Di salên dawî de, qada robotîkê di pêşvebirina makîneyên aqilmend de ku karibin karên tevlihev ên wekî girtin, manîpulasyon û naskirina tiştan di hawîrdorên cihêreng de pêk bînin de pêşkeftinek girîng pêk aniye. Yek qada lêkolînê ya ku pir bala xwe kişandiye pergalên guhastinê yên bêserûber ên dîtbarî yên 3D ye. Armanca van pergalan ew e ku fêr bibin ka meriv çawa di hawîrdorek bêsazkirî de tiştên bi şekl, mezinahî, û nîgarên cihêreng hildibijêre. Di vê gotarê de, em ê xalên mîhengê yên sereke yên ji bo pêşxistina pergalek 3D-ya dîtbarî ya birêkûpêk bikêr bikolin.
1. Sensorên kûr
Yekem û herî krîtîk xala veavakirinê ji bo aPergala girtina dîtbar a 3Dsansorên kûrahiyê ye. Sensorên kûrahiyê amûrên ku dûrahiya di navbera senzor û tiştê ku tê hîs kirin de digirin, agahdariya cîhê ya rast û berfireh peyda dikin. Li sûkê cûrbecûr senzorên kûrahiyê hene, di nav de LIDAR, û kamerayên stereo.
LIDAR senzorek kûrahiyek din a populer e ku teknolojiya lazerê bikar tîne da ku dûrahiyan bipîve. Ew pêlên lazerê dişîne û dema ku lazer ji tiştê ku tê hîskirin vedigere dipîve. LIDAR dikare wêneyên 3D-ê yên bi rezîliya bilind peyda bike, ku wê ji bo serîlêdanên wekî nexşe, navîgasyon, û têgihîştinê îdeal dike.
Kamerayên stereo celebek din a senzora kûrahiyê ne ku agahdariya 3D bi karanîna du kamerayên ku li kêleka hev hatine danîn digire. Bi berawirdkirina wêneyên ku ji hêla her kamerayê ve hatine kişandin, pergal dikare dûrahiya di navbera kamerayan û tiştê ku tê hîs kirin de hesab bike. Kamerayên stereo sivik, erzan û karanîna wan hêsan in, ku wan ji bo robotên mobîl bijarek populer dike.
2. Algorîtmayên naskirina objeyan
Duyemîn xala veavakirina krîtîk a ji bo pergalek têgihîştina dîtbar a 3D algorîtmayên naskirina tiştan e. Van algorîtmayan pergalê dihêlin ku li gorî şekil, mezinahî û teşeya wan tiştên cûda nas bike û dabeş bike. Gelek algorîtmayên naskirina tiştan hene, di nav de pêvajokirina ewrê xalê, hevgirtina rûvî, berhevdana taybetmendiyê, û fêrbûna kûr.
Pêvajoya ewr a xalê algorîtmayek nasîna tiştan a populer e ku daneya 3D ya ku ji hêla senzora kûrahiyê ve hatî girtin vediguhezîne ewrek xalî. Dûv re pergal ewrê xalê analîz dike da ku şekl û mezinahiya tiştê ku tê hîs kirin nas bike. Lihevkirina rûyê algorîtmek din e ku modela 3D ya tiştê ku tê hîs kirin bi pirtûkxaneyek tiştên berê naskirî re berhev dike da ku nasnameya tiştê nas bike.
Lihevhatina taybetmendiyê algorîtmek din e ku taybetmendiyên sereke yên tiştê ku tê hîs kirin, wek quncik, kevroşk, û kevîyan nas dike, û wan bi databasek tiştên berê naskirî re têkildar dike. Di dawiyê de, fêrbûna kûr di algorîtmayên naskirina tiştan de pêşkeftinek nû ye ku torên neuralî bikar tîne da ku tiştan fêr bibe û nas bike. Algorîtmayên fêrbûna kûr dikarin tiştan bi rastbûn û leza bilind nas bikin, û wan ji bo serîlêdanên rast-demê yên wekî girtina îdeal bikin.
3. Algorîtmayên girtina
Xala sêyem veavakirina krîtîk ji bo aPergala girtina dîtbar a 3Dalgorîtmayên girtinê ye. Algorîtmayên ragirtinê bername ne ku robot dihêlin ku tiştê ku tê hîs kirin hilde û manîpule bike. Çend cureyên algorîtmayên têgihîştinê hene, di nav de algorîtmayên plansazkirina fêhmkirinê, algorîtmayên hilberîna fêhmkirinê, û algorîtmayên belavkirina hêzê.
Algorîtmayên plansazkirinê yên Grasp li ser bingeha şikil û mezinahiya wê navnîşek girtina berendamên ji bo tiştê ku tê hîs kirin çêdike. Dûv re pergal îstîqrara her fêhmê dinirxîne û ya herî aram hildibijêre. Algorîtmayên hilberîna Grasp teknîkên fêrbûna kûr bikar tînin da ku fêr bibin ka meriv çawa tiştên cihêreng digire û bêyî hewcedariya plansaziyek eşkere fêhm dike.
Algorîtmayên belavkirina hêzê celebek din a algorîtmaya hilgirtinê ye ku giranî û belavkirina heyberê li ber çavan digire da ku hêza girtina çêtirîn diyar bike. Van algorîtmayan dikarin piştrast bikin ku robot bêyî avêtina wan tiştên giran û mezin jî hilde.
4. Girîper
Xala veavakirina krîtîk a dawîn ji bo pergalek têgihîştina dîtbarî ya 3D gripper e. Girtgir destê robotîk e ku tiştê ku tê hîskirin hildide û manîpule dike. Çend cureyên girêkan hene, di nav de girêkên çeneya paralel, girêkên sê-tilî, û girêkên şûştinê.
Girtgirên çeneyên paralel ji du çeneyên paralel pêk tên ku ber bi hevûdu ve diçin da ku tiştan bigirin. Ew sade û pêbawer in, ku wan ji bo serîlêdanên wekî operasyonên hilbijartî û cîhê hilbijarkek populer dike. Girtgirên sê tiliyan pirtirkêmtir in û dikarin tiştên bi şekl û mezinahiyên cihê bigirin. Di heman demê de ew dikarin tiştan bizivirînin û manîpule bikin, wan ji bo karên civandin û manîpulasyonê îdeal dikin.
Girtgirên şûştinê kepçeyên valahiya bi kar tînin da ku bi tiştê ku tê hîskirin ve girêbidin û wê hildin. Ew îdeal in ji bo hilgirtina tiştên ku bi rûberên sivik ên mîna cam, plastîk û metal.
Di encamê de, pêşxistina aPergala girtina bê rêzik a dîtbarî ya 3Dpêdivî ye ku bi baldarî li ser xalên mîhengê yên sereke yên pergalê binihêrin. Di nav wan de senzorên kûrahiyê, algorîtmayên naskirina objektê, algorîtmayên girtina, û girêk hene. Bi bijartina hêmanên herî maqûl ji bo her yek ji van xalên mîhengê, lêkolîner û endezyar dikarin pergalên girtina bikêr û bibandor pêşve bibin ku dikarin cûrbecûr tiştan di hawîrdorên nesazkirî de bi rê ve bibin. Pêşkeftina van pergalan potansiyelek mezin heye ku karbidestî û hilberîna pîşesaziyên cihêreng, wekî çêkirin, lojîstîk, û lênihêrîna tenduristî baştir bike.
Dema şandinê: Sep-18-2024
