हालैका वर्षहरूमा, रोबोटिक्सको क्षेत्रले विभिन्न वातावरणमा वस्तुहरू ग्रासिङ, हेरफेर, र पहिचान जस्ता जटिल कार्यहरू गर्न सक्षम बुद्धिमान मेसिनहरू विकास गर्न महत्त्वपूर्ण प्रगति गरेको छ। अनुसन्धानको एउटा क्षेत्र जसले धेरै ध्यान प्राप्त गरेको छ थ्रीडी भिजुअल अक्रमित ग्रासिङ सिस्टमहरू। यी प्रणालीहरूले असंरचित वातावरणमा विभिन्न आकार, आकार र बनावटका वस्तुहरू कसरी उठाउने भनेर सिक्ने लक्ष्य राख्छन्। यस लेखमा, हामी एक कुशल थ्रीडी भिजुअल अक्रमित ग्रासिङ प्रणालीको विकासको लागि मुख्य कन्फिगरेसन बिन्दुहरू अन्वेषण गर्नेछौं।
1. गहिराई सेन्सरहरू
को लागि पहिलो र सबैभन्दा महत्वपूर्ण कन्फिगरेसन बिन्दुथ्रीडी भिजुअल ग्रासिङ सिस्टमगहिराई सेन्सर छ। गहिराई सेन्सरहरू सेन्सर र सेन्सर गरिएको वस्तु बीचको दूरी क्याप्चर गर्ने उपकरणहरू हुन्, सही र विस्तृत स्थानिय जानकारी प्रदान गर्दछ। बजारमा LIDAR र स्टेरियो क्यामेरा सहित विभिन्न प्रकारका डेप्थ सेन्सरहरू उपलब्ध छन्।
LIDAR अर्को लोकप्रिय गहिराई सेन्सर हो जसले दूरी मापन गर्न लेजर प्रविधि प्रयोग गर्दछ। यसले लेजर पल्सहरू पठाउँछ र लेजरले महसुस गरेको वस्तुबाट फर्किनको लागि समय मापन गर्दछ। LIDAR ले वस्तुको उच्च-रिजोल्युसन 3D छविहरू प्रदान गर्न सक्छ, यसलाई म्यापिङ, नेभिगेसन, र ग्रासिङ जस्ता अनुप्रयोगहरूको लागि आदर्श बनाउँछ।
स्टेरियो क्यामेराहरू एक अर्काको छेउमा राखिएका दुई क्यामेराहरू प्रयोग गरेर थ्रीडी जानकारी खिच्ने गहिराइ सेन्सरको अर्को प्रकार हो। प्रत्येक क्यामेराद्वारा खिचिएका तस्बिरहरू तुलना गरेर, प्रणालीले क्यामेरा र वस्तुहरू बीचको दूरी गणना गर्न सक्छ। स्टेरियो क्यामेराहरू हल्का, किफायती र प्रयोग गर्न सजिलो हुन्छन्, जसले तिनीहरूलाई मोबाइल रोबोटहरूको लागि लोकप्रिय विकल्प बनाउँछ।
3D भिजुअल ग्रासिङ प्रणालीको लागि दोस्रो महत्वपूर्ण कन्फिगरेसन बिन्दु वस्तु पहिचान एल्गोरिदम हो। यी एल्गोरिदमहरूले प्रणालीलाई तिनीहरूको आकार, आकार र बनावटको आधारमा विभिन्न वस्तुहरू पहिचान गर्न र वर्गीकरण गर्न सक्षम बनाउँछ। त्यहाँ धेरै वस्तु पहिचान एल्गोरिदमहरू उपलब्ध छन्, बिन्दु क्लाउड प्रशोधन, सतह मिलान, सुविधा मिलान, र गहिरो शिक्षा सहित।
पोइन्ट क्लाउड प्रशोधन एक लोकप्रिय वस्तु पहिचान एल्गोरिदम हो जसले गहिराई सेन्सरद्वारा खिचिएको थ्रीडी डाटालाई पोइन्ट क्लाउडमा रूपान्तरण गर्दछ। त्यसपछि प्रणालीले बिन्दु क्लाउडलाई विश्लेषण गर्दछ वस्तुको आकार र आकार पहिचान गर्न। सतह मिल्दो अर्को एल्गोरिदम हो जसले वस्तुको पहिचान पहिचान गर्न पहिले ज्ञात वस्तुहरूको पुस्तकालयमा सेन्स गरिएको वस्तुको 3D मोडेललाई तुलना गर्दछ।
फिचर मिल्दो अर्को एल्गोरिदम हो जसले कुना, किनारा र कर्भहरू जस्तै सेन्स गरिएको वस्तुको मुख्य विशेषताहरू पहिचान गर्दछ, र तिनीहरूलाई पहिले ज्ञात वस्तुहरूको डाटाबेससँग मेल खान्छ। अन्तमा, गहिरो सिकाइ वस्तु पहिचान एल्गोरिदममा हालको विकास हो जसले वस्तुहरू सिक्न र पहिचान गर्न तंत्रिका नेटवर्कहरू प्रयोग गर्दछ। गहिरो सिकाइ एल्गोरिदमहरूले उच्च सटीकता र गतिका साथ वस्तुहरू पहिचान गर्न सक्छ, तिनीहरूलाई वास्तविक-समय अनुप्रयोगहरू जस्तै ग्रासिङको लागि आदर्श बनाउँछ।
