În ultimii ani, domeniul roboticii a făcut progrese semnificative în dezvoltarea mașinilor inteligente capabile să îndeplinească sarcini complexe precum apucarea, manipularea și recunoașterea obiectelor în diferite medii. Un domeniu de cercetare care a câștigat multă atenție este sistemele de prindere vizuale neordonate 3D. Aceste sisteme urmăresc să învețe cum să ridice obiecte de diferite forme, dimensiuni și texturi într-un mediu nestructurat. În acest articol, vom explora punctele cheie de configurare pentru dezvoltarea unui sistem eficient de prindere vizual neordonat 3D.
1. Senzori de adâncime
Primul și cel mai critic punct de configurare pentru aSistem de prindere vizuală 3Deste senzorii de adâncime. Senzorii de adâncime sunt dispozitive care captează distanța dintre senzor și obiectul detectat, oferind informații spațiale precise și detaliate. Există diferite tipuri de senzori de adâncime disponibili pe piață, inclusiv LIDAR și camere stereo.
LIDAR este un alt senzor de adâncime popular care folosește tehnologia laser pentru a măsura distanțe. Trimite impulsuri laser și măsoară timpul necesar pentru ca laserul să revină de la obiectul detectat. LIDAR poate oferi imagini 3D de înaltă rezoluție ale obiectului, făcându-l ideal pentru aplicații precum cartografiere, navigare și prindere.
Camerele stereo sunt un alt tip de senzor de adâncime care captează informații 3D folosind două camere amplasate una lângă cealaltă. Comparând imaginile capturate de fiecare cameră, sistemul poate calcula distanța dintre camere și obiectul detectat. Camerele stereo sunt ușoare, accesibile și ușor de utilizat, ceea ce le face o alegere populară pentru roboții mobili.
2. Algoritmi de recunoaștere a obiectelor
Al doilea punct critic de configurare pentru un sistem de prindere vizuală 3D îl reprezintă algoritmii de recunoaștere a obiectelor. Acești algoritmi permit sistemului să identifice și să clasifice diferite obiecte în funcție de forma, dimensiunea și textura lor. Există mai mulți algoritmi de recunoaștere a obiectelor disponibili, inclusiv procesarea norului de puncte, potrivirea suprafețelor, potrivirea caracteristicilor și învățarea profundă.
Procesarea norului de puncte este un algoritm popular de recunoaștere a obiectelor care convertește datele 3D capturate de senzorul de adâncime într-un nor de puncte. Sistemul analizează apoi norul de puncte pentru a identifica forma și dimensiunea obiectului care este detectat. Potrivirea suprafeței este un alt algoritm care compară modelul 3D al obiectului detectat cu o bibliotecă de obiecte cunoscute anterior pentru a identifica identitatea obiectului.
Potrivirea caracteristicilor este un alt algoritm care identifică caracteristicile cheie ale obiectului detectat, cum ar fi colțurile, marginile și curbele, și le potrivește cu o bază de date de obiecte cunoscute anterior. În cele din urmă, învățarea profundă este o dezvoltare recentă a algoritmilor de recunoaștere a obiectelor care utilizează rețele neuronale pentru a învăța și recunoaște obiecte. Algoritmii de învățare profundă pot recunoaște obiectele cu precizie și viteză ridicate, făcându-le ideale pentru aplicații în timp real, cum ar fi apucarea.
3. Algoritmi de apucare
Al treilea punct critic de configurare pentru aSistem de prindere vizuală 3Deste algoritmii de captare. Algoritmii de prindere sunt programe care permit robotului să ridice și să manipuleze obiectul detectat. Există mai multe tipuri de algoritmi de apucare disponibile, inclusiv algoritmi de planificare de apucare, algoritmi de generare de apucare și algoritmi de distribuție a forței.
Algoritmii de planificare a prinderii generează o listă de prinderi candidate pentru obiectul detectat pe baza formei și dimensiunii acestuia. Sistemul evaluează apoi stabilitatea fiecărei prinderi și o selectează pe cea mai stabilă. Algoritmii de generare de captare folosesc tehnici de învățare profundă pentru a învăța cum să prindă diferite obiecte și să genereze apucături fără a fi nevoie de o planificare explicită.
Algoritmii de distribuție a forței sunt un alt tip de algoritm de apucare care ia în considerare greutatea și distribuția obiectului pentru a determina forța optimă de apucare. Acești algoritmi pot asigura că robotul poate ridica chiar și obiecte grele și voluminoase fără a le scăpa.
4. Prinderi
Punctul final de configurare critic pentru un sistem de prindere vizuală 3D este prinderea. Gripperul este mâna robotică care ridică și manipulează obiectul care este detectat. Există mai multe tipuri de prinderi disponibile, inclusiv prinderi cu fălci paralele, prinderi cu trei degete și prinderi cu aspirație.
Dispozitivele de prindere cu fălci paralele constau din două fălci paralele care se deplasează una spre alta pentru a prinde obiectul. Sunt simple și fiabile, ceea ce le face o alegere populară pentru aplicații precum operațiunile de preluare și plasare. Clemele cu trei degete sunt mai versatile și pot prinde obiecte de diferite forme și dimensiuni. De asemenea, pot roti și manipula obiectul, făcându-le ideale pentru sarcini de asamblare și manipulare.
Ventuzele folosesc ventuze cu vid pentru a se atașa de obiectul detectat și pentru a-l ridica. Sunt ideale pentru manipularea obiectelor cu suprafețe netede, cum ar fi sticla, plasticul și metalul.
În concluzie, dezvoltarea unuiSistem vizual neordonat de prindere 3Dnecesită o analiză atentă a punctelor cheie de configurare ale sistemului. Acestea includ senzori de adâncime, algoritmi de recunoaștere a obiectelor, algoritmi de prindere și dispozitive de prindere. Selectând componentele cele mai potrivite pentru fiecare dintre aceste puncte de configurare, cercetătorii și inginerii pot dezvolta sisteme de prindere eficiente și eficiente care pot gestiona o gamă largă de obiecte în medii nestructurate. Dezvoltarea acestor sisteme are un mare potențial de a îmbunătăți eficiența și productivitatea diferitelor industrii, cum ar fi producția, logistica și asistența medicală.
Ora postării: 18-sept-2024
