अलिकडच्या वर्षांत, रोबोटिक्सच्या क्षेत्राने विविध वातावरणात वस्तू पकडणे, हाताळणे आणि ओळखणे यासारखी जटिल कार्ये करण्यास सक्षम बुद्धिमान मशीन विकसित करण्यात लक्षणीय प्रगती केली आहे. संशोधनाचे एक क्षेत्र ज्याने जास्त लक्ष वेधले आहे ते म्हणजे 3D व्हिज्युअल अक्रमित ग्रासिंग सिस्टम. या प्रणालींचा उद्देश असंरचित वातावरणात विविध आकार, आकार आणि पोत यांच्या वस्तू कशा उचलायच्या हे शिकणे आहे. या लेखात, आम्ही कार्यक्षम 3D व्हिज्युअल अनऑर्डर्ड ग्रासिंग सिस्टम विकसित करण्यासाठी मुख्य कॉन्फिगरेशन पॉइंट्स एक्सप्लोर करू.
1. डेप्थ सेन्सर्स
ए साठी पहिला आणि सर्वात गंभीर कॉन्फिगरेशन पॉइंट3D व्हिज्युअल ग्रासिंग सिस्टमडेप्थ सेन्सर्स आहे. डेप्थ सेन्सर ही अशी उपकरणे आहेत जी सेन्सर आणि संवेदना होत असलेल्या वस्तूमधील अंतर कॅप्चर करतात, अचूक आणि तपशीलवार स्थानिक माहिती प्रदान करतात. LIDAR आणि स्टिरीओ कॅमेऱ्यांसह विविध प्रकारचे डेप्थ सेन्सर बाजारात उपलब्ध आहेत.
LIDAR हा आणखी एक लोकप्रिय डेप्थ सेन्सर आहे जो अंतर मोजण्यासाठी लेसर तंत्रज्ञान वापरतो. ते लेसर डाळी पाठवते आणि लेसरला संवेदना झालेल्या वस्तूपासून परत येण्यासाठी लागणारा वेळ मोजतो. LIDAR ऑब्जेक्टच्या उच्च-रिझोल्यूशन 3D प्रतिमा प्रदान करू शकते, ज्यामुळे ते मॅपिंग, नेव्हिगेशन आणि ग्रासिंग सारख्या अनुप्रयोगांसाठी आदर्श बनते.
स्टिरिओ कॅमेरे हे आणखी एक प्रकारचे डेप्थ सेन्सर आहेत जे एकमेकांच्या शेजारी दोन कॅमेरे वापरून 3D माहिती कॅप्चर करतात. प्रत्येक कॅमेऱ्याने टिपलेल्या प्रतिमांची तुलना करून, प्रणाली कॅमेरे आणि संवेदना होत असलेल्या वस्तूमधील अंतर मोजू शकते. स्टिरिओ कॅमेरे हलके, परवडणारे आणि वापरण्यास सोपे आहेत, ज्यामुळे ते मोबाईल रोबोट्ससाठी लोकप्रिय पर्याय बनतात.
3D व्हिज्युअल ग्रासिंग सिस्टमसाठी दुसरा गंभीर कॉन्फिगरेशन पॉइंट म्हणजे ऑब्जेक्ट ओळखणे अल्गोरिदम. हे अल्गोरिदम सिस्टीमला त्यांच्या आकार, आकार आणि पोत यावर आधारित भिन्न वस्तू ओळखण्यास आणि त्यांचे वर्गीकरण करण्यास सक्षम करतात. पॉइंट क्लाउड प्रोसेसिंग, पृष्ठभाग जुळणी, वैशिष्ट्य जुळणी आणि सखोल शिक्षण यासह अनेक ऑब्जेक्ट ओळखण्याचे अल्गोरिदम उपलब्ध आहेत.
पॉइंट क्लाउड प्रोसेसिंग हे एक लोकप्रिय ऑब्जेक्ट रेकग्निशन अल्गोरिदम आहे जे डेप्थ सेन्सरद्वारे कॅप्चर केलेल्या 3D डेटाला पॉइंट क्लाउडमध्ये रूपांतरित करते. प्रणाली नंतर संवेदना होत असलेल्या ऑब्जेक्टचा आकार आणि आकार ओळखण्यासाठी पॉइंट क्लाउडचे विश्लेषण करते. पृष्ठभाग जुळणे हे आणखी एक अल्गोरिदम आहे जे ऑब्जेक्टची ओळख ओळखण्यासाठी पूर्वी ज्ञात ऑब्जेक्ट्सच्या लायब्ररीशी संवेदना झालेल्या ऑब्जेक्टच्या 3D मॉडेलची तुलना करते.
फीचर मॅचिंग हे आणखी एक अल्गोरिदम आहे जे संवेदना होत असलेल्या ऑब्जेक्टची प्रमुख वैशिष्ट्ये ओळखते, जसे की कोपरे, कडा आणि वक्र आणि त्यांना पूर्वी ज्ञात असलेल्या ऑब्जेक्ट्सच्या डेटाबेसशी जुळवते. शेवटी, डीप लर्निंग हे ऑब्जेक्ट रेकग्निशन अल्गोरिदममधील अलीकडील विकास आहे जे ऑब्जेक्ट्स शिकण्यासाठी आणि ओळखण्यासाठी न्यूरल नेटवर्कचा वापर करते. डीप लर्निंग अल्गोरिदम उच्च अचूकता आणि गतीने वस्तू ओळखू शकतात, ज्यामुळे ते ग्रासिंगसारख्या रिअल-टाइम ऍप्लिकेशनसाठी आदर्श बनतात.
