हाल के वर्षों में, रोबोटिक्स के क्षेत्र ने विभिन्न वातावरणों में वस्तुओं को पकड़ने, हेरफेर करने और पहचानने जैसे जटिल कार्यों को करने में सक्षम बुद्धिमान मशीनों को विकसित करने में महत्वपूर्ण प्रगति की है। अनुसंधान का एक क्षेत्र जिसने बहुत अधिक ध्यान आकर्षित किया है वह है 3डी विज़ुअल अव्यवस्थित ग्रैस्पिंग सिस्टम। इन प्रणालियों का उद्देश्य यह सीखना है कि असंरचित वातावरण में विभिन्न आकार, आकार और बनावट की वस्तुओं को कैसे उठाया जाए। इस लेख में, हम एक कुशल 3डी विज़ुअल अनऑर्डर्ड ग्रैस्पिंग सिस्टम विकसित करने के लिए प्रमुख कॉन्फ़िगरेशन बिंदुओं का पता लगाएंगे।
1. गहराई सेंसर
के लिए पहला और सबसे महत्वपूर्ण कॉन्फ़िगरेशन बिंदु3डी दृश्य लोभी प्रणालीगहराई सेंसर है. गहराई सेंसर ऐसे उपकरण हैं जो सेंसर और महसूस की जा रही वस्तु के बीच की दूरी को पकड़ते हैं, सटीक और विस्तृत स्थानिक जानकारी प्रदान करते हैं। बाज़ार में विभिन्न प्रकार के डेप्थ सेंसर उपलब्ध हैं, जिनमें LIDAR और स्टीरियो कैमरे शामिल हैं।
LIDAR एक और लोकप्रिय गहराई सेंसर है जो दूरियां मापने के लिए लेजर तकनीक का उपयोग करता है। यह लेज़र पल्स भेजता है और लेज़र द्वारा महसूस की जा रही वस्तु से वापस लौटने में लगने वाले समय को मापता है। LIDAR ऑब्जेक्ट की उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली 3D छवियां प्रदान कर सकता है, जो इसे मैपिंग, नेविगेशन और ग्रैस्पिंग जैसे अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बनाता है।
स्टीरियो कैमरे एक अन्य प्रकार के गहराई सेंसर हैं जो एक दूसरे के बगल में रखे गए दो कैमरों का उपयोग करके 3डी जानकारी कैप्चर करते हैं। प्रत्येक कैमरे द्वारा खींची गई छवियों की तुलना करके, सिस्टम कैमरे और महसूस की जा रही वस्तु के बीच की दूरी की गणना कर सकता है। स्टीरियो कैमरे हल्के, किफायती और उपयोग में आसान होते हैं, जो उन्हें मोबाइल रोबोट के लिए एक लोकप्रिय विकल्प बनाते हैं।
3डी विज़ुअल ग्रैस्पिंग सिस्टम के लिए दूसरा महत्वपूर्ण कॉन्फ़िगरेशन बिंदु ऑब्जेक्ट रिकग्निशन एल्गोरिदम है। ये एल्गोरिदम सिस्टम को विभिन्न वस्तुओं को उनके आकार, आकार और बनावट के आधार पर पहचानने और वर्गीकृत करने में सक्षम बनाते हैं। पॉइंट क्लाउड प्रोसेसिंग, सरफेस मैचिंग, फीचर मैचिंग और डीप लर्निंग सहित कई ऑब्जेक्ट रिकग्निशन एल्गोरिदम उपलब्ध हैं।
पॉइंट क्लाउड प्रोसेसिंग एक लोकप्रिय ऑब्जेक्ट रिकग्निशन एल्गोरिदम है जो डेप्थ सेंसर द्वारा कैप्चर किए गए 3डी डेटा को पॉइंट क्लाउड में परिवर्तित करता है। सिस्टम तब महसूस की जा रही वस्तु के आकार और आकार की पहचान करने के लिए बिंदु बादल का विश्लेषण करता है। सतह मिलान एक अन्य एल्गोरिदम है जो वस्तु की पहचान की पहचान करने के लिए पहले से ज्ञात वस्तुओं की लाइब्रेरी में महसूस की जा रही वस्तु के 3डी मॉडल की तुलना करता है।
फ़ीचर मिलान एक अन्य एल्गोरिदम है जो महसूस की जा रही वस्तु की प्रमुख विशेषताओं, जैसे कोनों, किनारों और वक्रों की पहचान करता है, और उन्हें पहले से ज्ञात वस्तुओं के डेटाबेस से मिलाता है। अंत में, गहन शिक्षण वस्तु पहचान एल्गोरिदम में एक हालिया विकास है जो वस्तुओं को सीखने और पहचानने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। गहन शिक्षण एल्गोरिदम उच्च सटीकता और गति के साथ वस्तुओं को पहचान सकते हैं, जिससे वे वास्तविक समय के अनुप्रयोगों जैसे पकड़ने के लिए आदर्श बन जाते हैं।
