تازن سالن ۾، روبوٽڪس جي شعبي سمجھڻ واري مشينن کي ترقي ڪرڻ ۾ اهم ترقي ڪئي آهي جيڪي پيچيده ڪم انجام ڏيڻ جي قابل هوندا آهن جيئن ته مختلف ماحول ۾ شين جي گرفت، هٿرادو، ۽ سڃاڻپ. تحقيق جو هڪ علائقو جيڪو گهڻو ڌيان حاصل ڪري چڪو آهي 3D بصري غير ترتيب وارو گراسنگ سسٽم آهي. انهن سسٽم جو مقصد اهو سکڻ آهي ته ڪيئن مختلف شڪلين، سائزن ۽ بناوتن جي شين کي هڪ غير منظم ماحول ۾ کڻڻ. هن آرٽيڪل ۾، اسان هڪ موثر 3D بصري غير ترتيب واري گراسنگ سسٽم کي ترقي ڪرڻ لاء اهم ترتيب واري نقطي جي ڳولا ڪنداسين.
1. ڊيپٿ سينسر
پهرين ۽ سڀ کان وڌيڪ نازڪ ترتيب واري نقطي لاءِ3D بصري گرفت سسٽمڊيپٿ سينسر آهي. Depth sensors اهي ڊوائيس آهن جيڪي سينسر ۽ محسوس ڪيل شئي جي وچ ۾ فاصلي کي پڪڙيندا آهن، صحيح ۽ تفصيلي مقامي معلومات مهيا ڪندا آهن. مارڪيٽ ۾ موجود ڊيپٿ سينسر جا مختلف قسم آهن، جن ۾ LIDAR، ۽ اسٽيريو ڪيمرا شامل آهن.
LIDAR هڪ ٻيو مشهور ڊيپٿ سينسر آهي جيڪو فاصلن کي ماپڻ لاءِ ليزر ٽيڪنالاجي استعمال ڪري ٿو. اهو ليزر جي دال موڪلي ٿو ۽ وقت کي ماپي ٿو جيڪو ليزر کي محسوس ٿيڻ واري شئي کان واپس بائونس ڪرڻ ۾ وٺندو آهي. LIDAR شئي جون اعليٰ ريزوليوشن 3D تصويرون مهيا ڪري سگھن ٿيون، ان کي ايپليڪيشنن لاءِ مثالي بڻائيندي جيئن نقشي سازي، نيويگيشن ۽ گراسپنگ.
اسٽيريو ڪئميرا هڪ ٻئي قسم جي ڊيپٿ سينسر آهن جيڪي هڪ ٻئي جي اڳيان رکيل ٻه ڪئميرا استعمال ڪندي 3D معلومات کي پڪڙيندا آهن. هر ڪئميرا پاران قبضو ڪيل تصويرن جو مقابلو ڪندي، سسٽم ڪيمرا ۽ اعتراض جي وچ ۾ فاصلو حساب ڪري سگهي ٿو. اسٽيريو ڪئميرا هلڪا وزن، سستي، ۽ استعمال ۾ آسان آهن، انهن کي موبائل روبوٽس لاءِ هڪ مشهور انتخاب بڻائيندا آهن.
3D بصري گراسنگ سسٽم لاءِ ٻيو نازڪ ترتيب وارو نقطو اعتراض جي سڃاڻپ وارو الگورٿمس آهي. اهي الگورٿمس سسٽم کي انهن جي شڪل، سائيز ۽ بناوت جي بنياد تي مختلف شين کي سڃاڻڻ ۽ درجه بندي ڪرڻ جي قابل بڻائي ٿو. اتي ڪيترائي اعتراض جي سڃاڻپ الگورتھم موجود آھن، جن ۾ پوائنٽ ڪلاؤڊ پروسيسنگ، مٿاڇري جو ميلاپ، فيچر ميچنگ، ۽ ڊيپ سکيا شامل آھن.
پوائنٽ ڪلائوڊ پروسيسنگ هڪ مشهور آبجیکٹ ريڪگنيشن الگورٿم آهي جيڪو ڊيپٿ سينسر پاران ڪيل 3D ڊيٽا کي پوائنٽ ڪلائوڊ ۾ بدلائي ٿو. سسٽم پوءِ پوائنٽ ڪلائوڊ جو تجزيو ڪري ٿو ته ان شئي جي شڪل ۽ سائيز کي سڃاڻڻ لاءِ جيڪو محسوس ڪيو پيو وڃي. مٿاڇري جو ميلاپ هڪ ٻيو الگورٿم آهي جيڪو شئي جي 3D ماڊل جو مقابلو ڪري ٿو جيڪو اڳئين ڄاتل شين جي لائبريري سان محسوس ڪيو وڃي ٿو ته جيئن اعتراض جي سڃاڻپ کي سڃاڻي سگهجي.
خصوصيت جي ميلاپ هڪ ٻيو الگورٿم آهي جيڪو سڃاڻپ ڪري ٿي اعتراض جي اهم خصوصيتن، جهڙوڪ ڪنارن، ڪنڊن، ۽ وکر، ۽ انهن کي اڳوڻي ڄاڻايل شين جي ڊيٽابيس سان ملائي ٿو. آخرڪار، گہرے سکيا هڪ تازي ترقي آهي اعتراض جي سڃاڻپ الگورتھم ۾ جيڪو نيورل نيٽ ورڪ استعمال ڪري ٿو شيون سکڻ ۽ سڃاڻڻ لاءِ. ڊيپ لرننگ الگورٿمز شين کي اعليٰ درستگي ۽ رفتار سان سڃاڻي سگھن ٿا، انهن کي حقيقي وقت جي ايپليڪيشنن لاءِ مثالي بڻائيندا آهن جهڙوڪ گراسنگ.
