W ostatnich latach robotyka poczyniła znaczny postęp w opracowywaniu inteligentnych maszyn zdolnych do wykonywania złożonych zadań, takich jak chwytanie, manipulowanie i rozpoznawanie obiektów w różnych środowiskach. Jednym z obszarów badań, któremu poświęcono wiele uwagi, są wizualne, nieuporządkowane systemy chwytania 3D. Systemy te mają na celu nauczenie się podnoszenia obiektów o różnych kształtach, rozmiarach i teksturach w nieustrukturyzowanym środowisku. W tym artykule omówimy kluczowe punkty konfiguracyjne umożliwiające opracowanie wydajnego, trójwymiarowego systemu nieuporządkowanego chwytania.
1. Czujniki głębokości
Pierwszy i najbardziej krytyczny punkt konfiguracji dla aSystem chwytania wizualnego 3Dto czujniki głębokości. Czujniki głębokości to urządzenia, które rejestrują odległość między czujnikiem a wykrywanym obiektem, dostarczając dokładnych i szczegółowych informacji przestrzennych. Na rynku dostępne są różne typy czujników głębokości, w tym LIDAR i kamery stereo.
LIDAR to kolejny popularny czujnik głębokości, który wykorzystuje technologię laserową do pomiaru odległości. Wysyła impulsy laserowe i mierzy czas potrzebny laserowi na odbicie się od wykrywanego obiektu. LIDAR może zapewnić obrazy 3D obiektu w wysokiej rozdzielczości, dzięki czemu idealnie nadaje się do zastosowań takich jak mapowanie, nawigacja i chwytanie.
Kamery stereoskopowe to kolejny rodzaj czujnika głębokości, który rejestruje informacje 3D za pomocą dwóch kamer umieszczonych obok siebie. Porównując obrazy zarejestrowane przez każdą kamerę, system może obliczyć odległość między kamerami a wykrywanym obiektem. Kamery stereoskopowe są lekkie, niedrogie i łatwe w obsłudze, co czyni je popularnym wyborem wśród robotów mobilnych.
2. Algorytmy rozpoznawania obiektów
Drugim krytycznym punktem konfiguracji systemu wizualnego chwytania 3D są algorytmy rozpoznawania obiektów. Algorytmy te umożliwiają systemowi identyfikację i klasyfikację różnych obiektów na podstawie ich kształtu, rozmiaru i tekstury. Dostępnych jest kilka algorytmów rozpoznawania obiektów, w tym przetwarzanie chmur punktów, dopasowywanie powierzchni, dopasowywanie cech i głębokie uczenie się.
Przetwarzanie chmury punktów to popularny algorytm rozpoznawania obiektów, który przekształca dane 3D zarejestrowane przez czujnik głębokości w chmurę punktów. Następnie system analizuje chmurę punktów, aby zidentyfikować kształt i rozmiar wykrywanego obiektu. Dopasowanie powierzchni to kolejny algorytm, który porównuje model 3D wykrywanego obiektu z biblioteką znanych wcześniej obiektów w celu zidentyfikowania tożsamości obiektu.
Dopasowywanie cech to kolejny algorytm, który identyfikuje kluczowe cechy wykrywanego obiektu, takie jak narożniki, krawędzie i krzywizny, i dopasowuje je do bazy danych wcześniej znanych obiektów. Wreszcie, głębokie uczenie się to niedawny rozwój algorytmów rozpoznawania obiektów, który wykorzystuje sieci neuronowe do uczenia się i rozpoznawania obiektów. Algorytmy głębokiego uczenia się potrafią rozpoznawać obiekty z dużą dokładnością i szybkością, co czyni je idealnymi do zastosowań w czasie rzeczywistym, takich jak chwytanie.
3. Algorytmy chwytania
Trzeci krytyczny punkt konfiguracji dla aSystem chwytania wizualnego 3Dto algorytmy chwytania. Algorytmy chwytania to programy umożliwiające robotowi podniesienie wykrywanego obiektu i manipulowanie nim. Dostępnych jest kilka typów algorytmów chwytania, w tym algorytmy planowania chwytu, algorytmy generowania chwytu i algorytmy rozkładu siły.
Algorytmy planowania chwytu generują listę potencjalnych chwytów wykrywanego obiektu na podstawie jego kształtu i rozmiaru. Następnie system ocenia stabilność każdego chwytu i wybiera najbardziej stabilny. Algorytmy generowania chwytów wykorzystują techniki głębokiego uczenia się, aby nauczyć się chwytać różne obiekty i generować chwyty bez potrzeby jawnego planowania.
Algorytmy rozkładu siły to kolejny rodzaj algorytmu chwytania, który uwzględnia wagę i rozkład obiektu w celu określenia optymalnej siły chwytania. Algorytmy te mogą zapewnić, że robot będzie mógł podnosić nawet ciężkie i nieporęczne przedmioty bez ich upuszczania.
4. Chwytaki
Ostatnim krytycznym punktem konfiguracji systemu chwytania wizualnego 3D jest chwytak. Chwytak to robotyczna ręka, która podnosi i manipuluje wykrywanym obiektem. Dostępnych jest kilka rodzajów chwytaków, w tym chwytaki ze szczękami równoległymi, chwytaki trójpalczaste i chwytaki przyssawkowe.
Chwytaki ze szczękami równoległymi składają się z dwóch równoległych szczęk, które poruszają się ku sobie, aby uchwycić przedmiot. Są proste i niezawodne, co czyni je popularnym wyborem w zastosowaniach takich jak operacje podnoszenia i umieszczania. Chwytaki trójpalcowe są bardziej wszechstronne i mogą chwytać przedmioty o różnych kształtach i rozmiarach. Mogą również obracać i manipulować obiektem, dzięki czemu idealnie nadają się do zadań montażowych i manipulacyjnych.
Chwytaki przyssawkowe wykorzystują przyssawki próżniowe do mocowania do wykrywanego obiektu i podnoszenia go. Idealnie nadają się do przenoszenia przedmiotów o gładkich powierzchniach, takich jak szkło, plastik i metal.
Podsumowując, rozwój aWizualny, nieuporządkowany system chwytania 3Dwymaga dokładnego rozważenia kluczowych punktów konfiguracji systemu. Należą do nich czujniki głębokości, algorytmy rozpoznawania obiektów, algorytmy chwytania i chwytaki. Wybierając najbardziej odpowiednie komponenty dla każdego z tych punktów konfiguracji, badacze i inżynierowie mogą opracować wydajne i skuteczne systemy chwytania, które poradzą sobie z szeroką gamą obiektów w nieustrukturyzowanym środowisku. Rozwój tych systemów ma ogromny potencjał poprawy wydajności i produktywności różnych gałęzi przemysłu, takich jak produkcja, logistyka i opieka zdrowotna.
Czas publikacji: 18 września 2024 r
