Nos últimos anos, o campo da robótica tem feito progressos significativos no desenvolvimento de máquinas inteligentes capazes de realizar tarefas complexas como apreensão, manipulação e reconhecimento de objetos em diferentes ambientes. Uma área de pesquisa que tem ganhado muita atenção são os sistemas visuais de preensão não ordenados em 3D. Esses sistemas visam aprender como pegar objetos de diferentes formas, tamanhos e texturas em um ambiente não estruturado. Neste artigo, exploraremos os principais pontos de configuração para o desenvolvimento de um sistema eficiente de preensão visual não ordenada em 3D.
1. Sensores de profundidade
O primeiro e mais crítico ponto de configuração para umSistema de captura visual 3Dsão os sensores de profundidade. Sensores de profundidade são dispositivos que captam a distância entre o sensor e o objeto que está sendo detectado, fornecendo informações espaciais precisas e detalhadas. Existem vários tipos de sensores de profundidade disponíveis no mercado, incluindo LIDAR e câmeras estéreo.
LIDAR é outro sensor de profundidade popular que usa tecnologia laser para medir distâncias. Ele envia pulsos de laser e mede o tempo que leva para o laser retornar do objeto que está sendo detectado. O LIDAR pode fornecer imagens 3D de alta resolução do objeto, tornando-o ideal para aplicações como mapeamento, navegação e apreensão.
Câmeras estéreo são outro tipo de sensor de profundidade que captura informações 3D usando duas câmeras colocadas próximas uma da outra. Ao comparar as imagens capturadas por cada câmera, o sistema pode calcular a distância entre as câmeras e o objeto que está sendo detectado. As câmeras estéreo são leves, acessíveis e fáceis de usar, o que as torna uma escolha popular para robôs móveis.
2. Algoritmos de reconhecimento de objetos
O segundo ponto crítico de configuração para um sistema de captura visual 3D são os algoritmos de reconhecimento de objetos. Esses algoritmos permitem que o sistema identifique e classifique diferentes objetos com base em sua forma, tamanho e textura. Existem vários algoritmos de reconhecimento de objetos disponíveis, incluindo processamento de nuvem de pontos, correspondência de superfície, correspondência de recursos e aprendizado profundo.
O processamento de nuvem de pontos é um algoritmo popular de reconhecimento de objetos que converte os dados 3D capturados pelo sensor de profundidade em uma nuvem de pontos. O sistema então analisa a nuvem de pontos para identificar a forma e o tamanho do objeto que está sendo detectado. A correspondência de superfície é outro algoritmo que compara o modelo 3D do objeto que está sendo detectado a uma biblioteca de objetos previamente conhecidos para identificar a identidade do objeto.
A correspondência de recursos é outro algoritmo que identifica os principais recursos do objeto que está sendo detectado, como cantos, arestas e curvas, e os combina com um banco de dados de objetos previamente conhecidos. Finalmente, a aprendizagem profunda é um desenvolvimento recente em algoritmos de reconhecimento de objetos que utiliza redes neurais para aprender e reconhecer objetos. Algoritmos de aprendizagem profunda podem reconhecer objetos com alta precisão e velocidade, tornando-os ideais para aplicações em tempo real, como a preensão.
3. Algoritmos de compreensão
O terceiro ponto crítico de configuração para umSistema de captura visual 3Dsão os algoritmos de preensão. Algoritmos de preensão são programas que permitem ao robô pegar e manipular o objeto que está sendo detectado. Existem vários tipos de algoritmos de preensão disponíveis, incluindo algoritmos de planejamento de preensão, algoritmos de geração de preensão e algoritmos de distribuição de força.
Algoritmos de planejamento de preensão geram uma lista de candidatos a preensão para o objeto que está sendo detectado com base em sua forma e tamanho. O sistema então avalia a estabilidade de cada garra e seleciona a mais estável. Os algoritmos de geração de captura usam técnicas de aprendizagem profunda para aprender como compreender diferentes objetos e gerar capturas sem a necessidade de planejamento explícito.
Algoritmos de distribuição de força são outro tipo de algoritmo de preensão que leva em consideração o peso e a distribuição do objeto para determinar a força de preensão ideal. Esses algoritmos podem garantir que o robô possa pegar até objetos pesados e volumosos sem deixá-los cair.
4. Garras
O último ponto crítico de configuração para um sistema de preensão visual 3D é a pinça. A pinça é a mão robótica que pega e manipula o objeto que está sendo detectado. Existem vários tipos de pinças disponíveis, incluindo pinças de mandíbula paralela, pinças de três dedos e pinças de sucção.
As garras de mandíbula paralela consistem em duas mandíbulas paralelas que se movem uma em direção à outra para agarrar o objeto. Eles são simples e confiáveis, tornando-os uma escolha popular para aplicações como operações de coleta e colocação. As pinças de três dedos são mais versáteis e podem agarrar objetos de diferentes formatos e tamanhos. Eles também podem girar e manipular o objeto, tornando-os ideais para tarefas de montagem e manipulação.
As pinças de sucção usam ventosas a vácuo para fixar o objeto que está sendo detectado e pegá-lo. São ideais para manusear objetos com superfícies lisas como vidro, plástico e metal.
Concluindo, desenvolver umSistema visual não ordenado de preensão 3Drequer uma consideração cuidadosa dos principais pontos de configuração do sistema. Isso inclui sensores de profundidade, algoritmos de reconhecimento de objetos, algoritmos de preensão e pinças. Ao selecionar os componentes mais adequados para cada um desses pontos de configuração, pesquisadores e engenheiros podem desenvolver sistemas de preensão eficientes e eficazes que possam lidar com uma ampla gama de objetos em ambientes não estruturados. O desenvolvimento desses sistemas tem grande potencial para melhorar a eficiência e a produtividade de diversos setores, como manufatura, logística e saúde.
Horário da postagem: 18 de setembro de 2024
