최근 몇 년 동안 로봇공학 분야는 다양한 환경에서 물체를 파악하고, 조작하고, 인식하는 등 복잡한 작업을 수행할 수 있는 지능형 기계를 개발하는 데 상당한 진전을 이루었습니다. 많은 주목을 받고 있는 연구 분야 중 하나는 3D 시각적 비순차적 파악 시스템입니다. 이 시스템은 구조화되지 않은 환경에서 다양한 모양, 크기, 질감의 물체를 집는 방법을 배우는 것을 목표로 합니다. 이 기사에서는 효율적인 3D 시각적 비순차적 파악 시스템을 개발하기 위한 주요 구성 지점을 살펴보겠습니다.
1. 깊이 센서
첫 번째이자 가장 중요한 구성 지점입니다.3D 시각적 파악 시스템깊이 센서입니다. 깊이 센서는 센서와 감지 대상 사이의 거리를 포착하여 정확하고 상세한 공간 정보를 제공하는 장치입니다. 시중에는 LIDAR, 스테레오 카메라 등 다양한 유형의 깊이 센서가 있습니다.
LIDAR는 레이저 기술을 사용하여 거리를 측정하는 또 다른 인기 있는 깊이 센서입니다. 레이저 펄스를 내보내고 레이저가 감지 대상에서 반사되는 데 걸리는 시간을 측정합니다. LIDAR는 물체의 고해상도 3D 이미지를 제공할 수 있어 매핑, 탐색, 파악과 같은 응용 분야에 이상적입니다.
스테레오 카메라는 나란히 배치된 두 대의 카메라를 사용하여 3D 정보를 캡처하는 또 다른 유형의 깊이 센서입니다. 각 카메라가 포착한 이미지를 비교함으로써 시스템은 카메라와 감지 대상 사이의 거리를 계산할 수 있습니다. 스테레오 카메라는 가볍고 저렴하며 사용하기 쉬워 이동 로봇에 널리 사용됩니다.
2. 객체 인식 알고리즘
3D 시각적 파악 시스템의 두 번째 중요한 구성 지점은 객체 인식 알고리즘입니다. 이러한 알고리즘을 통해 시스템은 모양, 크기 및 질감을 기반으로 다양한 개체를 식별하고 분류할 수 있습니다. 포인트 클라우드 처리, 표면 일치, 특징 일치, 딥 러닝 등 다양한 객체 인식 알고리즘을 사용할 수 있습니다.
포인트 클라우드 처리는 깊이 센서에서 캡처한 3D 데이터를 포인트 클라우드로 변환하는 널리 사용되는 객체 인식 알고리즘입니다. 그런 다음 시스템은 포인트 클라우드를 분석하여 감지되는 물체의 모양과 크기를 식별합니다. 표면 매칭은 감지되는 객체의 3D 모델을 이전에 알려진 객체의 라이브러리와 비교하여 객체의 신원을 식별하는 또 다른 알고리즘입니다.
특징 매칭은 모서리, 모서리, 곡선 등 감지되는 객체의 주요 특징을 식별하고 이를 이전에 알려진 객체의 데이터베이스와 일치시키는 또 다른 알고리즘입니다. 마지막으로, 딥러닝은 신경망을 사용하여 객체를 학습하고 인식하는 객체 인식 알고리즘의 최근 개발입니다. 딥 러닝 알고리즘은 높은 정확성과 속도로 물체를 인식할 수 있으므로 잡기와 같은 실시간 응용 프로그램에 이상적입니다.
3. 파악 알고리즘
세 번째 중요한 구성 지점은3D 시각적 파악 시스템파악 알고리즘이다. 파악 알고리즘은 로봇이 감지되는 물체를 집어 조작할 수 있도록 하는 프로그램입니다. 파악 계획 알고리즘, 파악 생성 알고리즘, 힘 분포 알고리즘을 포함하여 여러 유형의 파악 알고리즘을 사용할 수 있습니다.
파악 계획 알고리즘은 모양과 크기를 기반으로 감지되는 개체에 대한 파악 후보 목록을 생성합니다. 그런 다음 시스템은 각 그립의 안정성을 평가하고 가장 안정적인 그립을 선택합니다. 파악 생성 알고리즘은 딥 러닝 기술을 사용하여 명시적인 계획 없이도 다양한 물체를 파악하고 파악을 생성하는 방법을 학습합니다.
힘 분포 알고리즘은 물체의 무게와 분포를 고려하여 최적의 파지력을 결정하는 또 다른 유형의 파지 알고리즘입니다. 이러한 알고리즘을 사용하면 로봇이 무겁고 부피가 큰 물체도 떨어뜨리지 않고 집어 올릴 수 있습니다.
4. 그리퍼
3D 시각적 파악 시스템의 마지막 중요한 구성 지점은 그리퍼입니다. 그리퍼는 감지되는 물체를 집어 조작하는 로봇 손입니다. 평행 조 그리퍼, 세 손가락 그리퍼, 석션 그리퍼 등 여러 유형의 그리퍼를 사용할 수 있습니다.
평행 조 그리퍼는 물체를 잡기 위해 서로를 향해 움직이는 두 개의 평행 조로 구성됩니다. 간단하고 안정적이므로 픽 앤 플레이스 작업과 같은 응용 분야에서 널리 선택됩니다. 세 손가락 그리퍼는 더욱 다양하며 다양한 모양과 크기의 물체를 잡을 수 있습니다. 또한 개체를 회전하고 조작할 수 있으므로 조립 및 조작 작업에 이상적입니다.
흡입 그리퍼는 진공 흡입 컵을 사용하여 감지되는 물체에 부착하고 집어 올립니다. 유리, 플라스틱, 금속과 같이 매끄러운 표면을 가진 물체를 다루는 데 이상적입니다.
결론적으로, 개발3D 시각적 무질서 파악 시스템시스템의 주요 구성 지점을 신중하게 고려해야 합니다. 여기에는 깊이 센서, 물체 인식 알고리즘, 파악 알고리즘 및 그리퍼가 포함됩니다. 연구원과 엔지니어는 이러한 각 구성 지점에 가장 적합한 구성 요소를 선택함으로써 구조화되지 않은 환경에서 광범위한 물체를 처리할 수 있는 효율적이고 효과적인 파지 시스템을 개발할 수 있습니다. 이러한 시스템의 개발은 제조, 물류, 의료 등 다양한 산업의 효율성과 생산성을 향상시킬 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다.
게시 시간: 2024년 9월 18일
