Акыркы жылдары робототехника тармагы ар кандай чөйрөлөрдө объекттерди кармоо, манипуляциялоо жана таануу сыяктуу татаал тапшырмаларды аткарууга жөндөмдүү интеллектуалдык машиналарды иштеп чыгууда олуттуу ийгиликтерге жетишти. Көптөгөн көңүл бурган изилдөөлөрдүн бири – бул 3D визуалдык иретсиз тутумдар. Бул системалар структураланбаган чөйрөдө ар кандай формадагы, өлчөмдөрдөгү жана текстурадагы объекттерди кантип алууну үйрөнүүгө багытталган. Бул макалада биз эффективдүү 3D визуалдык иретсиз тутумун иштеп чыгуу үчүн негизги конфигурация пункттарын изилдейбиз.
1. Тереңдик сенсорлору
а үчүн биринчи жана эң маанилүү конфигурация пункту3D визуалдык түшүнүү системасытереңдик сенсорлор болуп саналат. Тереңдик сенсорлору – так жана деталдаштырылган мейкиндик маалыматын берүүчү сенсор менен сезилип жаткан объектинин ортосундагы аралыкты чагылдыруучу түзүлүштөр. Базарда тереңдик сенсорлорунун ар кандай түрлөрү бар, анын ичинде LIDAR жана стерео камералар.
LIDAR аралыкты өлчөө үчүн лазердик технологияны колдонгон дагы бир популярдуу тереңдик сенсору. Ал лазердик импульстарды жөнөтөт жана лазердин сезилип жаткан объектиден кайра секирүү убактысын өлчөйт. LIDAR объекттин жогорку чечилиштеги 3D сүрөттөрүн камсыздай алат, бул аны картага түшүрүү, навигация жана түшүнүү сыяктуу колдонмолор үчүн идеалдуу кылат.
Стереокамералар бири-бирине жанаша жайгаштырылган эки камера аркылуу 3D маалыматты тартып алган тереңдик сенсорунун дагы бир түрү. Ар бир камера тарткан сүрөттөрдү салыштырып, система камералар менен сезилип жаткан объектинин ортосундагы аралыкты эсептей алат. Стерео камералар жеңил, арзан жана колдонууга оңой болгондуктан, аларды мобилдик роботтор үчүн популярдуу тандоо.
2. Объектти таануу алгоритмдери
3D визуалдык түшүнүү системасы үчүн экинчи маанилүү конфигурация пункту объектти таануу алгоритмдери болуп саналат. Бул алгоритмдер системага ар кандай объекттерди формасы, өлчөмү жана текстурасынын негизинде аныктоого жана классификациялоого мүмкүндүк берет. Объектти таануунун бир нече алгоритмдери бар, анын ичинде чекит булуттарын иштетүү, беттик дал келүү, өзгөчөлүктөргө дал келүү жана терең үйрөнүү.
Почта булутун иштетүү - бул тереңдик сенсору тарабынан тартылган 3D маалыматтарды чекиттүү булутка айландырган популярдуу объектти таануу алгоритми. Андан кийин система сезилип жаткан объекттин формасын жана өлчөмүн аныктоо үчүн чекиттүү булутту талдайт. Беттик дал келүү - объекттин инсандыгын аныктоо үчүн сезилип жаткан объекттин 3D моделин мурда белгилүү болгон объекттердин китепканасына салыштырган дагы бир алгоритм.
Функциялардын дал келүүсү – бурчтар, четтер жана ийри сызыктар сыяктуу сезилип жаткан объектинин негизги белгилерин аныктап, аларды мурда белгилүү болгон объекттердин маалымат базасына дал келтирүүчү дагы бир алгоритм. Акырында, терең үйрөнүү - бул объекттерди таануу жана таануу үчүн нейрон тармактарын колдонгон объектилерди таануу алгоритмдериндеги акыркы өнүгүү. Терең үйрөнүү алгоритмдери объекттерди жогорку тактык жана ылдамдык менен тааный алат, бул аларды түшүнүү сыяктуу реалдуу убакыттагы колдонмолор үчүн идеалдуу кылат.