3. گراسنگ الگورتھم
ٽيون نازڪ ترتيب واري نقطي لاءِ3D بصري گرفت سسٽمgrasping algorithms آهي. گراسپنگ الگورٿمس اهڙا پروگرام آهن جيڪي روبوٽ کي ان شيءِ کي کڻڻ ۽ هٿ ڪرڻ جي قابل بڻائيندا آهن جن کي محسوس ڪيو پيو وڃي. اتي ڪيترائي قسم جا گراسپنگ الگورتھم موجود آھن، جن ۾ گرفت پلاننگ الگورتھم، گرفت جنريشن الگورٿمز، ۽ فورس ڊسٽريبيوشن الگورتھم شامل آھن.
گريپ پلاننگ الگورٿمس اميدوار گرفت جي هڪ فهرست ٺاهي ٿي اعتراض لاءِ ان جي شڪل ۽ سائيز جي بنياد تي محسوس ڪيو پيو وڃي. سسٽم وري هر گرفت جي استحڪام جو جائزو وٺندو آهي ۽ سڀ کان وڌيڪ مستحڪم چونڊيندو آهي. گريپ جنريشن الگورٿمس ڊيپ لرننگ ٽيڪنڪ استعمال ڪن ٿا سکڻ لاءِ ته ڪيئن مختلف شين کي پڪڙيو وڃي ۽ واضح رٿابندي جي ضرورت کان سواءِ گرفت پيدا ڪجي.
فورس ڊسٽريبيوشن الگورتھم ھڪ ٻئي قسم جو گراسنگ الگورٿم آھي جيڪو اختيار ڪري ٿو اعتراض جي وزن ۽ تقسيم کي بھتر سمجھڻ واري قوت جو تعين ڪرڻ لاءِ. اهي الگورتھم انهي ڳالهه کي يقيني بڻائي سگهن ٿا ته روبوٽ انهن کي ڇڏڻ کان سواءِ به ڳري ۽ وڏيون شيون کڻي سگهي ٿو.
4. گريپرز
3D بصري گرفت سسٽم لاءِ حتمي نازڪ ترتيب واري نقطي گرپر آهي. گريپر هڪ روبوٽڪ هٿ آهي جيڪو محسوس ٿيڻ واري شئي کي کڻندو آهي ۽ ان کي سنڀاليندو آهي. اتي ڪيترن ئي قسمن جا گريپر موجود آهن، جن ۾ متوازي جبڑے جي گريپر، ٽي آڱريون گريپر، ۽ سکشن گريپر شامل آهن.
Parallel jaw grippers ٻن متوازي جبڙن تي مشتمل هوندا آهن جيڪي هڪ ٻئي ڏانهن منتقل ڪن ٿا اعتراض کي پڪڙڻ لاءِ. اهي سادو ۽ قابل اعتماد آهن، انهن کي ايپليڪيشنن لاء هڪ مشهور انتخاب بڻائي ٿو جهڙوڪ چونڊ ۽ جڳهه آپريشن. ٽي آڱريون گرپرز وڌيڪ ورسٽائل آهن ۽ مختلف شڪلين ۽ سائيز جي شين کي پڪڙي سگهن ٿيون. اهي پڻ گھمائي سگهن ٿا ۽ اعتراض کي هٿي وٺن، انهن کي اسيمبليء ۽ ٺاهه جي ڪمن لاء مثالي بڻائڻ.
سکشن گريپر ويڪيوم سکشن کپ استعمال ڪن ٿا ان شئي سان ڳنڍڻ لاءِ جنهن کي محسوس ڪيو وڃي ۽ ان کي کڻڻ. اهي شيون هٿ ڪرڻ لاءِ مثالي آهن هموار سطحن جهڙوڪ گلاس، پلاسٽڪ ۽ ڌاتو.
نتيجي ۾، ترقي a3D بصري غير ترتيب ڏنل گراسنگ سسٽمسسٽم جي اهم تشڪيل جي نقطي تي ڌيان ڏيڻ جي ضرورت آهي. انهن ۾ ڊيپٿ سينسر، اعتراض جي سڃاڻڻ وارا الگورتھم، گراسنگ الگورٿمس، ۽ گرپرز شامل آهن. انهن مان هر هڪ ترتيب واري نقطي لاء سڀ کان وڌيڪ مناسب اجزاء کي چونڊڻ سان، محقق ۽ انجنيئر موثر ۽ موثر گرفت سسٽم ٺاهي سگهن ٿا جيڪي غير منظم ماحول ۾ شين جي وسيع رينج کي سنڀالي سگهن ٿيون. انهن سسٽم جي ترقي ۾ مختلف صنعتن جي ڪارڪردگي ۽ پيداوار کي بهتر بڻائڻ جي وڏي صلاحيت آهي، جهڙوڪ پيداوار، لوجسٽڪس، ۽ صحت جي سنڀال.
پوسٽ جو وقت: سيپٽمبر-18-2024