3. ग्रासिंग अल्गोरिदम
a साठी तिसरा गंभीर कॉन्फिगरेशन पॉइंट3D व्हिज्युअल ग्रासिंग सिस्टमग्रासिंग अल्गोरिदम आहे. ग्रॅसिंग अल्गोरिदम हे असे प्रोग्राम आहेत जे रोबोटला संवेदना होणारी वस्तू उचलण्यास आणि हाताळण्यास सक्षम करतात. आकलन नियोजन अल्गोरिदम, ग्रास जनरेशन अल्गोरिदम आणि फोर्स डिस्ट्रिब्युशन अल्गोरिदमसह अनेक प्रकारचे ग्रासिंग अल्गोरिदम उपलब्ध आहेत.
आकलन नियोजन अल्गोरिदम त्याच्या आकार आणि आकाराच्या आधारावर संवेदना होणा-या ऑब्जेक्टसाठी उमेदवारांच्या आकलनाची सूची तयार करतात. प्रणाली नंतर प्रत्येक आकलनाच्या स्थिरतेचे मूल्यांकन करते आणि सर्वात स्थिर निवडते. ग्रास जनरेशन अल्गोरिदम विविध वस्तूंचे आकलन कसे करायचे आणि स्पष्ट नियोजन न करता आकलन कसे करायचे हे शिकण्यासाठी सखोल शिक्षण तंत्र वापरतात.
फोर्स डिस्ट्रिब्युशन अल्गोरिदम हा आणखी एक प्रकारचा ग्रासिंग अल्गोरिदम आहे जो इष्टतम ग्रासिंग फोर्स निर्धारित करण्यासाठी ऑब्जेक्टचे वजन आणि वितरण विचारात घेतो. हे अल्गोरिदम हे सुनिश्चित करू शकतात की रोबोट जड आणि अवजड वस्तू न टाकता उचलू शकतो.
4. ग्रिपर्स
3D व्हिज्युअल ग्रासिंग सिस्टमसाठी अंतिम गंभीर कॉन्फिगरेशन पॉइंट म्हणजे ग्रिपर. पकडणारा हा रोबोटिक हात आहे जो संवेदना झालेल्या वस्तूला उचलतो आणि हाताळतो. समांतर जबड्याचे ग्रिपर्स, थ्री-फिंगर ग्रिपर्स आणि सक्शन ग्रिपर्ससह अनेक प्रकारचे ग्रिपर उपलब्ध आहेत.
समांतर जबड्याच्या पकडीत दोन समांतर जबडे असतात जे वस्तू समजून घेण्यासाठी एकमेकांकडे जातात. ते सोपे आणि विश्वासार्ह आहेत, ज्यामुळे ते पिक आणि प्लेस ऑपरेशन्स सारख्या अनुप्रयोगांसाठी लोकप्रिय पर्याय बनतात. थ्री-फिंगर ग्रिपर्स अधिक अष्टपैलू असतात आणि विविध आकार आणि आकारांच्या वस्तू पकडू शकतात. ते ऑब्जेक्ट फिरवू आणि हाताळू शकतात, त्यांना असेंब्ली आणि मॅनिपुलेशन कार्यांसाठी आदर्श बनवतात.
सक्शन ग्रिपर्स व्हॅक्यूम सक्शन कप वापरतात ते संवेदना झालेल्या वस्तूला जोडण्यासाठी आणि उचलण्यासाठी. काच, प्लास्टिक आणि धातूसारख्या गुळगुळीत पृष्ठभाग असलेल्या वस्तू हाताळण्यासाठी ते आदर्श आहेत.
शेवटी, विकसित करणे ए3D व्हिज्युअल अक्रमित ग्रासिंग सिस्टमसिस्टमच्या मुख्य कॉन्फिगरेशन बिंदूंचा काळजीपूर्वक विचार करणे आवश्यक आहे. यामध्ये डेप्थ सेन्सर, ऑब्जेक्ट रेकग्निशन अल्गोरिदम, ग्रासिंग अल्गोरिदम आणि ग्रिपर्स यांचा समावेश आहे. या प्रत्येक कॉन्फिगरेशन बिंदूसाठी सर्वात योग्य घटक निवडून, संशोधक आणि अभियंते कार्यक्षम आणि प्रभावी आकलन प्रणाली विकसित करू शकतात जे असंरचित वातावरणात वस्तूंची विस्तृत श्रेणी हाताळू शकतात. या प्रणालींच्या विकासामध्ये उत्पादन, लॉजिस्टिक आणि आरोग्यसेवा यासारख्या विविध उद्योगांची कार्यक्षमता आणि उत्पादकता सुधारण्याची मोठी क्षमता आहे.
पोस्ट वेळ: सप्टेंबर-18-2024
