ბოლო წლებში რობოტიკის სფერომ მნიშვნელოვანი პროგრესი განიცადა ინტელექტუალური მანქანების შემუშავებაში, რომლებსაც შეუძლიათ შეასრულონ რთული ამოცანები, როგორიცაა დაჭერა, მანიპულირება და ობიექტების ამოცნობა სხვადასხვა გარემოში. კვლევის ერთ-ერთი სფერო, რომელმაც დიდი ყურადღება მიიპყრო, არის 3D ვიზუალური უწესრიგო დაჭერის სისტემები. ეს სისტემები მიზნად ისახავს ისწავლონ სხვადასხვა ფორმის, ზომისა და ტექსტურის ობიექტების არჩევა არასტრუქტურირებულ გარემოში. ამ სტატიაში ჩვენ შევისწავლით კონფიგურაციის ძირითად პუნქტებს ეფექტური 3D ვიზუალური უწესრიგო დაჭერის სისტემის შესაქმნელად.
1. სიღრმის სენსორები
პირველი და ყველაზე კრიტიკული კონფიგურაციის წერტილი a3D ვიზუალური დაჭერის სისტემაარის სიღრმის სენსორები. სიღრმის სენსორები არის მოწყობილობები, რომლებიც იჭერენ მანძილს სენსორსა და შესამოწმებელ ობიექტს შორის, რაც უზრუნველყოფს ზუსტ და დეტალურ სივრცულ ინფორმაციას. ბაზარზე ხელმისაწვდომია სხვადასხვა ტიპის სიღრმის სენსორები, მათ შორის LIDAR და სტერეო კამერები.
LIDAR არის კიდევ ერთი პოპულარული სიღრმის სენსორი, რომელიც იყენებს ლაზერულ ტექნოლოგიას მანძილების გასაზომად. ის აგზავნის ლაზერულ იმპულსებს და ზომავს იმ დროს, რაც სჭირდება ლაზერის უკან დაბრუნებას საგრძნობი ობიექტიდან. LIDAR-ს შეუძლია უზრუნველყოს ობიექტის მაღალი გარჩევადობის 3D გამოსახულებები, რაც მას იდეალურს ხდის ისეთი აპლიკაციებისთვის, როგორიცაა რუკების, ნავიგაციისა და დაჭერის.
სტერეო კამერები არის კიდევ ერთი ტიპის სიღრმის სენსორი, რომელიც იღებს 3D ინფორმაციას ერთმანეთის გვერდით განთავსებული ორი კამერის გამოყენებით. თითოეული კამერის მიერ გადაღებული სურათების შედარებით, სისტემას შეუძლია გამოთვალოს მანძილი კამერებსა და ობიექტს შორის, რომელსაც აღიქვამს. სტერეო კამერები არის მსუბუქი, ხელმისაწვდომი და მარტივი გამოსაყენებელი, რაც მათ პოპულარულ არჩევანს ხდის მობილური რობოტებისთვის.
2. ობიექტების ამოცნობის ალგორითმები
მეორე კრიტიკული კონფიგურაციის წერტილი 3D ვიზუალური აღქმის სისტემისთვის არის ობიექტების ამოცნობის ალგორითმები. ეს ალგორითმები საშუალებას აძლევს სისტემას ამოიცნოს და დაალაგოს სხვადასხვა ობიექტები მათი ფორმის, ზომისა და ტექსტურის მიხედვით. არსებობს რამდენიმე ობიექტის ამოცნობის ალგორითმი, მათ შორის წერტილოვანი ღრუბლის დამუშავება, ზედაპირის შესატყვისი, მახასიათებლების შესატყვისი და ღრმა სწავლება.
წერტილოვანი ღრუბლის დამუშავება არის ობიექტების ამოცნობის პოპულარული ალგორითმი, რომელიც გარდაქმნის სიღრმის სენსორის მიერ დაფიქსირებულ 3D მონაცემებს წერტილოვან ღრუბლად. შემდეგ სისტემა აანალიზებს წერტილოვან ღრუბელს, რათა დაადგინოს გრძნობადი ობიექტის ფორმა და ზომა. ზედაპირის შესატყვისი არის კიდევ ერთი ალგორითმი, რომელიც ადარებს ობიექტის 3D მოდელს, რომელიც აღიქმება ადრე ცნობილი ობიექტების ბიბლიოთეკასთან, ობიექტის იდენტიფიკაციის მიზნით.
