Pēdējos gados robotikas joma ir guvusi ievērojamus panākumus, izstrādājot viedas mašīnas, kas spēj veikt sarežģītus uzdevumus, piemēram, uztvert, manipulēt un atpazīt objektus dažādās vidēs. Viena no pētniecības jomām, kas ir ieguvusi lielu uzmanību, ir 3D vizuālās nesakārtotās uztveršanas sistēmas. Šo sistēmu mērķis ir iemācīties uztvert dažādu formu, izmēru un faktūru objektus nestrukturētā vidē. Šajā rakstā mēs izpētīsim galvenos konfigurācijas punktus efektīvas 3D vizuālas nesakārtotas uztveršanas sistēmas izstrādei.
1. Dziļuma sensori
Pirmais un vissvarīgākais konfigurācijas punkts a3D vizuālā uztveršanas sistēmair dziļuma sensori. Dziļuma sensori ir ierīces, kas fiksē attālumu starp sensoru un uztveramo objektu, nodrošinot precīzu un detalizētu telpisko informāciju. Tirgū ir pieejami dažāda veida dziļuma sensori, tostarp LIDAR un stereo kameras.
LIDAR ir vēl viens populārs dziļuma sensors, kas attāluma mērīšanai izmanto lāzertehnoloģiju. Tas izsūta lāzera impulsus un mēra laiku, kas nepieciešams, lai lāzers atsitos no uztveramā objekta. LIDAR var nodrošināt objekta augstas izšķirtspējas 3D attēlus, padarot to ideāli piemērotu lietojumprogrammām, piemēram, kartēšanai, navigācijai un uztveršanai.
Stereo kameras ir cita veida dziļuma sensors, kas uztver 3D informāciju, izmantojot divas kameras, kas novietotas viena otrai blakus. Salīdzinot katras kameras uzņemtos attēlus, sistēma var aprēķināt attālumu starp kamerām un uztveramo objektu. Stereo kameras ir vieglas, pieejamas un viegli lietojamas, padarot tās par populāru izvēli mobilajiem robotiem.
2. Objektu atpazīšanas algoritmi
Otrs kritiskais 3D vizuālās uztveršanas sistēmas konfigurācijas punkts ir objektu atpazīšanas algoritmi. Šie algoritmi ļauj sistēmai identificēt un klasificēt dažādus objektus, pamatojoties uz to formu, izmēru un tekstūru. Ir pieejami vairāki objektu atpazīšanas algoritmi, tostarp punktu mākoņu apstrāde, virsmas saskaņošana, funkciju saskaņošana un dziļa mācīšanās.
Punktu mākoņu apstrāde ir populārs objektu atpazīšanas algoritms, kas dziļuma sensora uztvertos 3D datus pārvērš punktu mākonī. Pēc tam sistēma analizē punktu mākoni, lai noteiktu uztveramā objekta formu un izmēru. Virsmas saskaņošana ir vēl viens algoritms, kas salīdzina uztveramā objekta 3D modeli ar iepriekš zināmu objektu bibliotēku, lai identificētu objekta identitāti.
Iezīmju saskaņošana ir vēl viens algoritms, kas identificē galvenās uztveramā objekta iezīmes, piemēram, stūrus, malas un līknes, un saskaņo tos ar iepriekš zināmu objektu datubāzi. Visbeidzot, dziļā mācīšanās ir nesena attīstība objektu atpazīšanas algoritmos, kas izmanto neironu tīklus, lai mācītos un atpazītu objektus. Dziļās mācīšanās algoritmi var atpazīt objektus ar augstu precizitāti un ātrumu, padarot tos ideāli piemērotus reāllaika lietojumprogrammām, piemēram, satveršanai.
3. Satveršanas algoritmi
Trešais kritiskais konfigurācijas punkts a3D vizuālā uztveršanas sistēmair uztveršanas algoritmi. Satveršanas algoritmi ir programmas, kas ļauj robotam uztvert uztveramo objektu un manipulēt ar to. Ir pieejami vairāki uztveršanas algoritmu veidi, tostarp uztveres plānošanas algoritmi, uztveres ģenerēšanas algoritmi un spēka sadales algoritmi.
Satveršanas plānošanas algoritmi ģenerē uztveramā objekta kandidātu satvērienu sarakstu, pamatojoties uz tā formu un izmēru. Pēc tam sistēma novērtē katra satvērēja stabilitāti un izvēlas stabilāko. Satveršanas ģenerēšanas algoritmi izmanto padziļinātas mācīšanās metodes, lai uzzinātu, kā uztvert dažādus objektus un ģenerēt satvērienus bez īpašas plānošanas.
Spēka sadales algoritmi ir cita veida satveršanas algoritms, kas ņem vērā objekta svaru un sadalījumu, lai noteiktu optimālo satveršanas spēku. Šie algoritmi var nodrošināt, ka robots var uzņemt pat smagus un apjomīgus priekšmetus, tos nenometot.
4. Satvērēji
Pēdējais kritiskais 3D vizuālās uztveršanas sistēmas konfigurācijas punkts ir satvērējs. Satvērējs ir robotu roka, kas paceļ uztveramo objektu un manipulē ar to. Ir pieejami vairāki satvērēju veidi, tostarp paralēlie žokļu satvērēji, trīs pirkstu satvērēji un sūkšanas satvērēji.
Paralēlie žokļu satvērēji sastāv no divām paralēlām spīlēm, kas virzās viens pret otru, lai satvertu objektu. Tie ir vienkārši un uzticami, padarot tos par populāru izvēli tādām lietojumprogrammām kā izvēle un novietošana. Trīs pirkstu satvērēji ir daudzpusīgāki un var satvert dažādu formu un izmēru priekšmetus. Tie var arī pagriezt un manipulēt ar objektu, padarot tos ideāli piemērotus montāžas un manipulācijas uzdevumiem.
Sūkšanas satvērēji izmanto vakuuma piesūcekņus, lai piestiprinātu pie uztveramā objekta un to paceltu. Tie ir ideāli piemēroti, lai apstrādātu objektus ar gludām virsmām, piemēram, stiklu, plastmasu un metālu.
Noslēgumā, attīstot a3D vizuāla nesakārtota satveršanas sistēmarūpīgi jāapsver sistēmas galvenie konfigurācijas punkti. Tie ietver dziļuma sensorus, objektu atpazīšanas algoritmus, satveršanas algoritmus un satvērējus. Izvēloties vispiemērotākos komponentus katram no šiem konfigurācijas punktiem, pētnieki un inženieri var izstrādāt efektīvas un efektīvas uztveršanas sistēmas, kas spēj apstrādāt plašu objektu klāstu nestrukturētā vidē. Šo sistēmu attīstībai ir liels potenciāls uzlabot dažādu nozaru, piemēram, ražošanas, loģistikas un veselības aprūpes, efektivitāti un produktivitāti.
Izlikšanas laiks: 18. septembris 2024. gada laikā