3. ग्रासिङ एल्गोरिदमहरू
को लागि तेस्रो महत्वपूर्ण कन्फिगरेसन बिन्दुथ्रीडी भिजुअल ग्रासिङ सिस्टमग्रहण गर्ने एल्गोरिदम हो। ग्रासिङ एल्गोरिदमहरू त्यस्ता कार्यक्रमहरू हुन् जसले रोबोटलाई अनुभूति भइरहेको वस्तु उठाउन र हेरफेर गर्न सक्षम बनाउँछ। त्यहाँ धेरै प्रकारका ग्रासिङ एल्गोरिदमहरू उपलब्ध छन्, जसमा ग्रास प्लानिङ एल्गोरिदम, ग्रास जेनरेशन एल्गोरिदम, र बल वितरण एल्गोरिदमहरू समावेश छन्।
ग्रहण योजना एल्गोरिदमहरूले यसको आकार र आकारमा आधारित वस्तुको लागि उम्मेदवार ग्रहणहरूको सूची उत्पन्न गर्दछ। प्रणालीले त्यसपछि प्रत्येक पकडको स्थिरताको मूल्याङ्कन गर्छ र सबैभन्दा स्थिर एक चयन गर्दछ। ग्रास जेनरेशन एल्गोरिदमहरूले स्पष्ट योजनाको आवश्यकता बिना नै विभिन्न वस्तुहरू कसरी बुझ्ने र ग्रास्पहरू उत्पन्न गर्ने भनेर सिक्नको लागि गहिरो शिक्षा प्रविधिहरू प्रयोग गर्दछ।
बल वितरण एल्गोरिदमहरू अर्को प्रकारको ग्रासिङ एल्गोरिदम हो जसले इष्टतम ग्रासिङ बल निर्धारण गर्न वस्तुको वजन र वितरणलाई ध्यानमा राख्छ। यी एल्गोरिदमहरूले यो सुनिश्चित गर्न सक्छन् कि रोबोटले भारी र ठूला वस्तुहरू पनि नछोडिकन उठाउन सक्छ।
4. ग्रिपर्स
3D भिजुअल ग्रासिङ प्रणालीको लागि अन्तिम महत्वपूर्ण कन्फिगरेसन बिन्दु ग्रिपर हो। ग्रिपर भनेको रोबोटिक हात हो जसले महसुस गरिरहेको वस्तुलाई उठाउँछ र हेरफेर गर्छ। त्यहाँ धेरै प्रकारका ग्रिपर्सहरू उपलब्ध छन्, समानान्तर जबडा ग्रिपरहरू, तीन-औँला ग्रिपरहरू, र सक्शन ग्रिपरहरू सहित।
समानान्तर जबरा ग्रिपर्समा दुईवटा समानान्तर जबराहरू हुन्छन् जुन वस्तुलाई बुझ्नको लागि एकअर्कातिर सर्छन्। तिनीहरू सरल र भरपर्दो छन्, तिनीहरूलाई पिक एण्ड प्लेस अपरेशनहरू जस्ता एपहरूको लागि लोकप्रिय छनोट बनाउँदै। तीन-औँला ग्रिपरहरू धेरै बहुमुखी हुन्छन् र विभिन्न आकार र आकारका वस्तुहरू समात्न सक्छन्। तिनीहरूले वस्तुलाई घुमाउन र हेरफेर गर्न सक्छन्, तिनीहरूलाई विधानसभा र हेरफेर कार्यहरूको लागि आदर्श बनाउँदछ।
सक्शन ग्रिपर्सहरूले भ्याकुम सक्शन कपहरू प्रयोग गरी सेन्स गरिएको वस्तुमा संलग्न गर्न र यसलाई उठाउन प्रयोग गर्दछ। तिनीहरू गिलास, प्लास्टिक र धातु जस्ता चिल्लो सतहहरू भएका वस्तुहरू ह्यान्डल गर्नका लागि उपयुक्त छन्।
निष्कर्षमा, विकास ए3D भिजुअल अक्रमित ग्रासिङ प्रणालीप्रणालीको मुख्य कन्फिगरेसन बिन्दुहरूको सावधानीपूर्वक विचार गर्न आवश्यक छ। यसमा गहिराई सेन्सरहरू, वस्तु पहिचान एल्गोरिदमहरू, ग्रासिङ एल्गोरिदमहरू, र ग्रिपरहरू समावेश छन्। यी प्रत्येक कन्फिगरेसन बिन्दुहरूको लागि सबैभन्दा उपयुक्त कम्पोनेन्टहरू चयन गरेर, अनुसन्धानकर्ताहरू र इन्जिनियरहरूले कुशल र प्रभावकारी ग्रासिङ प्रणालीहरू विकास गर्न सक्छन् जसले असंरचित वातावरणमा वस्तुहरूको विस्तृत दायरा ह्यान्डल गर्न सक्छ। यी प्रणालीहरूको विकासले उत्पादन, रसद, र स्वास्थ्य सेवा जस्ता विभिन्न उद्योगहरूको दक्षता र उत्पादकता सुधार गर्ने ठूलो सम्भावना छ।
पोस्ट समय: सेप्टेम्बर-18-2024
