സമീപ വർഷങ്ങളിൽ, റോബോട്ടിക്‌സ് മേഖല വിവിധ പരിതസ്ഥിതികളിലുള്ള വസ്തുക്കളെ ഗ്രഹിക്കുക, കൃത്രിമം കാണിക്കുക, തിരിച്ചറിയുക തുടങ്ങിയ സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾ ചെയ്യാൻ കഴിവുള്ള ഇൻ്റലിജൻ്റ് മെഷീനുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിൽ കാര്യമായ പുരോഗതി കൈവരിച്ചിട്ടുണ്ട്. വളരെയധികം ശ്രദ്ധ നേടിയ ഒരു ഗവേഷണ മേഖലയാണ് 3D വിഷ്വൽ ക്രമരഹിതമായ ഗ്രാസ്പിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ. ഘടനാരഹിതമായ അന്തരീക്ഷത്തിൽ വ്യത്യസ്ത ആകൃതികൾ, വലുപ്പങ്ങൾ, ടെക്സ്ചറുകൾ എന്നിവ എങ്ങനെ എടുക്കാമെന്ന് മനസിലാക്കാൻ ഈ സംവിധാനങ്ങൾ ലക്ഷ്യമിടുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, കാര്യക്ഷമമായ 3D വിഷ്വൽ ക്രമരഹിതമായ ഗ്രാസ്പിംഗ് സിസ്റ്റം വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള പ്രധാന കോൺഫിഗറേഷൻ പോയിൻ്റുകൾ ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും.
1. ഡെപ്ത് സെൻസറുകൾ
a എന്നതിനായുള്ള ആദ്യത്തേതും ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ടതുമായ കോൺഫിഗറേഷൻ പോയിൻ്റ്3D വിഷ്വൽ ഗ്രാസ്പിംഗ് സിസ്റ്റംഡെപ്ത് സെൻസറുകളാണ്. കൃത്യമായതും വിശദവുമായ സ്പേഷ്യൽ വിവരങ്ങൾ നൽകിക്കൊണ്ട് സെൻസറും മനസ്സിലാക്കുന്ന വസ്തുവും തമ്മിലുള്ള ദൂരം പിടിച്ചെടുക്കുന്ന ഉപകരണങ്ങളാണ് ഡെപ്ത് സെൻസറുകൾ. LIDAR, സ്റ്റീരിയോ ക്യാമറകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ തരം ഡെപ്ത് സെൻസറുകൾ വിപണിയിൽ ലഭ്യമാണ്.
ദൂരം അളക്കാൻ ലേസർ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്ന മറ്റൊരു ജനപ്രിയ ഡെപ്ത് സെൻസറാണ് LIDAR. ഇത് ലേസർ പൾസുകൾ അയയ്‌ക്കുകയും ലേസർ തിരിച്ചറിയപ്പെടുന്ന വസ്തുവിൽ നിന്ന് തിരിച്ചുവരാൻ എടുക്കുന്ന സമയം അളക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. LIDAR-ന് ഒബ്ജക്റ്റിൻ്റെ ഉയർന്ന മിഴിവുള്ള 3D ഇമേജുകൾ നൽകാൻ കഴിയും, ഇത് മാപ്പിംഗ്, നാവിഗേഷൻ, ഗ്രാസ്പിംഗ് തുടങ്ങിയ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.
അടുത്തടുത്തായി സ്ഥാപിച്ചിരിക്കുന്ന രണ്ട് ക്യാമറകൾ ഉപയോഗിച്ച് 3D വിവരങ്ങൾ പകർത്തുന്ന മറ്റൊരു തരം ഡെപ്ത് സെൻസറാണ് സ്റ്റീരിയോ ക്യാമറകൾ. ഓരോ ക്യാമറയും പകർത്തുന്ന ചിത്രങ്ങളെ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ക്യാമറകളും ഗ്രഹിക്കുന്ന വസ്തുവും തമ്മിലുള്ള ദൂരം സിസ്റ്റത്തിന് കണക്കാക്കാൻ കഴിയും. സ്റ്റീരിയോ ക്യാമറകൾ ഭാരം കുറഞ്ഞതും താങ്ങാനാവുന്നതും ഉപയോഗിക്കാൻ എളുപ്പമുള്ളതുമാണ്, ഇത് മൊബൈൽ റോബോട്ടുകൾക്കുള്ള ജനപ്രിയ ചോയിസാക്കി മാറ്റുന്നു.
