat wichtige skaaimerken identifisearret fan it objekt dat wurdt waarnommen, lykas hoeken, rânen en bochten, en oerienkomt mei in databank fan earder bekende objekten. Uteinlik is djip learen in resinte ûntwikkeling yn objektherkenningsalgoritmen dy't neurale netwurken brûke om objekten te learen en te werkennen. Algoritmen foar djippe learen kinne objekten herkenne mei hege krektens en snelheid, wêrtroch se ideaal binne foar real-time applikaasjes lykas gripen.
3. Gripe algoritmen
De tredde krityske konfiguraasje punt foar in3D fisueel grypsysteemis de gripende algoritmen. Grasping-algoritmen binne programma's dy't de robot ynskeakelje it objekt dat wurdt waarnommen op te heljen en te manipulearjen. D'r binne ferskate soarten grypalgoritmen beskikber, ynklusyf algoritmen foar gripplanning, algoritmen foar gripgeneraasje en algoritmen foar krêftferdieling.
Algoritmen foar gripplanning generearje in list mei kandidaat-grippen foar it objekt dat wurdt waarnommen op basis fan syn foarm en grutte. It systeem evaluearret dan de stabiliteit fan elke greep en selekteart de meast stabile. Algoritmen foar gripgeneraasje brûke techniken foar djippe learen om te learen hoe't jo ferskate objekten kinne begripe en grips generearje sûnder de needsaak foar eksplisite planning.
Algorithmen foar krêftferdieling binne in oar type grypalgoritme dat rekken hâldt mei it gewicht en ferdieling fan it objekt om de optimale grypkrêft te bepalen. Dizze algoritmen kinne derfoar soargje dat de robot sels swiere en bulte objekten kin ophelje sûnder se te fallen.
4. Grippers
It lêste krityske konfiguraasjepunt foar in 3D fisueel grypsysteem is de gripper. De gripper is de robotyske hân dy't it objekt dat wurdt waarnommen oppakt en manipulearret. D'r binne ferskate soarten grippers beskikber, ynklusyf parallelle jaw grippers, trije-finger grippers, en suction grippers.
Parallelle kaakgrippers besteane út twa parallelle kaken dy't nei inoar bewege om it objekt te gripen. Se binne ienfâldich en betrouber, wêrtroch't se in populêre kar binne foar applikaasjes lykas pick and place operaasjes. Gripers mei trije fingers binne alsidiger en kinne objekten fan ferskate foarmen en maten gripe. Se kinne it objekt ek rotearje en manipulearje, wêrtroch se ideaal binne foar montage- en manipulaasjetaken.
Suction grippers brûke fakuüm suction cups te heakjen oan it foarwerp wurdt sind en helje it op. Se binne ideaal foar it behanneljen fan objekten mei glêde oerflakken lykas glês, plestik en metaal.
Ta beslút, it ûntwikkeljen fan in3D fisueel unordered grypsysteemfereasket soarchfâldige ôfwaging fan it systeem syn wichtichste konfiguraasje punten. Dizze omfetsje djiptesensors, algoritmen foar objektherkenning, grypalgoritmen en grippers. Troch it selektearjen fan de meast geskikte komponinten foar elk fan dizze konfiguraasjepunten, kinne ûndersikers en yngenieurs effisjinte en effektive grypsystemen ûntwikkelje dy't in breed oanbod fan objekten yn ûnstrukturearre omjouwings kinne omgean. De ûntwikkeling fan dizze systemen hat in grut potensjeel om de effisjinsje en produktiviteit fan ferskate yndustry te ferbetterjen, lykas fabrikaazje, logistyk en sûnenssoarch.
Post tiid: Sep-18-2024
