Сүүлийн жилүүдэд робот техникийн салбар нь янз бүрийн орчинд объектыг барьж авах, удирдах, таних зэрэг нарийн төвөгтэй ажлуудыг гүйцэтгэх чадвартай ухаалаг машин бүтээхэд ихээхэн ахиц дэвшил гаргасан. Судалгааны нэг талбар бол 3D харааны цэгцгүй атгах систем юм. Эдгээр системүүд нь бүтэцгүй орчинд янз бүрийн хэлбэр, хэмжээ, бүтэцтэй объектуудыг хэрхэн авахыг сурах зорилготой. Энэ нийтлэлд бид үр ашигтай 3D харааны цэгцгүй атгах системийг хөгжүүлэх үндсэн тохиргооны цэгүүдийг судлах болно.
1. Гүн мэдрэгч
Эхний бөгөөд хамгийн чухал тохиргооны цэг нь a3D харааны системгүн мэдрэгч юм. Гүн мэдрэгч нь мэдрэгч болон мэдрэгчтэй объектын хоорондох зайг барьж, орон зайн үнэн зөв, нарийвчилсан мэдээллийг өгдөг төхөөрөмж юм. Зах зээл дээр LIDAR, стерео камер зэрэг янз бүрийн төрлийн гүн мэдрэгч байдаг.
LIDAR бол зайг хэмжих лазер технологийг ашигладаг өөр нэг алдартай гүн мэдрэгч юм. Энэ нь лазерын импульсийг илгээж, мэдрэгдэж буй объектоос лазер буцаж ирэхэд шаардагдах хугацааг хэмждэг. LIDAR нь тухайн объектын өндөр нарийвчлалтай 3D дүрсийг гаргаж чаддаг тул газрын зураг, навигаци, атгах зэрэг програмуудад тохиромжтой.
Стерео камерууд нь бие биенийхээ хажууд байрлуулсан хоёр камерыг ашиглан 3D мэдээллийг авдаг гүн мэдрэгчийн өөр нэг төрөл юм. Камер бүрийн авсан зургуудыг харьцуулж үзвэл систем нь камер болон мэдрэгдэж буй объектын хоорондох зайг тооцоолох боломжтой. Стерео камерууд нь хөнгөн жинтэй, хямд, хэрэглэхэд хялбар тул хөдөлгөөнт роботуудын түгээмэл сонголт болдог.
3D харааны системийн хоёр дахь чухал тохиргооны цэг бол объектыг таних алгоритмууд юм. Эдгээр алгоритмууд нь системд янз бүрийн объектуудыг хэлбэр, хэмжээ, бүтэц дээр нь ялгах, ангилах боломжийг олгодог. Объект таних хэд хэдэн алгоритмууд байдаг бөгөөд үүнд цэгийн үүл боловсруулах, гадаргууг тааруулах, онцлогт тааруулах, гүнзгий суралцах гэх мэт.
Цэгэн үүл боловсруулах нь гүн мэдрэгчийн авсан 3D өгөгдлийг цэгийн үүл болгон хувиргадаг алдартай объект таних алгоритм юм. Дараа нь систем нь цэгийн үүлэнд дүн шинжилгээ хийж, мэдрэгдэж буй объектын хэлбэр, хэмжээг тодорхойлдог. Гадаргууг тааруулах нь мэдрэгдэж буй объектын 3D загварыг өмнө нь мэдэгдэж байсан объектуудын номын сантай харьцуулж тухайн объектыг таних өөр нэг алгоритм юм.
Онцлогыг тааруулах нь мэдрэгдэж буй объектын булан, ирмэг, муруй зэрэг гол шинж чанаруудыг тодорхойлж, өмнө нь мэдэгдэж байсан объектуудын мэдээллийн сантай тааруулах өөр нэг алгоритм юм. Эцэст нь, гүнзгий суралцах нь объектыг таних, танихын тулд мэдрэлийн сүлжээг ашигладаг объектыг таних алгоритмын сүүлийн үеийн хөгжил юм. Гүнзгий суралцах алгоритмууд нь объектыг өндөр нарийвчлалтай, хурдтайгаар таньж чаддаг тул атгах гэх мэт бодит цагийн хэрэглээнд тохиромжтой.