3. Алгоритмдерди түшүнүү
А үчүн үчүнчү критикалык конфигурация пункту3D визуалдык түшүнүү системасытүшүнүү алгоритмдери болуп саналат. Кармоо алгоритмдери – бул роботко сезилип жаткан объектти алып, башкарууга мүмкүндүк берүүчү программалар. Пландаштыруу алгоритмдерин түшүнүү, генерациялоо алгоритмдерин түшүнүү жана күч бөлүштүрүү алгоритмдерин камтыган түшүнүү алгоритмдеринин бир нече түрлөрү бар.
Түшүнүү пландаштыруу алгоритмдери анын формасына жана өлчөмүнө жараша сезилип жаткан объект үчүн талапкер түшүнүүлөрдүн тизмесин түзөт. Андан кийин система ар бир тутумдун туруктуулугун баалайт жана эң туруктуусун тандайт. Grasp генерациялоо алгоритмдери ар кандай объекттерди кантип түшүнүүнү үйрөнүү жана так пландаштыруунун зарылдыгы жок эле түшүнүүлөрдү түзүү үчүн терең үйрөнүү ыкмаларын колдонот.
Күчтү бөлүштүрүүнүн алгоритмдери оптималдуу кармоо күчүн аныктоо үчүн объекттин салмагын жана бөлүштүрүлүшүн эсепке алган кармоо алгоритминин дагы бир түрү болуп саналат. Бул алгоритмдер роботтун атүгүл оор жана көлөмдүү объектилерди түшүрбөстөн ала алышына кепилдик бере алат.
4. Капкычтар
3D визуалдык тутумунун акыркы критикалык конфигурация чекити бул кармагыч. Гриппер – бул сезилип жаткан объектини кармап турган жана башкарган робот колу. Параллель жаак кармагычтар, үч манжалуу кармагычтар жана соргучтар сыяктуу бир нече түрү бар.
Параллель жаак кармагычтар бир нерсени кармаш үчүн бири-бирин көздөй жылган эки параллелдүү жаактан турат. Алар жөнөкөй жана ишенимдүү, аларды тандоо жана жайгаштыруу операциялары сыяктуу тиркемелер үчүн популярдуу тандоо болуп саналат. Үч манжалуу кармагычтар ар түрдүү жана ар кандай формадагы жана өлчөмдөгү объектилерди кармай алат. Алар ошондой эле объектти айландыра жана манипуляциялай алышат, бул аларды чогултуу жана манипуляция иштери үчүн идеалдуу кылат.
Сорох кыстыктар сыаналанар предметке тутууга, ону олоҥхоһуттарга вакуумнай соруохтаахтар. Алар айнек, пластмасса жана металл сыяктуу жылмакай беттери бар объекттерди иштетүү үчүн идеалдуу.
Жыйынтыктап айтканда, иштеп чыгуу а3D визуалдык иретсиз туташ системасысистеманын негизги конфигурация пункттарын кылдаттык менен карап чыгууну талап кылат. Аларга тереңдик сенсорлору, объектти таануу алгоритмдери, түшүнүү алгоритмдери жана кармагычтар кирет. Бул конфигурация пункттарынын ар бири үчүн эң ылайыктуу компоненттерди тандап алуу менен, изилдөөчүлөр жана инженерлер структураланбаган чөйрөлөрдөгү объектилердин кеңири спектрин иштете ала турган эффективдүү жана эффективдүү тутумдарды иштеп чыга алышат. Бул системаларды өнүктүрүү өндүрүш, логистика жана саламаттыкты сактоо сыяктуу ар кандай тармактардын натыйжалуулугун жана өндүрүмдүүлүгүн жогорулатуу үчүн чоң потенциалга ээ.
Посттун убактысы: 2024-жылдын 18-сентябрына чейин