მახასიათებლების შესატყვისი არის კიდევ ერთი ალგორითმი, რომელიც განსაზღვრავს გრძნობადი ობიექტის ძირითად მახასიათებლებს, როგორიცაა კუთხეები, კიდეები და მოსახვევები და ადარებს მათ ადრე ცნობილი ობიექტების მონაცემთა ბაზას. დაბოლოს, ღრმა სწავლება არის უახლესი განვითარება ობიექტების ამოცნობის ალგორითმებში, რომელიც იყენებს ნერვულ ქსელებს ობიექტების შესასწავლად და ამოცნობისთვის. ღრმა სწავლის ალგორითმებს შეუძლიათ ამოიცნონ ობიექტები მაღალი სიზუსტით და სიჩქარით, რაც მათ იდეალურს ხდის რეალურ დროში აპლიკაციებისთვის, როგორიცაა დაჭერა.
3. დაჭერის ალგორითმები
მესამე კრიტიკული კონფიგურაციის წერტილი a3D ვიზუალური დაჭერის სისტემაარის დაჭერის ალგორითმები. დაჭერის ალგორითმები არის პროგრამები, რომლებიც რობოტს საშუალებას აძლევს აიღოს და მანიპულირებდეს აღქმული ობიექტით. არსებობს რამდენიმე სახის დაჭერის ალგორითმები, მათ შორის დაჭერის დაგეგმვის ალგორითმები, დაჭერის გენერირების ალგორითმები და ძალის განაწილების ალგორითმები.
დაჭერის დაგეგმვის ალგორითმები აგენერირებენ სუბიექტის ამოცნობის კანდიდატების ჩამონათვალს მისი ფორმისა და ზომის მიხედვით. შემდეგ სისტემა აფასებს თითოეული დაჭერის სტაბილურობას და ირჩევს ყველაზე სტაბილურს. დაჭერის გენერირების ალგორითმები იყენებენ ღრმა სწავლის ტექნიკას, რათა ისწავლონ როგორ აითვისონ სხვადასხვა ობიექტები და გამოიმუშაონ დაჭერა აშკარა დაგეგმვის გარეშე.
ძალის განაწილების ალგორითმები არის სხვა ტიპის დაჭერის ალგორითმი, რომელიც ითვალისწინებს ობიექტის წონას და განაწილებას ოპტიმალური დაჭერის ძალის დასადგენად. ამ ალგორითმებს შეუძლიათ უზრუნველყონ, რომ რობოტს შეუძლია აიღოს თუნდაც მძიმე და მოცულობითი საგნები მათი ჩამოგდების გარეშე.
4. გრიპერები
საბოლოო კრიტიკული კონფიგურაციის წერტილი 3D ვიზუალური დაჭერის სისტემისთვის არის დამჭერი. დამჭერი არის რობოტული ხელი, რომელიც აიღებს და მანიპულირებს გრძნობის საგანს. არსებობს რამდენიმე სახის სამაგრი, მათ შორის პარალელური ყბის სამაგრი, სამი თითის სამაგრი და შეწოვის სამაგრი.
პარალელური ყბის სამაგრები შედგება ორი პარალელური ყბისგან, რომლებიც ერთმანეთისკენ მოძრაობენ საგნის დასაჭერად. ისინი მარტივი და საიმედოა, რაც მათ პოპულარულ არჩევანს აქცევს ისეთი აპლიკაციებისთვის, როგორიცაა არჩევა და ადგილის ოპერაციები. სამი თითის სამაგრები უფრო მრავალმხრივია და შეუძლიათ სხვადასხვა ფორმისა და ზომის საგნების დაჭერა. მათ ასევე შეუძლიათ ობიექტის როტაცია და მანიპულირება, რაც მათ იდეალურს ხდის აწყობისა და მანიპულაციის ამოცანებისთვის.
შეწოვის სამაჯურები იყენებენ ვაკუუმ შეწოვის ჭიქებს, რათა მიამაგრონ საგრძნობი ობიექტი და აიღონ იგი. ისინი იდეალურია გლუვი ზედაპირის მქონე საგნების დასამუშავებლად, როგორიცაა მინა, პლასტმასი და ლითონი.
დასასრულს, ვითარდება ა3D ვიზუალური უწესრიგო დაჭერის სისტემამოითხოვს სისტემის ძირითადი კონფიგურაციის წერტილების გულდასმით განხილვას. მათ შორისაა სიღრმის სენსორები, ობიექტების ამოცნობის ალგორითმები, დაჭერის ალგორითმები და დამჭერები. თითოეული ამ კონფიგურაციის წერტილისთვის ყველაზე შესაფერისი კომპონენტების შერჩევით, მკვლევარებსა და ინჟინრებს შეუძლიათ შეიმუშაონ ეფექტური და ეფექტური დაჭერის სისტემები, რომლებიც უმკლავდებიან ობიექტების ფართო სპექტრს არასტრუქტურირებულ გარემოში. ამ სისტემების განვითარებას აქვს დიდი პოტენციალი გააუმჯობესოს სხვადასხვა ინდუსტრიების ეფექტურობა და პროდუქტიულობა, როგორიცაა წარმოება, ლოჯისტიკა და ჯანდაცვა.
გამოქვეყნების დრო: სექ-18-2024
