Negli ultimi anni, il campo della robotica ha compiuto progressi significativi nello sviluppo di macchine intelligenti in grado di svolgere compiti complessi come la presa, la manipolazione e il riconoscimento di oggetti in ambienti diversi. Un'area di ricerca che ha attirato molta attenzione è quella dei sistemi di presa visiva non ordinata 3D. Questi sistemi mirano a imparare come raccogliere oggetti di diverse forme, dimensioni e trame in un ambiente non strutturato. In questo articolo esploreremo i punti chiave di configurazione per lo sviluppo di un efficiente sistema di presa visiva non ordinata 3D.
1. Sensori di profondità
Il primo e più critico punto di configurazione per aSistema di presa visiva 3Dsono i sensori di profondità. I sensori di profondità sono dispositivi che catturano la distanza tra il sensore e l'oggetto rilevato, fornendo informazioni spaziali accurate e dettagliate. Sul mercato sono disponibili vari tipi di sensori di profondità, inclusi LIDAR e fotocamere stereo.
LIDAR è un altro popolare sensore di profondità che utilizza la tecnologia laser per misurare le distanze. Invia impulsi laser e misura il tempo impiegato dal laser per rimbalzare dall'oggetto rilevato. LIDAR può fornire immagini 3D ad alta risoluzione dell'oggetto, rendendolo ideale per applicazioni quali mappatura, navigazione e presa.
Le fotocamere stereo sono un altro tipo di sensore di profondità che cattura informazioni 3D utilizzando due fotocamere posizionate una accanto all'altra. Confrontando le immagini catturate da ciascuna telecamera, il sistema può calcolare la distanza tra le telecamere e l'oggetto rilevato. Le telecamere stereo sono leggere, convenienti e facili da usare, il che le rende una scelta popolare per i robot mobili.
2. Algoritmi di riconoscimento degli oggetti
Il secondo punto critico di configurazione per un sistema di presa visiva 3D sono gli algoritmi di riconoscimento degli oggetti. Questi algoritmi consentono al sistema di identificare e classificare diversi oggetti in base alla loro forma, dimensione e consistenza. Sono disponibili diversi algoritmi di riconoscimento degli oggetti, tra cui l'elaborazione delle nuvole di punti, la corrispondenza delle superfici, la corrispondenza delle caratteristiche e l'apprendimento profondo.
L'elaborazione della nuvola di punti è un popolare algoritmo di riconoscimento degli oggetti che converte i dati 3D acquisiti dal sensore di profondità in una nuvola di punti. Il sistema analizza quindi la nuvola di punti per identificare la forma e le dimensioni dell'oggetto rilevato. La corrispondenza della superficie è un altro algoritmo che confronta il modello 3D dell'oggetto rilevato con una libreria di oggetti precedentemente noti per identificare l'identità dell'oggetto.
La corrispondenza delle caratteristiche è un altro algoritmo che identifica le caratteristiche chiave dell'oggetto rilevato, come angoli, bordi e curve, e le abbina a un database di oggetti precedentemente noti. Infine, il deep learning è uno sviluppo recente negli algoritmi di riconoscimento degli oggetti che utilizza le reti neurali per apprendere e riconoscere gli oggetti. Gli algoritmi di deep learning sono in grado di riconoscere oggetti con elevata precisione e velocità, rendendoli ideali per applicazioni in tempo reale come la presa.
3. Algoritmi di presa
Il terzo punto critico di configurazione per aSistema di presa visiva 3Dsono gli algoritmi di presa. Gli algoritmi di presa sono programmi che consentono al robot di raccogliere e manipolare l'oggetto rilevato. Sono disponibili diversi tipi di algoritmi di presa, inclusi algoritmi di pianificazione della presa, algoritmi di generazione della presa e algoritmi di distribuzione della forza.
Gli algoritmi di pianificazione della presa generano un elenco di possibili prese per l'oggetto rilevato in base alla sua forma e dimensione. Il sistema valuta quindi la stabilità di ciascuna presa e seleziona quella più stabile. Gli algoritmi di generazione della presa utilizzano tecniche di deep learning per imparare come afferrare oggetti diversi e generare prese senza la necessità di una pianificazione esplicita.
Gli algoritmi di distribuzione della forza sono un altro tipo di algoritmo di presa che tiene conto del peso e della distribuzione dell'oggetto per determinare la forza di presa ottimale. Questi algoritmi possono garantire che il robot possa raccogliere anche oggetti pesanti e ingombranti senza farli cadere.
4. Pinze
L'ultimo punto critico di configurazione per un sistema di presa visiva 3D è la pinza. La pinza è la mano robotica che preleva e manipola l'oggetto rilevato. Sono disponibili diversi tipi di pinze, tra cui pinze a ganasce parallele, pinze a tre dita e pinze ad aspirazione.
Le pinze a ganasce parallele sono costituite da due ganasce parallele che si muovono l'una verso l'altra per afferrare l'oggetto. Sono semplici e affidabili, il che li rende una scelta popolare per applicazioni quali operazioni di prelievo e posizionamento. Le pinze a tre dita sono più versatili e possono afferrare oggetti di diverse forme e dimensioni. Possono anche ruotare e manipolare l'oggetto, rendendoli ideali per attività di assemblaggio e manipolazione.
Le pinze a ventosa utilizzano ventose a vuoto per attaccarsi all'oggetto rilevato e raccoglierlo. Sono ideali per la movimentazione di oggetti con superfici lisce come vetro, plastica e metallo.
In conclusione, sviluppando aSistema di presa visiva non ordinata 3Drichiede un'attenta considerazione dei punti chiave della configurazione del sistema. Questi includono sensori di profondità, algoritmi di riconoscimento degli oggetti, algoritmi di presa e pinze. Selezionando i componenti più adatti per ciascuno di questi punti di configurazione, ricercatori e ingegneri possono sviluppare sistemi di presa efficienti ed efficaci in grado di gestire un'ampia gamma di oggetti in ambienti non strutturati. Lo sviluppo di questi sistemi ha un grande potenziale per migliorare l’efficienza e la produttività di vari settori, come quello manifatturiero, logistico e sanitario.
Orario di pubblicazione: 18 settembre 2024
