近年、ロボット工学の分野では、さまざまな環境で物体の把握、操作、認識などの複雑なタスクを実行できるインテリジェントマシンの開発が大幅に進歩しました。多くの注目を集めている研究分野の 1 つは、3D 視覚的非順序把握システムです。これらのシステムは、構造化されていない環境でさまざまな形、サイズ、テクスチャの物体を拾う方法を学習することを目的としています。この記事では、効率的な 3D 視覚的非順序把握システムを開発するための主要な構成ポイントを検討します。
1. 深度センサー
の最初で最も重要な構成ポイント3D視覚把握システム深度センサーです。深度センサーは、センサーと感知対象の物体との間の距離を捕捉し、正確かつ詳細な空間情報を提供するデバイスです。 LIDAR やステレオ カメラなど、さまざまなタイプの深度センサーが市場で入手可能です。
LIDAR は、レーザー技術を使用して距離を測定するもう 1 つの人気のある深度センサーです。レーザー パルスを送信し、感知されている物体からレーザーが反射するまでの時間を測定します。 LIDAR は物体の高解像度 3D 画像を提供できるため、マッピング、ナビゲーション、把握などのアプリケーションに最適です。
ステレオ カメラは、隣り合って配置された 2 台のカメラを使用して 3D 情報をキャプチャする別のタイプの深度センサーです。各カメラで撮影した画像を比較することで、システムはカメラと検知対象物との間の距離を計算できます。ステレオ カメラは軽量で手頃な価格で使いやすいため、モバイル ロボットに人気があります。
2. 物体認識アルゴリズム
3D 視覚把握システムの 2 番目の重要な構成ポイントは、オブジェクト認識アルゴリズムです。これらのアルゴリズムにより、システムは形状、サイズ、テクスチャに基づいてさまざまなオブジェクトを識別し、分類できます。点群処理、表面マッチング、特徴マッチング、深層学習など、いくつかのオブジェクト認識アルゴリズムが利用可能です。
点群処理は、深度センサーによってキャプチャされた 3D データを点群に変換する、一般的なオブジェクト認識アルゴリズムです。次に、システムは点群を分析して、検知されているオブジェクトの形状とサイズを特定します。表面マッチングは、検知されている物体の 3D モデルを既知の物体のライブラリと比較して、物体のアイデンティティを識別するもう 1 つのアルゴリズムです。
特徴マッチングは、角、エッジ、曲線など、検知されているオブジェクトの主要な特徴を特定し、それらを既知のオブジェクトのデータベースと照合するもう 1 つのアルゴリズムです。最後に、ディープ ラーニングは、ニューラル ネットワークを使用してオブジェクトを学習および認識するオブジェクト認識アルゴリズムの最近の開発です。ディープラーニングアルゴリズムは物体を高精度かつ高速に認識できるため、把握などのリアルタイムアプリケーションに最適です。
3. 把握アルゴリズム
の 3 番目の重要な構成ポイントは、3D視覚把握システム把握アルゴリズムです。把握アルゴリズムは、ロボットが感知されている物体を持ち上げて操作できるようにするプログラムです。使用可能な把握アルゴリズムには、把握計画アルゴリズム、把握生成アルゴリズム、力分散アルゴリズムなど、いくつかの種類があります。
掴み計画アルゴリズムは、その形状とサイズに基づいて、感知されている物体の掴み候補のリストを生成します。次に、システムは各つかみの安定性を評価し、最も安定したものを選択します。把握生成アルゴリズムは、深層学習技術を使用して、さまざまなオブジェクトを把握する方法を学習し、明示的な計画を必要とせずに把握を生成します。
力配分アルゴリズムは、物体の重量と配分を考慮して最適な把握力を決定する別のタイプの把握アルゴリズムです。これらのアルゴリズムにより、ロボットは、重くてかさばる物体であっても、落とさずに確実に拾うことができます。
4. グリッパー
3D 視覚把握システムの最後の重要な構成ポイントはグリッパーです。グリッパーは、感知されている物体を持ち上げて操作するロボット ハンドです。平行ジョーグリッパー、3 本指グリッパー、吸引グリッパーなど、いくつかのタイプのグリッパーが利用可能です。
平行ジョーグリッパーは、物体を掴むために互いに向かって移動する 2 つの平行ジョーで構成されます。シンプルで信頼性が高いため、ピック アンド プレース操作などのアプリケーションに人気があります。 3 本指グリッパーはより汎用性が高く、さまざまな形状やサイズの物体をつかむことができます。オブジェクトを回転したり操作したりすることもできるため、組み立てや操作のタスクに最適です。
吸引グリッパーは真空吸引カップを使用して、検知対象の物体に取り付けてピックアップします。ガラス、プラスチック、金属などの滑らかな表面を持つ物体の取り扱いに最適です。
結論として、3D視覚的不規則把握システムシステムの主要な構成ポイントを慎重に検討する必要があります。これらには、深度センサー、物体認識アルゴリズム、把握アルゴリズム、グリッパーが含まれます。これらの構成ポイントのそれぞれに最適なコンポーネントを選択することで、研究者やエンジニアは、非構造化環境でさまざまな物体を取り扱うことができる効率的かつ効果的な把握システムを開発できます。これらのシステムの開発は、製造、物流、医療などのさまざまな業界の効率と生産性を向上させる大きな可能性を秘めています。
投稿日時: 2024 年 9 月 18 日