2. ഒബ്ജക്റ്റ് റെക്കഗ്നിഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ
ഒരു 3D വിഷ്വൽ ഗ്രാസ്പിംഗ് സിസ്റ്റത്തിൻ്റെ രണ്ടാമത്തെ നിർണായക കോൺഫിഗറേഷൻ പോയിൻ്റ് ഒബ്ജക്റ്റ് റെക്കഗ്നിഷൻ അൽഗോരിതം ആണ്. ഈ അൽഗോരിതങ്ങൾ അവയുടെ ആകൃതി, വലിപ്പം, ഘടന എന്നിവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വ്യത്യസ്ത വസ്തുക്കളെ തിരിച്ചറിയാനും തരംതിരിക്കാനും സിസ്റ്റത്തെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. പോയിൻ്റ് ക്ലൗഡ് പ്രോസസ്സിംഗ്, ഉപരിതല മാച്ചിംഗ്, ഫീച്ചർ മാച്ചിംഗ്, ഡീപ് ലേണിംഗ് എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി ഒബ്ജക്റ്റ് റെക്കഗ്നിഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ ലഭ്യമാണ്.
ഡെപ്ത് സെൻസർ ക്യാപ്‌ചർ ചെയ്യുന്ന 3D ഡാറ്റയെ പോയിൻ്റ് ക്ലൗഡാക്കി മാറ്റുന്ന ഒരു ജനപ്രിയ ഒബ്ജക്റ്റ് റെക്കഗ്നിഷൻ അൽഗോരിതം ആണ് പോയിൻ്റ് ക്ലൗഡ് പ്രോസസ്സിംഗ്. മനസ്സിലാക്കുന്ന വസ്തുവിൻ്റെ ആകൃതിയും വലുപ്പവും തിരിച്ചറിയാൻ സിസ്റ്റം പോയിൻ്റ് ക്ലൗഡ് വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. ഒബ്ജക്റ്റിൻ്റെ ഐഡൻ്റിറ്റി തിരിച്ചറിയുന്നതിന് മുമ്പ് അറിയപ്പെട്ട ഒബ്‌ജക്റ്റുകളുടെ ഒരു ലൈബ്രറിയുമായി സംവേദനം ചെയ്യപ്പെടുന്ന ഒബ്ജക്റ്റിൻ്റെ 3D മോഡലിനെ താരതമ്യം ചെയ്യുന്ന മറ്റൊരു അൽഗോരിതം ആണ് ഉപരിതല പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ.
കോണുകൾ, അരികുകൾ, വളവുകൾ എന്നിവ പോലെ, തിരിച്ചറിയപ്പെടുന്ന ഒബ്ജക്റ്റിൻ്റെ പ്രധാന സവിശേഷതകൾ തിരിച്ചറിയുകയും അവയെ മുമ്പ് അറിയപ്പെട്ട ഒബ്‌ജക്റ്റുകളുടെ ഒരു ഡാറ്റാബേസുമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്ന മറ്റൊരു അൽഗോരിതം ആണ് ഫീച്ചർ മാച്ചിംഗ്. അവസാനമായി, ഒബ്ജക്റ്റുകൾ പഠിക്കാനും തിരിച്ചറിയാനും ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒബ്ജക്റ്റ് റെക്കഗ്നിഷൻ അൽഗോരിതങ്ങളിലെ സമീപകാല വികാസമാണ് ആഴത്തിലുള്ള പഠനം. ആഴത്തിലുള്ള പഠന അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് ഉയർന്ന കൃത്യതയും വേഗതയും ഉള്ള ഒബ്ജക്റ്റുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും, ഗ്രാസ്പിംഗ് പോലുള്ള തത്സമയ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക് അവയെ അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.
3. ഗ്രാസ്പിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ
a എന്നതിനായുള്ള മൂന്നാമത്തെ നിർണായക കോൺഫിഗറേഷൻ പോയിൻ്റ്3D വിഷ്വൽ ഗ്രാസ്പിംഗ് സിസ്റ്റംഗ്രാസ്പിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ ആണ്. ഗ്രാസ്പിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ എന്നത് റോബോട്ടിനെ സെൻസുചെയ്യുന്ന വസ്തുവിനെ എടുക്കാനും കൈകാര്യം ചെയ്യാനും പ്രാപ്തമാക്കുന്ന പ്രോഗ്രാമുകളാണ്. ഗ്രാസ്പ് പ്ലാനിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ, ഗ്രാസ്പ് ജനറേഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ, ഫോഴ്സ് ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി തരം ഗ്രാസ്പിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ ലഭ്യമാണ്.
ഗ്രാസ്പ് പ്ലാനിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ അതിൻ്റെ ആകൃതിയും വലിപ്പവും അടിസ്ഥാനമാക്കി മനസ്സിലാക്കുന്ന വസ്തുവിന് വേണ്ടി കാൻഡിഡേറ്റ് ഗ്രാപ്പുകളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു. സിസ്റ്റം പിന്നീട് ഓരോ ഗ്രാപ്പിൻ്റെയും സ്ഥിരത വിലയിരുത്തുകയും ഏറ്റവും സ്ഥിരതയുള്ളത് തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഗ്രാസ്പ് ജനറേഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ വ്യത്യസ്ത വസ്തുക്കളെ എങ്ങനെ ഗ്രാപ്‌സ് ചെയ്യാമെന്നും വ്യക്തമായ ആസൂത്രണത്തിൻ്റെ ആവശ്യമില്ലാതെ ഗ്രാസ്‌പ്പുകൾ സൃഷ്‌ടിക്കാമെന്നും പഠിക്കാൻ ആഴത്തിലുള്ള പഠന വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഒപ്റ്റിമൽ ഗ്രാസ്പിംഗ് ഫോഴ്സ് നിർണ്ണയിക്കാൻ വസ്തുവിൻ്റെ ഭാരവും വിതരണവും കണക്കിലെടുക്കുന്ന മറ്റൊരു തരം ഗ്രാസ്പിംഗ് അൽഗോരിതം ആണ് ഫോഴ്സ് ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷൻ അൽഗോരിതം. റോബോട്ടിന് ഭാരമേറിയതും വലുതുമായ വസ്തുക്കളെപ്പോലും വീഴാതെ തന്നെ എടുക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഈ അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പാക്കാൻ കഴിയും.
