Nos últimos anos, o campo da robótica avanzou significativamente no desenvolvemento de máquinas intelixentes capaces de realizar tarefas complexas como a captación, a manipulación e o recoñecemento de obxectos en diferentes contornas. Unha área de investigación que gañou moita atención son os sistemas de agarre visuais 3D non ordenados. Estes sistemas pretenden aprender a recoller obxectos de diferentes formas, tamaños e texturas nun ambiente non estruturado. Neste artigo, exploraremos os puntos clave de configuración para desenvolver un sistema de agarre visual non ordenado eficiente en 3D.
1. Sensores de profundidade
O primeiro e máis crítico punto de configuración para aSistema de captura visual 3Dson os sensores de profundidade. Os sensores de profundidade son dispositivos que captan a distancia entre o sensor e o obxecto que se está detectando, proporcionando información espacial precisa e detallada. Existen varios tipos de sensores de profundidade dispoñibles no mercado, incluíndo LIDAR e cámaras estéreo.
LIDAR é outro sensor de profundidade popular que usa tecnoloxía láser para medir distancias. Envía pulsos láser e mide o tempo que tarda o láser en recuperarse do obxecto detectado. LIDAR pode proporcionar imaxes 3D de alta resolución do obxecto, polo que é ideal para aplicacións como a cartografía, a navegación e a captura.
As cámaras estéreo son outro tipo de sensor de profundidade que capta información en 3D mediante dúas cámaras colocadas unha á beira da outra. Ao comparar as imaxes captadas por cada cámara, o sistema pode calcular a distancia entre as cámaras e o obxecto que se está a detectar. As cámaras estéreo son lixeiras, accesibles e fáciles de usar, polo que son unha opción popular para os robots móbiles.
2. Algoritmos de recoñecemento de obxectos
O segundo punto de configuración crítico para un sistema de captación visual 3D son os algoritmos de recoñecemento de obxectos. Estes algoritmos permiten ao sistema identificar e clasificar diferentes obxectos en función da súa forma, tamaño e textura. Hai varios algoritmos de recoñecemento de obxectos dispoñibles, incluíndo o procesamento de nubes de puntos, a coincidencia de superficies, a coincidencia de funcións e a aprendizaxe profunda.
O procesamento de nubes de puntos é un popular algoritmo de recoñecemento de obxectos que converte os datos 3D capturados polo sensor de profundidade nunha nube de puntos. A continuación, o sistema analiza a nube de puntos para identificar a forma e o tamaño do obxecto que se está detectando. A correspondencia de superficie é outro algoritmo que compara o modelo 3D do obxecto que se está detectando cunha biblioteca de obxectos previamente coñecidos para identificar a identidade do obxecto.
A correspondencia de características é outro algoritmo que identifica as características clave do obxecto que se está a detectar, como esquinas, bordos e curvas, e as relaciona cunha base de datos de obxectos previamente coñecidos. Finalmente, a aprendizaxe profunda é un desenvolvemento recente en algoritmos de recoñecemento de obxectos que usa redes neuronais para aprender e recoñecer obxectos. Os algoritmos de aprendizaxe profunda poden recoñecer obxectos con gran precisión e velocidade, o que os fai ideais para aplicacións en tempo real como a captura.
3. Algoritmos de captación
O terceiro punto de configuración crítico para aSistema de captura visual 3Dson os algoritmos de captación. Os algoritmos de captación son programas que permiten ao robot captar e manipular o obxecto que se está detectando. Existen varios tipos de algoritmos de captación dispoñibles, incluíndo algoritmos de planificación de captación, algoritmos de xeración de captación e algoritmos de distribución de forzas.
Os algoritmos de planificación de agarre xeran unha lista de agarres candidatos para o obxecto que se está detectando en función da súa forma e tamaño. Despois, o sistema avalía a estabilidade de cada agarre e selecciona a máis estable. Os algoritmos de xeración de aprehensións usan técnicas de aprendizaxe profunda para aprender a agarrar diferentes obxectos e xerar aprehensións sen necesidade dunha planificación explícita.
Os algoritmos de distribución de forza son outro tipo de algoritmo de agarre que ten en conta o peso e a distribución do obxecto para determinar a forza de agarre óptima. Estes algoritmos poden garantir que o robot poida recoller incluso obxectos pesados e voluminosos sen deixalos caer.
4. Pinzas
O punto de configuración crítico final para un sistema de agarre visual 3D é a pinza. A pinza é a man robótica que recolle e manipula o obxecto que se está detectando. Hai varios tipos de pinzas dispoñibles, incluíndo pinzas de mandíbula paralela, pinzas de tres dedos e pinzas de succión.
As pinzas de mandíbulas paralelas consisten en dúas mandíbulas paralelas que se moven unha cara á outra para agarrar o obxecto. Son sinxelos e fiables, polo que son unha opción popular para aplicacións como operacións de selección e colocación. As pinzas de tres dedos son máis versátiles e poden coller obxectos de diferentes formas e tamaños. Tamén poden rotar e manipular o obxecto, o que o fai ideal para tarefas de montaxe e manipulación.
As pinzas de succión usan ventosas ao baleiro para fixar o obxecto que se está detectando e recollelo. Son ideais para manipular obxectos con superficies lisas como vidro, plástico e metal.
En conclusión, desenvolvendo aSistema de agarre visual 3D non ordenadorequire unha consideración coidadosa dos puntos clave de configuración do sistema. Estes inclúen sensores de profundidade, algoritmos de recoñecemento de obxectos, algoritmos de agarre e pinzas. Ao seleccionar os compoñentes máis axeitados para cada un destes puntos de configuración, os investigadores e enxeñeiros poden desenvolver sistemas de agarre eficientes e eficaces que poden manexar unha ampla gama de obxectos en ambientes non estruturados. O desenvolvemento destes sistemas ten un gran potencial para mellorar a eficiencia e produtividade de varias industrias, como a fabricación, a loxística e a saúde.
Hora de publicación: 18-09-2024