3. लोभी एल्गोरिदम
ए के लिए तीसरा महत्वपूर्ण विन्यास बिंदु3डी दृश्य लोभी प्रणालीलोभी एल्गोरिदम है. ग्रास्पिंग एल्गोरिदम ऐसे प्रोग्राम हैं जो रोबोट को महसूस की जा रही वस्तु को पकड़ने और उसमें हेरफेर करने में सक्षम बनाते हैं। कई प्रकार के ग्रैस्पिंग एल्गोरिदम उपलब्ध हैं, जिनमें ग्रैस्पिंग प्लानिंग एल्गोरिदम, ग्रैस्पिंग जेनरेशन एल्गोरिदम और बल वितरण एल्गोरिदम शामिल हैं।
ग्रैस्प प्लानिंग एल्गोरिदम किसी वस्तु के आकार और आकार के आधार पर समझी जाने वाली वस्तु के लिए उम्मीदवार ग्रैप्स की एक सूची तैयार करता है। सिस्टम तब प्रत्येक ग्रैस्प की स्थिरता का मूल्यांकन करता है और सबसे स्थिर का चयन करता है। ग्रैस्प जेनरेशन एल्गोरिदम विभिन्न वस्तुओं को समझने और स्पष्ट योजना की आवश्यकता के बिना ग्रैस्प उत्पन्न करने का तरीका सीखने के लिए गहन शिक्षण तकनीकों का उपयोग करते हैं।
बल वितरण एल्गोरिदम एक अन्य प्रकार का ग्रासिंग एल्गोरिदम है जो इष्टतम ग्रासिंग बल निर्धारित करने के लिए वस्तु के वजन और वितरण को ध्यान में रखता है। ये एल्गोरिदम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि रोबोट भारी और भारी वस्तुओं को भी गिराए बिना उठा सकता है।
4. ग्रिपर
3डी विज़ुअल ग्रैस्पिंग सिस्टम के लिए अंतिम महत्वपूर्ण कॉन्फ़िगरेशन बिंदु ग्रिपर है। ग्रिपर एक रोबोटिक हाथ है जो महसूस की जा रही वस्तु को उठाता है और उसमें हेरफेर करता है। कई प्रकार के ग्रिपर उपलब्ध हैं, जिनमें समानांतर जॉ ग्रिपर, थ्री-फिंगर ग्रिपर और सक्शन ग्रिपर शामिल हैं।
समानांतर जबड़े ग्रिपर में दो समानांतर जबड़े होते हैं जो वस्तु को पकड़ने के लिए एक दूसरे की ओर बढ़ते हैं। वे सरल और विश्वसनीय हैं, जो उन्हें पिक एंड प्लेस संचालन जैसे अनुप्रयोगों के लिए एक लोकप्रिय विकल्प बनाते हैं। थ्री-फिंगर ग्रिपर अधिक बहुमुखी हैं और विभिन्न आकृतियों और आकारों की वस्तुओं को पकड़ सकते हैं। वे ऑब्जेक्ट को घुमा और हेरफेर भी कर सकते हैं, जिससे वे असेंबली और हेरफेर कार्यों के लिए आदर्श बन जाते हैं।
सक्शन ग्रिपर, महसूस की जा रही वस्तु से जुड़ने और उसे उठाने के लिए वैक्यूम सक्शन कप का उपयोग करते हैं। वे कांच, प्लास्टिक और धातु जैसी चिकनी सतहों वाली वस्तुओं को संभालने के लिए आदर्श हैं।
निष्कर्षतः, एक का विकास करना3डी दृश्य अव्यवस्थित लोभी प्रणालीसिस्टम के प्रमुख कॉन्फ़िगरेशन बिंदुओं पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता है। इनमें डेप्थ सेंसर, ऑब्जेक्ट रिकग्निशन एल्गोरिदम, ग्रैस्पिंग एल्गोरिदम और ग्रिपर शामिल हैं। इनमें से प्रत्येक कॉन्फ़िगरेशन बिंदु के लिए सबसे उपयुक्त घटकों का चयन करके, शोधकर्ता और इंजीनियर कुशल और प्रभावी ग्रासिंग सिस्टम विकसित कर सकते हैं जो असंरचित वातावरण में वस्तुओं की एक विस्तृत श्रृंखला को संभाल सकते हैं। इन प्रणालियों के विकास से विनिर्माण, लॉजिस्टिक्स और स्वास्थ्य देखभाल जैसे विभिन्न उद्योगों की दक्षता और उत्पादकता में सुधार करने की काफी संभावनाएं हैं।
पोस्ट करने का समय: सितम्बर-18-2024
