په دې وروستیو کلونو کې، د روبوټکس ساحه د هوښیار ماشینونو په جوړولو کې د پام وړ پرمختګ کړی چې د پیچلو دندو ترسره کولو وړتیا لري لکه په مختلفو چاپیریالونو کې د شیانو د نیولو، لاسوهنې او پیژندلو. د څیړنې یوه برخه چې ډیر پام یې ځانته اړولی د 3D بصری غیر منظم ګریس سیسټمونه دي. د دې سیسټمونو هدف دا دی چې زده کړئ چې څنګه په غیر منظم چاپیریال کې د مختلف شکلونو ، اندازو او جوړښتونو توکي غوره کړئ. په دې مقاله کې، موږ به د اغیزمن 3D بصری غیر منظم ګریس کولو سیسټم رامینځته کولو لپاره د ترتیب کولو کلیدي ټکي وپلټو.
1. ژور سینسرونه
د ترتیب کولو لومړی او خورا مهم ټکی د aد 3D لید لید سیسټمژور سینسر دی. ژور سینسر هغه وسایل دي چې د سینسر او د احساس شوي څیز ترمنځ فاصله نیسي، دقیق او مفصل ځایي معلومات چمتو کوي. په بازار کې د ژورو سینسرونو بیلابیل ډولونه شتون لري، په شمول د LIDAR، او سټیریو کیمرې.
LIDAR یو بل مشهور ژور سینسر دی چې د فاصلو اندازه کولو لپاره لیزر ټیکنالوژي کاروي. دا د لیزر نبض لیږدوي او هغه وخت اندازه کوي چې لیزر یې د احساس شوي څیز څخه بیرته راښکته کوي. LIDAR کولی شي د اعتراض لوړ ریزولوشن 3D عکسونه چمتو کړي ، دا د غوښتنلیکونو لکه نقشه کولو ، نیویګیشن ، او ګریس کولو لپاره مثالی کوي.
سټیریو کیمرې د ژورو سینسر یو بل ډول دی چې د یو بل تر څنګ ځای پرځای شوي دوه کیمرې په کارولو سره 3D معلومات ترلاسه کوي. د هرې کیمرې لخوا اخیستل شوي عکسونو پرتله کولو سره، سیسټم کولی شي د کیمرې او د احساس شوي څیز ترمنځ فاصله محاسبه کړي. سټیریو کیمرې لږ وزن لري، ارزانه، او کارول اسانه دي، دوی د ګرځنده روبوټونو لپاره یو مشهور انتخاب جوړوي.
د 3D لید لید سیسټم لپاره دوهم مهم ترتیب نقطه د اعتراض پیژندنې الګوریتمونه دي. دا الګوریتمونه سیسټم ته وړتیا ورکوي چې مختلف توکي د دوی شکل، اندازې او جوړښت پر بنسټ وپیژني او طبقه بندي کړي. د څیز پیژندنې ډیری الګوریتمونه شتون لري ، پشمول د پوائنټ کلاوډ پروسس کول ، د سطح میچ کول ، د فیچر میچ کول ، او ژورې زده کړې.
د پوائنټ کلاوډ پروسس کول یو مشهور اعتراض پیژندنې الګوریتم دی چې د ژور سینسر لخوا نیول شوي 3D ډیټا په پوائنټ کلاوډ بدلوي. سیسټم بیا د پوائنټ بادل تحلیل کوي ترڅو د احساس شوي څیز شکل او اندازه وپیژني. د سطحې میچنګ یو بل الګوریتم دی چې د څیز 3D ماډل پرتله کوي چې احساس کیږي د پخوانیو پیژندل شوي څیزونو کتابتون سره د څیز د هویت پیژندلو لپاره.
د فیچر میچنګ یو بل الګوریتم دی چې د احساس شوي څیز کلیدي ځانګړتیاوې پیژني، لکه کونجونه، څنډې او منحني، او د پخوانیو پیژندل شویو شیانو ډیټابیس سره سمون لري. په نهایت کې ، ژوره زده کړه د شیانو پیژندلو الګوریتمونو کې وروستی پرمختګ دی چې د شیانو زده کولو او پیژندلو لپاره عصبي شبکې کاروي. د ژورې زده کړې الګوریتمونه کولی شي شیان د لوړ دقت او سرعت سره وپیژني ، دا د ریښتیني وخت غوښتنلیکونو لپاره مثالی کوي لکه گرفت کول.
