Վերջին տարիներին ռոբոտաշինության ոլորտը զգալի առաջընթաց է գրանցել խելացի մեքենաների ստեղծման գործում, որոնք ունակ են կատարել բարդ խնդիրներ, ինչպիսիք են տարբեր միջավայրերում առարկաների ընկալումը, մանիպուլյացիան և ճանաչումը: Հետազոտության ոլորտներից մեկը, որը մեծ ուշադրություն է գրավել, 3D տեսողական անկանոն ընկալման համակարգերն են: Այս համակարգերը նպատակ ունեն սովորել, թե ինչպես վերցնել տարբեր ձևերի, չափերի և հյուսվածքների առարկաներ չկառուցված միջավայրում: Այս հոդվածում մենք կուսումնասիրենք հիմնական կոնֆիգուրացիայի կետերը արդյունավետ 3D տեսողական անկանոն ընկալման համակարգ մշակելու համար:
1. Խորության սենսորներ
Առաջին և ամենակարևոր կոնֆիգուրացիայի կետը a3D տեսողական ընկալման համակարգխորության սենսորներն են: Խորության սենսորները սարքեր են, որոնք ֆիքսում են սենսորի և ընկալվող օբյեկտի միջև հեռավորությունը՝ տրամադրելով ճշգրիտ և մանրամասն տարածական տեղեկատվություն: Շուկայում առկա են խորության սենսորների տարբեր տեսակներ, ներառյալ LIDAR-ը և ստերեո տեսախցիկները:
LIDAR-ը մեկ այլ հայտնի խորության սենսոր է, որն օգտագործում է լազերային տեխնոլոգիա՝ հեռավորությունները չափելու համար: Այն ուղարկում է լազերային իմպուլսներ և չափում է այն ժամանակը, որ տևում է, որպեսզի լազերը հետ ցատկի ընկալվող օբյեկտից: LIDAR-ը կարող է ապահովել օբյեկտի բարձր լուծաչափով 3D պատկերներ՝ դարձնելով այն իդեալական այնպիսի ծրագրերի համար, ինչպիսիք են քարտեզագրումը, նավիգացիան և ընկալումը:
Ստերեո տեսախցիկները խորության սենսորների մեկ այլ տեսակ են, որոնք 3D տեղեկատվությունը ֆիքսում են միմյանց կողքի տեղադրված երկու տեսախցիկների միջոցով: Համեմատելով յուրաքանչյուր տեսախցիկի նկարահանած պատկերները՝ համակարգը կարող է հաշվարկել տեսախցիկների և ընկալվող օբյեկտի միջև հեռավորությունը: Ստերեո տեսախցիկները թեթև են, մատչելի և հեշտ օգտագործման համար, ինչը նրանց դարձնում է շարժական ռոբոտների հանրաճանաչ ընտրություն:
2. Օբյեկտների ճանաչման ալգորիթմներ
Երկրորդ կրիտիկական կոնֆիգուրացիայի կետը 3D տեսողական ընկալման համակարգի համար օբյեկտների ճանաչման ալգորիթմներն են: Այս ալգորիթմները համակարգին հնարավորություն են տալիս նույնականացնել և դասակարգել տարբեր առարկաներ՝ ելնելով դրանց ձևից, չափից և հյուսվածքից: Առկա են օբյեկտների ճանաչման մի քանի ալգորիթմներ, ներառյալ կետային ամպի մշակումը, մակերեսի համընկնումը, առանձնահատկությունների համապատասխանությունը և խորը ուսուցումը:
Կետային ամպային մշակումը օբյեկտների ճանաչման հանրաճանաչ ալգորիթմ է, որը խորության սենսորի կողմից նկարահանված 3D տվյալները վերածում է կետային ամպի: Այնուհետև համակարգը վերլուծում է կետային ամպը՝ բացահայտելու ընկալվող օբյեկտի ձևն ու չափը: Մակերեւույթի համընկնումը ևս մեկ ալգորիթմ է, որը համեմատում է ընկալվող օբյեկտի 3D մոդելը նախկինում հայտնի օբյեկտների գրադարանի հետ՝ օբյեկտի ինքնությունը պարզելու համար:
Հատկանիշների համընկնումը ևս մեկ ալգորիթմ է, որը բացահայտում է ընկալվող օբյեկտի հիմնական հատկանիշները, ինչպիսիք են անկյունները, եզրերը և կորերը, և դրանք համընկնում է նախկինում հայտնի օբյեկտների տվյալների բազայի հետ: Վերջապես, խորը ուսուցումը օբյեկտների ճանաչման ալգորիթմների վերջին զարգացումն է, որն օգտագործում է նեյրոնային ցանցեր՝ առարկաները սովորելու և ճանաչելու համար: Խորը ուսուցման ալգորիթմները կարող են ճանաչել առարկաները բարձր ճշգրտությամբ և արագությամբ, ինչը նրանց դարձնում է իդեալական իրական ժամանակում այնպիսի ծրագրերի համար, ինչպիսին է ընկալումը:
