Соңғы жылдары робототехника саласы әртүрлі ортадағы объектілерді ұстау, манипуляциялау және тану сияқты күрделі тапсырмаларды орындауға қабілетті интеллектуалды машиналарды жасауда айтарлықтай жетістіктерге жетті. Көп назар аударған зерттеу саласы - 3D көрнекі ретсіз ұстау жүйелері. Бұл жүйелер құрылымсыз ортада әртүрлі пішіндегі, өлшемдегі және текстурадағы нысандарды қалай алуға болатынын үйренуге бағытталған. Бұл мақалада біз тиімді 3D көрнекі ретсіз ұстау жүйесін әзірлеу үшін негізгі конфигурация нүктелерін зерттейміз.
1. Тереңдік сенсорлары
a үшін бірінші және ең маңызды конфигурация нүктесі3D визуалды қабылдау жүйесітереңдік датчиктері болып табылады. Тереңдік датчиктері – дәл және егжей-тегжейлі кеңістік ақпаратын беретін сенсор мен сезілетін объект арасындағы қашықтықты түсіретін құрылғылар. Нарықта тереңдік сенсорларының әртүрлі түрлері бар, соның ішінде LIDAR және стерео камералар.
LIDAR - қашықтықты өлшеу үшін лазерлік технологияны пайдаланатын тағы бір танымал тереңдік сенсоры. Ол лазерлік импульстарды жібереді және лазердің сезілетін нысаннан кері серпілу уақытын өлшейді. LIDAR объектінің жоғары ажыратымдылықтағы 3D кескіндерін қамтамасыз ете алады, бұл оны карта жасау, навигация және ұстау сияқты қолданбалар үшін өте қолайлы етеді.
Стереокамералар - бір-біріне жақын орналасқан екі камера арқылы 3D ақпаратты түсіретін тереңдік сенсорының басқа түрі. Әрбір камера түсірген кескіндерді салыстыра отырып, жүйе камералар мен сезілетін нысан арасындағы қашықтықты есептей алады. Стереокамералардың салмағы жеңіл, бағасы қолжетімді және пайдалану оңай, бұл оларды мобильді роботтар үшін танымал таңдауға айналдырады.
2. Объектіні тану алгоритмдері
3D визуалды қабылдау жүйесі үшін екінші маңызды конфигурация нүктесі нысанды тану алгоритмдері болып табылады. Бұл алгоритмдер жүйеге әртүрлі нысандарды пішініне, өлшеміне және құрылымына қарай анықтауға және жіктеуге мүмкіндік береді. Нүктелік бұлтты өңдеуді, бетті сәйкестендіруді, мүмкіндіктерді сәйкестендіруді және терең оқытуды қамтитын бірнеше нысанды тану алгоритмдері бар.
Нүктелік бұлтты өңдеу - тереңдік сенсоры түсірген 3D деректерін нүктелік бұлтқа түрлендіретін танымал нысанды тану алгоритмі. Содан кейін жүйе сезілетін нысанның пішіні мен өлшемін анықтау үшін нүктелік бұлтты талдайды. Беттік сәйкестік – объектінің сәйкестігін анықтау үшін сезілетін нысанның 3D үлгісін бұрын белгілі нысандар кітапханасымен салыстыратын басқа алгоритм.
Мүмкіндіктерді сәйкестендіру - бұрыштар, жиектер және қисық сызықтар сияқты сезілетін нысанның негізгі мүмкіндіктерін анықтайтын және оларды бұрын белгілі нысандардың дерекқорына сәйкестендіретін басқа алгоритм. Ақырында, терең оқыту - бұл объектілерді үйрену және тану үшін нейрондық желілерді пайдаланатын объектілерді тану алгоритмдеріндегі соңғы даму. Терең оқыту алгоритмдері нысандарды жоғары дәлдікпен және жылдамдықпен тани алады, бұл оларды нақты уақыт режиміндегі қолданбалар үшін өте қолайлы етеді, мысалы, түсіну.
3. Алгоритмдерді түсіну
a үшін үшінші маңызды конфигурация нүктесі3D визуалды қабылдау жүйесітүсіну алгоритмдері болып табылады. Түсіру алгоритмдері – роботқа сезілетін нысанды қабылдауға және басқаруға мүмкіндік беретін бағдарламалар. Түсіну алгоритмдерінің бірнеше түрлері бар, оның ішінде жоспарлау алгоритмдерін түсіну, генерациялау алгоритмдерін түсіну және күшті бөлу алгоритмдері.
Түсінуді жоспарлау алгоритмдері оның пішіні мен өлшеміне негізделген сезілетін нысан үшін үміткерді түсіну тізімін жасайды. Содан кейін жүйе әрбір ұстаудың тұрақтылығын бағалайды және ең тұрақтысын таңдайды. Түсіну генерациялау алгоритмдері әртүрлі нысандарды қалай түсінуге және нақты жоспарлауды қажет етпей-ақ түсінуге үйрену үшін терең оқыту әдістерін пайдаланады.
Күштерді бөлу алгоритмдері - оңтайлы ұстау күшін анықтау үшін объектінің салмағы мен таралуын ескеретін ұстау алгоритмінің басқа түрі. Бұл алгоритмдер роботтың тіпті ауыр және көлемді заттарды түсірмей-ақ алып кетуіне кепілдік береді.
4. Ұстағыштар
3D визуалды ұстау жүйесі үшін соңғы маңызды конфигурация нүктесі - ұстағыш. Ұстағыш - сезілетін нысанды алып, басқаратын робот қолы. Параллель иекті, үш саусақты және сорғышты қоса алғанда, ұстағыштардың бірнеше түрі бар.
Параллель жақ ұстағыштары затты ұстау үшін бір-біріне қарай қозғалатын екі параллель жақтардан тұрады. Олар қарапайым және сенімді, сондықтан оларды таңдау және орналастыру операциялары сияқты қолданбалар үшін танымал таңдау жасайды. Үш саусақты ұстағыштар жан-жақты және әртүрлі пішіндер мен өлшемдегі заттарды ұстай алады. Олар сондай-ақ нысанды айналдыра және манипуляциялай алады, бұл оларды құрастыру және манипуляциялау тапсырмалары үшін өте қолайлы етеді.
Сорғыш ұстағыштар сезілетін нысанға бекіту және оны алу үшін вакуумды сорғыштарды пайдаланады. Олар шыны, пластмасса және металл сияқты тегіс беті бар заттарды өңдеу үшін өте қолайлы.
Қорытындылай келе, дамыту а3D визуалды ретсіз ұстау жүйесіжүйенің негізгі конфигурация нүктелерін мұқият қарастыруды талап етеді. Оларға тереңдік сенсорлары, нысанды тану алгоритмдері, ұстау алгоритмдері және ұстағыштар жатады. Осы конфигурация нүктелерінің әрқайсысы үшін ең қолайлы құрамдастарды таңдау арқылы зерттеушілер мен инженерлер құрылымсыз орталарда кең ауқымды нысандарды өңдей алатын тиімді және тиімді ұстау жүйелерін жасай алады. Бұл жүйелерді дамыту өндіріс, логистика және денсаулық сақтау сияқты әртүрлі салалардың тиімділігі мен өнімділігін арттыру үшін үлкен әлеуетке ие.
Жіберу уақыты: 18 қыркүйек 2024 ж
