Pastaraisiais metais robotikos srityje padaryta didelė pažanga kuriant išmaniąsias mašinas, galinčias atlikti sudėtingas užduotis, tokias kaip objektų suvokimas, manipuliavimas ir atpažinimas įvairiose aplinkose. Viena daug dėmesio sulaukusi tyrimų sritis yra 3D vizualinės netvarkingos suvokimo sistemos. Šiomis sistemomis siekiama išmokti pasiimti skirtingų formų, dydžių ir tekstūrų objektus nestruktūruotoje aplinkoje. Šiame straipsnyje išnagrinėsime pagrindinius konfigūracijos taškus kuriant efektyvią 3D vizualinę netvarkingą suvokimo sistemą.
1. Gylio jutikliai
Pirmasis ir svarbiausias konfigūracijos taškas a3D vizualinio užfiksavimo sistemayra gylio jutikliai. Gylio jutikliai yra įrenginiai, fiksuojantys atstumą tarp jutiklio ir apčiuopiamo objekto, pateikiantys tikslią ir išsamią erdvinę informaciją. Rinkoje yra įvairių tipų gylio jutiklių, įskaitant LIDAR ir stereo kameras.
LIDAR yra dar vienas populiarus gylio jutiklis, kuris atstumams matuoti naudoja lazerio technologiją. Jis siunčia lazerio impulsus ir matuoja laiką, per kurį lazeris atsitraukia nuo apčiuopiamo objekto. LIDAR gali pateikti didelės raiškos 3D objekto vaizdus, todėl jis idealiai tinka tokioms programoms kaip žemėlapių sudarymas, navigacija ir suvokimas.
Stereo kameros yra kito tipo gylio jutiklis, kuris fiksuoja 3D informaciją naudojant dvi kameras, išdėstytas viena šalia kitos. Lygindama kiekvienos kameros užfiksuotus vaizdus, sistema gali apskaičiuoti atstumą tarp kamerų ir apčiuopiamo objekto. Stereo kameros yra lengvos, prieinamos ir lengvai naudojamos, todėl jos yra populiarus pasirinkimas mobiliesiems robotams.
2. Objektų atpažinimo algoritmai
Antrasis kritinis 3D vizualinio suvokimo sistemos konfigūracijos taškas yra objektų atpažinimo algoritmai. Šie algoritmai leidžia sistemai identifikuoti ir klasifikuoti skirtingus objektus pagal jų formą, dydį ir tekstūrą. Yra keletas objektų atpažinimo algoritmų, įskaitant taškų debesies apdorojimą, paviršiaus suderinimą, funkcijų atitikimą ir gilų mokymąsi.
Taškinių debesų apdorojimas yra populiarus objektų atpažinimo algoritmas, kuris paverčia gylio jutiklio užfiksuotus 3D duomenis į taškų debesį. Tada sistema analizuoja taškų debesį, kad nustatytų juntamo objekto formą ir dydį. Paviršiaus atitikimas yra kitas algoritmas, kuris palygina apčiuopiamo objekto 3D modelį su anksčiau žinomų objektų biblioteka, kad nustatytų objekto tapatybę.
Funkcijų atitikimas yra kitas algoritmas, identifikuojantis pagrindines apčiuopiamo objekto ypatybes, pvz., kampus, kraštus ir kreives, ir suderinantis juos su anksčiau žinomų objektų duomenų baze. Galiausiai, gilus mokymasis yra naujausias objektų atpažinimo algoritmų patobulinimas, kuris naudoja neuroninius tinklus objektams mokytis ir atpažinti. Giluminio mokymosi algoritmai gali atpažinti objektus labai tiksliai ir greitai, todėl jie idealiai tinka realaus laiko programoms, pavyzdžiui, suvokimui.
3. Griebimo algoritmai
Trečiasis kritinis konfigūracijos taškas a3D vizualinio užfiksavimo sistemayra suvokimo algoritmai. Sugriebimo algoritmai yra programos, leidžiančios robotui paimti apčiuopiamą objektą ir juo manipuliuoti. Yra keletas suvokimo algoritmų tipų, įskaitant suvokimo planavimo algoritmus, suvokimo generavimo algoritmus ir jėgos paskirstymo algoritmus.
Suvokimo planavimo algoritmai sukuria apčiuopiamo objekto galimų griebtuvų sąrašą pagal jo formą ir dydį. Tada sistema įvertina kiekvieno griebtuvo stabilumą ir parenka stabiliausią. Suvokimo generavimo algoritmai naudoja gilaus mokymosi metodus, kad išmoktų suvokti skirtingus objektus ir generuoti supratimą be aiškaus planavimo.
Jėgos paskirstymo algoritmai yra dar vienas sugriebimo algoritmo tipas, kuriame atsižvelgiama į objekto svorį ir pasiskirstymą, siekiant nustatyti optimalią sugriebimo jėgą. Šie algoritmai gali užtikrinti, kad robotas galėtų paimti net sunkius ir didelių gabaritų objektus jų nenumesdamas.
4. Griebtuvai
Galutinis kritinis 3D vizualinio suvokimo sistemos konfigūracijos taškas yra griebtuvas. Griebtuvas yra robotizuota ranka, kuri paima ir manipuliuoja juntamu objektu. Galimi keli griebtuvų tipai, įskaitant lygiagrečius griebtuvus, trijų pirštų griebtuvus ir siurbiamuosius griebtuvus.
Lygiagrečių žandikaulių griebtuvai susideda iš dviejų lygiagrečių žandikaulių, kurie juda vienas kito link, kad suimtų objektą. Jie yra paprasti ir patikimi, todėl yra populiarus pasirinkimas tokioms programoms kaip paėmimo ir vietos operacijos. Trijų pirštų griebtuvai yra universalesni ir gali sugriebti įvairių formų ir dydžių objektus. Jie taip pat gali pasukti ir manipuliuoti objektu, todėl puikiai tinka surinkimo ir manipuliavimo užduotims atlikti.
Siurbimo griebtuvai naudoja vakuuminius siurbtukus, kad pritvirtintų prie apčiuopiamo objekto ir jį paimtų. Jie idealiai tinka tvarkyti objektus su lygiais paviršiais, tokiais kaip stiklas, plastikas ir metalas.
Apibendrinant, plėtojant a3D vaizdinė netvarkinga griebimo sistemareikia atidžiai apsvarstyti pagrindinius sistemos konfigūracijos taškus. Tai apima gylio jutiklius, objektų atpažinimo algoritmus, griebimo algoritmus ir griebtuvus. Pasirinkę tinkamiausius komponentus kiekvienam iš šių konfigūracijos taškų, mokslininkai ir inžinieriai gali sukurti efektyvias ir efektyvias sugriebimo sistemas, galinčias valdyti daugybę objektų nestruktūrizuotoje aplinkoje. Šių sistemų kūrimas turi didelį potencialą pagerinti įvairių pramonės šakų, tokių kaip gamyba, logistika ir sveikatos apsauga, efektyvumą ir produktyvumą.
Paskelbimo laikas: 2024-09-18