3. Алгоритмуудыг ойлгох
Гурав дахь чухал тохиргооны цэг нь a3D харааны системойлгох алгоритмууд юм. Атгах алгоритмууд нь робот мэдрэгдэж буй объектыг авч, удирдах боломжийг олгодог програмууд юм. Хэд хэдэн төрлийн ойлгох алгоритмууд байдаг бөгөөд үүнд ойлгох төлөвлөлтийн алгоритмууд, ойлгох үүсгэх алгоритмууд, хүч хуваарилах алгоритмууд байдаг.
Grasp төлөвлөлтийн алгоритмууд нь хэлбэр, хэмжээн дээр тулгуурлан мэдрэгдэж буй объектын атгах нэр дэвшигчдийн жагсаалтыг гаргадаг. Дараа нь систем нь атгах тус бүрийн тогтвортой байдлыг үнэлж, хамгийн тогтвортойг нь сонгоно. Grasp бий болгох алгоритмууд нь тодорхой төлөвлөлт шаардлагагүйгээр өөр өөр объектуудыг хэрхэн барьж, ойлгох чадварыг бий болгоход суралцахын тулд гүнзгий суралцах арга техникийг ашигладаг.
Хүчний хуваарилалтын алгоритмууд нь атгах хамгийн оновчтой хүчийг тодорхойлохын тулд объектын жин ба тархалтыг харгалздаг өөр нэг төрлийн атгах алгоритм юм. Эдгээр алгоритмууд нь робот нь хүнд, овор ихтэй зүйлийг ч буулгахгүйгээр авах боломжтой.
4. Хавчуур
3D харааны системийн хамгийн чухал тохиргооны цэг бол атгагч юм. Атгагч нь мэдрэгдэж буй объектыг барьж, удирддаг робот гар юм. Зэрэгцээ эрүү атгагч, гурван хуруугаар атгагч, сорох атгагч зэрэг хэд хэдэн төрлийн хавчаарууд байдаг.
Зэрэгцээ эрүү атгагч нь объектыг барьж авахын тулд бие бие рүүгээ чиглэсэн хоёр зэрэгцээ эрүүгээс бүрдэнэ. Эдгээр нь энгийн бөгөөд найдвартай тул сонгох, байршуулах гэх мэт програмуудад түгээмэл сонголт болгодог. Гурван хуруутай хавчаарууд нь илүү уян хатан бөгөөд янз бүрийн хэлбэр, хэмжээтэй объектыг барьж чаддаг. Тэд мөн объектыг эргүүлж, удирдаж чаддаг тул угсрах, удирдах ажилд тохиромжтой.
Сорогч нь вакуум сорох аяга ашиглан мэдрэгдэж буй объект руу залгаж, түүнийг авдаг. Эдгээр нь шил, хуванцар, металл зэрэг гөлгөр гадаргуутай объектуудтай ажиллахад тохиромжтой.
Дүгнэж хэлэхэд, хөгжүүлэх нь a3D харааны дараалалгүй атгах системнь системийн үндсэн тохиргооны цэгүүдийг анхааралтай авч үзэхийг шаарддаг. Үүнд гүн мэдрэгч, объект таних алгоритм, атгах алгоритм, атгагч зэрэг орно. Эдгээр тохиргооны цэг бүрт хамгийн тохиромжтой бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг сонгосноор судлаачид болон инженерүүд бүтэцгүй орчинд олон төрлийн объектыг зохицуулах үр ашигтай, үр дүнтэй атгах системийг бий болгож чадна. Эдгээр системийг хөгжүүлснээр үйлдвэрлэл, ложистик, эрүүл мэнд зэрэг төрөл бүрийн салбарын үр ашиг, бүтээмжийг дээшлүүлэх асар их боломж бий.
Шуудангийн цаг: 2024 оны 9-р сарын 18