3. Բռնելու ալգորիթմներ
Երրորդ կրիտիկական կոնֆիգուրացիայի կետը a3D տեսողական ընկալման համակարգընկալման ալգորիթմներն են: Գրասպինգի ալգորիթմները ծրագրեր են, որոնք ռոբոտին հնարավորություն են տալիս վերցնել և կառավարել ընկալվող առարկան: Գոյություն ունեն ընկալման ալգորիթմների մի քանի տեսակներ, ներառյալ ընկալման պլանավորման ալգորիթմները, ընկալման առաջացման ալգորիթմները և ուժի բաշխման ալգորիթմները:
Բռնեք պլանավորման ալգորիթմները ստեղծում են ընկալվող օբյեկտի թեկնածու ընկալումների ցուցակ՝ ելնելով դրա ձևից և չափից: Այնուհետև համակարգը գնահատում է յուրաքանչյուր բռնակի կայունությունը և ընտրում ամենակայունը: Բռնեք ստեղծման ալգորիթմները օգտագործում են խորը ուսուցման տեխնիկա՝ սովորելու համար, թե ինչպես ըմբռնել տարբեր առարկաներ և ստեղծել ընկալումներ՝ առանց հստակ պլանավորման անհրաժեշտության:
Ուժի բաշխման ալգորիթմները բռնելու ալգորիթմի մեկ այլ տեսակ են, որը հաշվի է առնում օբյեկտի քաշը և բաշխումը` օպտիմալ բռնելու ուժը որոշելու համար: Այս ալգորիթմները կարող են ապահովել, որ ռոբոտը կարող է վերցնել նույնիսկ ծանր ու մեծ առարկաներ՝ առանց դրանք գցելու:
4. Բռնիչներ
Եռաչափ տեսողական ընկալման համակարգի վերջնական կրիտիկական կոնֆիգուրացիայի կետը բռնիչն է: Բռնիչը ռոբոտ ձեռքն է, որը վերցնում և մանիպուլյացիա է անում զգալվող առարկան: Առկա են մի քանի տեսակի բռնիչներ, այդ թվում՝ զուգահեռ ծնոտի բռնիչներ, երեք մատով բռնիչներ և ներծծող բռնիչներ:
Զուգահեռ ծնոտի բռնիչները բաղկացած են երկու զուգահեռ ծնոտներից, որոնք շարժվում են դեպի միմյանց՝ առարկան բռնելու համար: Դրանք պարզ և հուսալի են, ինչը նրանց դարձնում է հանրաճանաչ ընտրություն այնպիսի ծրագրերի համար, ինչպիսիք են ընտրելու և տեղադրելու գործողությունները: Երեք մատով բռնիչներն ավելի բազմակողմանի են և կարող են բռնել տարբեր ձևերի և չափերի առարկաներ: Նրանք կարող են նաև պտտել և մանիպուլացնել օբյեկտը՝ դարձնելով դրանք իդեալական հավաքման և մանիպուլյացիայի առաջադրանքների համար:
Ներծծող բռնիչներն օգտագործում են վակուումային ներծծող բաժակներ՝ զգալվող առարկային ամրացնելու և այն վերցնելու համար: Նրանք իդեալական են հարթ մակերևույթներով առարկաներ վարելու համար, ինչպիսիք են ապակին, պլաստիկը և մետաղը:
Եզրափակելով՝ զարգացնելով ա3D վիզուալ չկարգավորված բռնելու համակարգպահանջում է ուշադիր դիտարկել համակարգի հիմնական կազմաձևման կետերը: Դրանք ներառում են խորության սենսորներ, օբյեկտների ճանաչման ալգորիթմներ, բռնող ալգորիթմներ և բռնիչներ: Ընտրելով այս կազմաձևման կետերից յուրաքանչյուրի համար ամենահարմար բաղադրիչները, հետազոտողները և ինժեներները կարող են մշակել արդյունավետ և արդյունավետ ընկալման համակարգեր, որոնք կարող են կարգավորել օբյեկտների լայն շրջանակ չկառուցված միջավայրում: Այս համակարգերի զարգացումը մեծ ներուժ ունի՝ բարելավելու տարբեր ոլորտների արդյունավետությունն ու արտադրողականությունը, ինչպիսիք են արտադրությունը, լոգիստիկան և առողջապահությունը:
Հրապարակման ժամանակը՝ 18-2024թ