3. د ګریسنګ الګوریتمونه
د ترتیب کولو دریم مهم ټکی د aد 3D لید لید سیسټمد گرفت کولو الګوریتم دی. ګراسپینګ الګوریتمونه هغه پروګرامونه دي چې روبوټ ته دا توان ورکوي چې د احساس شوي څیز غوره او سمبال کړي. د ګریس کولو الګوریتمونو ډیری ډولونه شتون لري ، پشمول د ګریپ پلان کولو الګوریتمونه ، د ګرپ نسل الګوریتمونه ، او د ځواک توزیع الګوریتمونه.
د ګریپ پلاننګ الګوریتمونه د هغه شی لپاره چې د هغې د شکل او اندازې پراساس احساس کیږي د نوماندانو د پوهیدو لیست رامینځته کوي. سیسټم بیا د هر گرفت ثبات ارزوي او ترټولو باثباته غوره کوي. د ګریپ نسل الګوریتمونه د ژورې زده کړې تخنیکونه کاروي ترڅو زده کړي چې څنګه مختلف شیان وپیژني او پرته له واضح پلان جوړولو ته اړتیا پیدا کړي.
د ځواک توزیع الګوریتم یو بل ډول ګریس کولو الګوریتم دی چې د مطلوب ځواک ټاکلو لپاره د شیانو وزن او توزیع په پام کې نیسي. دا الګوریتم کولی شي ډاډ ترلاسه کړي چې روبوټ کولی شي حتی درانه او لوی شیان پرته له دې چې دوی پریږدي.
4. ګریپرونه
د 3D لید لید سیسټم لپاره وروستی مهم ترتیب نقطه ګریپر دی. ګریپر هغه روبوټیک لاس دی چې د احساس شوي څیز پورته کوي او اداره کوي. د ګریپرونو ډیری ډولونه شتون لري، پشمول د موازي جبڑے ګریپر، درې ګوتو ګریپر، او سکشن ګریپرونه.
د موازي ژامو ګریپرونه له دوه موازي ژامو څخه جوړ دي چې د شیانو د مینځلو لپاره یو بل ته حرکت کوي. دوی ساده او د باور وړ دي، دوی د غوښتنلیکونو لکه غوره کولو او ځای پرځای کولو لپاره یو مشهور انتخاب جوړوي. د درې ګوتو ګریپرونه ډیر متنوع دي او کولی شي د مختلف شکلونو او اندازو شیان ونیسي. دوی کولی شي اعتراض هم وګرځوي او سمبال کړي، دوی د مجلس او لاسوهنې دندو لپاره مثالی کوي.
سکشن ګریپر د ویکیوم سکشن کپونه کاروي ترڅو هغه شی سره وصل شي چې احساس کیږي او پورته کوي. دوی د اسانو سطحو لکه شیشې ، پلاستيک او فلزاتو سره د شیانو اداره کولو لپاره غوره دي.
په پایله کې، وده کول aد 3D بصری غیر منظم ګریس سیسټمد سیسټم کلیدي ترتیب ټکي په پام کې نیولو ته اړتیا لري. پدې کې ژور سینسرونه، د اعتراض پیژندنې الګوریتمونه، د ګریس کولو الګوریتمونه، او ګریپرونه شامل دي. د دې هر یو ترتیب کولو نقطو لپاره د خورا مناسب اجزاو په ټاکلو سره، څیړونکي او انجنیران کولی شي اغیزمن او اغیزمن د ګرفت سیسټم رامینځته کړي چې کولی شي په غیر منظم چاپیریال کې د شیانو پراخه لړۍ اداره کړي. د دې سیسټمونو پراختیا د مختلفو صنعتونو لکه تولید، لوژستیک، او روغتیا پاملرنې د موثریت او تولیداتو د ښه کولو لپاره لوی ظرفیت لري.
د پوسټ وخت: سپتمبر-18-2024
