Во последниве години, полето на роботиката постигна значителен напредок во развојот на интелигентни машини способни да извршуваат сложени задачи како што се фаќање, манипулација и препознавање на предмети во различни средини. Една област на истражување што привлече големо внимание се 3D визуелните неуредени системи за фаќање. Овие системи имаат за цел да научат како да земаат предмети со различни форми, големини и текстури во неструктурирана средина. Во оваа статија, ќе ги истражиме клучните конфигурациски точки за развој на ефикасен 3D визуелен систем за неуредено фаќање.
1. Сензори за длабочина
Првата и најкритична конфигурациска точка за a3D визуелен систем за фаќањесе сензорите за длабочина. Сензорите за длабочина се уреди кои го доловуваат растојанието помеѓу сензорот и предметот што се чувствува, обезбедувајќи точни и детални просторни информации. Постојат различни типови на сензори за длабочина достапни на пазарот, вклучувајќи LIDAR и стерео камери.
LIDAR е уште еден популарен сензор за длабочина што користи ласерска технологија за мерење на растојанија. Испраќа ласерски импулси и го мери времето потребно за ласерот да се врати од предметот што се чувствува. LIDAR може да обезбеди 3D слики на објектот со висока резолуција, што го прави идеален за апликации како што се мапирање, навигација и фаќање.
Стерео камерите се друг тип на сензор за длабочина што снима 3D информации користејќи две камери поставени една до друга. Со споредување на сликите снимени од секоја камера, системот може да го пресмета растојанието помеѓу камерите и предметот што се чувствува. Стерео камерите се лесни, достапни и лесни за користење, што ги прави популарен избор за мобилни роботи.
2. Алгоритми за препознавање објекти
Втората критична конфигурациска точка за 3D визуелен систем за фаќање е алгоритмите за препознавање објекти. Овие алгоритми му овозможуваат на системот да идентификува и класифицира различни објекти врз основа на нивната форма, големина и текстура. Достапни се неколку алгоритми за препознавање објекти, вклучувајќи обработка на облак со точки, совпаѓање на површини, совпаѓање карактеристики и длабоко учење.
Обработката со точки во облакот е популарен алгоритам за препознавање објекти што ги конвертира 3D податоците снимени од сензорот за длабочина во облак за точки. Системот потоа го анализира облакот со точки за да ги идентификува обликот и големината на објектот што се чувствува. Површинско совпаѓање е уште еден алгоритам што го споредува 3D моделот на објектот што се чувствува со библиотека од претходно познати објекти за да се идентификува идентитетот на објектот.
Усогласувањето на карактеристиките е уште еден алгоритам кој ги идентификува клучните карактеристики на објектот што се чувствува, како што се аглите, рабовите и кривините, и ги совпаѓа со базата на податоци на претходно познати објекти. Конечно, длабокото учење е неодамнешен развој во алгоритмите за препознавање објекти што користи невронски мрежи за учење и препознавање на објекти. Алгоритмите за длабоко учење можат да препознаваат предмети со голема точност и брзина, што ги прави идеални за апликации во реално време, како што е фаќање.
3. Алгоритми за фаќање
Третата критична конфигурациска точка за a3D визуелен систем за фаќањее алгоритми за фаќање. Алгоритмите за фаќање се програми кои му овозможуваат на роботот да го подигне и манипулира објектот што се чувствува. Постојат неколку видови на алгоритми за фаќање достапни, вклучувајќи алгоритми за планирање на фаќање, алгоритми за генерирање на фаќање и алгоритми за дистрибуција на сила.
Алгоритмите за планирање на фаќање генерираат листа на кандидати за разбирање за објектот што се чувствува врз основа на неговата форма и големина. Системот потоа ја проценува стабилноста на секое разбирање и го избира најстабилниот. Алгоритмите за генерирање на фаќање користат техники за длабоко учење за да научат како да сфатат различни објекти и да генерираат разбирање без потреба од експлицитно планирање.
Алгоритмите за дистрибуција на сили се друг вид алгоритам за фаќање што ја зема предвид тежината и дистрибуцијата на објектот за да ја одреди оптималната сила на фаќање. Овие алгоритми можат да обезбедат дека роботот може да зема дури и тешки и гломазни предмети без да ги испушти.
4. Грипери
Последната критична конфигурациска точка за 3D визуелен систем за фаќање е грипер. Грипер е роботската рака која го зема и манипулира со предметот што се чувствува. Достапни се неколку типови на држачи, вклучувајќи паралелни држачи за вилица, држачи со три прста и вшмукување.
Паралелните држачи за вилица се состојат од две паралелни вилици кои се движат една кон друга за да го фатат предметот. Тие се едноставни и сигурни, што ги прави популарен избор за апликации како што се операциите за избор и место. Држачите со три прста се повеќе разновидни и можат да фатат предмети со различни форми и големини. Тие, исто така, можат да ротираат и да манипулираат со објектот, што ги прави идеални за задачи за склопување и манипулација.
Вшмукувачите користат вакуумски чаши за вшмукување за да се прикачат на предметот што се чувствува и да го земат. Идеални се за ракување со предмети со мазни површини како стакло, пластика и метал.
Како заклучок, развивање на а3D визуелен систем за неуредено фаќањебара внимателно разгледување на клучните конфигурациски точки на системот. Тие вклучуваат сензори за длабочина, алгоритми за препознавање предмети, алгоритми за фаќање и фаќачи. Со избирање на најсоодветните компоненти за секоја од овие конфигурациски точки, истражувачите и инженерите можат да развијат ефикасни и ефективни системи за фаќање што можат да ракуваат со широк опсег на објекти во неструктурирани средини. Развојот на овие системи има голем потенцијал за подобрување на ефикасноста и продуктивноста на различни индустрии, како што се производството, логистиката и здравствената заштита.
Време на објавување: 18-ти септември 2024 година