4. ഗ്രിപ്പറുകൾ
ഒരു 3D വിഷ്വൽ ഗ്രാസ്പിംഗ് സിസ്റ്റത്തിൻ്റെ അവസാന നിർണായക കോൺഫിഗറേഷൻ പോയിൻ്റ് ഗ്രിപ്പർ ആണ്. ഗ്രിപ്പർ എന്നത് റോബോട്ടിക് കൈയാണ്, അത് മനസ്സിലാക്കുന്ന വസ്തുവിനെ എടുക്കുകയും കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. സമാന്തര താടിയെല്ല് ഗ്രിപ്പറുകൾ, ത്രീ-ഫിംഗർ ഗ്രിപ്പറുകൾ, സക്ഷൻ ഗ്രിപ്പറുകൾ തുടങ്ങി നിരവധി തരം ഗ്രിപ്പറുകൾ ലഭ്യമാണ്.
സമാന്തര താടിയെല്ലുകളിൽ രണ്ട് സമാന്തര താടിയെല്ലുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, അത് വസ്തുവിനെ ഗ്രഹിക്കാൻ പരസ്പരം നീങ്ങുന്നു. അവ ലളിതവും വിശ്വസനീയവുമാണ്, പിക്ക് ആൻഡ് പ്ലേസ് ഓപ്പറേഷനുകൾ പോലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി അവയെ ഒരു ജനപ്രിയ തിരഞ്ഞെടുപ്പാക്കി മാറ്റുന്നു. ത്രീ-ഫിംഗർ ഗ്രിപ്പറുകൾ കൂടുതൽ വൈവിധ്യമാർന്നതും വ്യത്യസ്ത ആകൃതിയിലും വലുപ്പത്തിലുമുള്ള വസ്തുക്കളെ ഗ്രഹിക്കാൻ കഴിയും. അവർക്ക് ഒബ്ജക്റ്റ് തിരിക്കാനും കൈകാര്യം ചെയ്യാനും കഴിയും, ഇത് അസംബ്ലിക്കും കൃത്രിമത്വത്തിനും അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.
സക്ഷൻ ഗ്രിപ്പറുകൾ വാക്വം സക്ഷൻ കപ്പുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മനസ്സിലാക്കുന്ന വസ്തുവിനോട് ഘടിപ്പിച്ച് അത് എടുക്കുന്നു. ഗ്ലാസ്, പ്ലാസ്റ്റിക്, ലോഹം തുടങ്ങിയ മിനുസമാർന്ന പ്രതലങ്ങളുള്ള വസ്തുക്കൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ അവ അനുയോജ്യമാണ്.
സമാപനത്തിൽ, വികസിപ്പിക്കുന്നത് എ3D വിഷ്വൽ ക്രമമില്ലാത്ത ഗ്രാസ്പിംഗ് സിസ്റ്റംസിസ്റ്റത്തിൻ്റെ പ്രധാന കോൺഫിഗറേഷൻ പോയിൻ്റുകൾ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം പരിഗണിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഡെപ്ത് സെൻസറുകൾ, ഒബ്ജക്റ്റ് റെക്കഗ്നിഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ, ഗ്രാസ്പിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ, ഗ്രിപ്പറുകൾ എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ ഓരോ കോൺഫിഗറേഷൻ പോയിൻ്റുകൾക്കും ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ ഘടകങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലൂടെ, ഗവേഷകർക്കും എഞ്ചിനീയർമാർക്കും ഘടനാരഹിതമായ പരിതസ്ഥിതികളിൽ വിശാലമായ വസ്തുക്കളെ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന കാര്യക്ഷമവും ഫലപ്രദവുമായ ഗ്രാസ്പിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. നിർമ്മാണം, ലോജിസ്റ്റിക്‌സ്, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം തുടങ്ങിയ വിവിധ വ്യവസായങ്ങളുടെ കാര്യക്ഷമതയും ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഈ സംവിധാനങ്ങളുടെ വികസനത്തിന് വലിയ സാധ്യതയുണ്ട്.
പോസ്റ്റ് സമയം: സെപ്റ്റംബർ-18-2024
