В последние годы область робототехники добилась значительного прогресса в разработке интеллектуальных машин, способных выполнять сложные задачи, такие как захват, манипулирование и распознавание объектов в различных средах. Одной из областей исследований, которая привлекла большое внимание, являются трехмерные визуальные неупорядоченные системы захвата. Целью этих систем является научиться подбирать объекты разных форм, размеров и текстур в неструктурированной среде. В этой статье мы рассмотрим ключевые моменты конфигурации для разработки эффективной системы неупорядоченного захвата трехмерных изображений.
1. Датчики глубины
Первая и наиболее важная точка конфигурации для3D-визуальная система захватаэто датчики глубины. Датчики глубины — это устройства, которые фиксируют расстояние между датчиком и измеряемым объектом, предоставляя точную и подробную пространственную информацию. На рынке доступны различные типы датчиков глубины, включая лидары и стереокамеры.
LIDAR — еще один популярный датчик глубины, использующий лазерную технологию для измерения расстояний. Он посылает лазерные импульсы и измеряет время, необходимое лазеру для отражения от обнаруженного объекта. LIDAR может предоставлять трехмерные изображения объекта с высоким разрешением, что делает его идеальным для таких приложений, как картографирование, навигация и захват.
Стереокамеры — это еще один тип датчика глубины, который захватывает трехмерную информацию с помощью двух камер, расположенных рядом друг с другом. Сравнивая изображения, снятые каждой камерой, система может рассчитать расстояние между камерами и обнаруживаемым объектом. Стереокамеры легкие, доступные и простые в использовании, что делает их популярным выбором для мобильных роботов.
2. Алгоритмы распознавания объектов
Второй критической точкой конфигурации системы трехмерного визуального восприятия являются алгоритмы распознавания объектов. Эти алгоритмы позволяют системе идентифицировать и классифицировать различные объекты на основе их формы, размера и текстуры. Доступно несколько алгоритмов распознавания объектов, включая обработку облаков точек, сопоставление поверхностей, сопоставление признаков и глубокое обучение.
Обработка облака точек — это популярный алгоритм распознавания объектов, который преобразует 3D-данные, полученные датчиком глубины, в облако точек. Затем система анализирует облако точек, чтобы определить форму и размер измеряемого объекта. Сопоставление поверхностей — это еще один алгоритм, который сравнивает трехмерную модель измеряемого объекта с библиотекой ранее известных объектов для идентификации идентичности объекта.
Сопоставление объектов — это еще один алгоритм, который идентифицирует ключевые особенности измеряемого объекта, такие как углы, края и кривые, и сопоставляет их с базой данных ранее известных объектов. Наконец, глубокое обучение — это недавняя разработка в алгоритмах распознавания объектов, которая использует нейронные сети для изучения и распознавания объектов. Алгоритмы глубокого обучения могут распознавать объекты с высокой точностью и скоростью, что делает их идеальными для приложений реального времени, таких как захват.
3. Алгоритмы захвата
Третья критическая точка конфигурации для3D-визуальная система захватаэто алгоритмы захвата. Алгоритмы захвата — это программы, которые позволяют роботу захватывать и манипулировать воспринимаемым объектом. Существует несколько типов алгоритмов захвата, включая алгоритмы планирования захвата, алгоритмы генерации захвата и алгоритмы распределения силы.
Алгоритмы планирования захвата генерируют список возможных захватов воспринимаемого объекта на основе его формы и размера. Затем система оценивает устойчивость каждого захвата и выбирает наиболее стабильный. Алгоритмы генерации захватов используют методы глубокого обучения, чтобы научиться захватывать различные объекты и генерировать захваты без необходимости явного планирования.
Алгоритмы распределения силы — это еще один тип алгоритма захвата, который учитывает вес и распределение объекта для определения оптимальной силы захвата. Эти алгоритмы могут гарантировать, что робот сможет поднимать даже тяжелые и громоздкие предметы, не роняя их.
4. Захваты
Последней критической точкой конфигурации системы трехмерного визуального захвата является захват. Захват — это роботизированная рука, которая захватывает и манипулирует воспринимаемым объектом. Существует несколько типов захватов, в том числе захваты с параллельными губками, захваты с тремя пальцами и присоски.
Захваты с параллельными губками состоят из двух параллельных губок, которые движутся навстречу друг другу для захвата объекта. Они просты и надежны, что делает их популярным выбором для таких применений, как операции захвата и размещения. Трехпальцевые захваты более универсальны и позволяют захватывать предметы разных форм и размеров. Они также могут вращать объект и манипулировать им, что делает его идеальным для задач сборки и манипулирования.
В присосках используются вакуумные присоски, которые прикрепляются к измеряемому объекту и захватывают его. Они идеально подходят для перемещения предметов с гладкими поверхностями, таких как стекло, пластик и металл.
В заключение, разрабатывая3D-визуальная неупорядоченная система захвататребует тщательного рассмотрения ключевых моментов настройки системы. К ним относятся датчики глубины, алгоритмы распознавания объектов, алгоритмы захвата и захваты. Выбирая наиболее подходящие компоненты для каждой из этих точек конфигурации, исследователи и инженеры могут разработать эффективные и действенные системы захвата, которые смогут обрабатывать широкий спектр объектов в неструктурированной среде. Разработка этих систем имеет большой потенциал для повышения эффективности и производительности различных отраслей, таких как производство, логистика и здравоохранение.
Время публикации: 18 сентября 2024 г.
