V posledných rokoch oblasť robotiky výrazne pokročila vo vývoji inteligentných strojov schopných vykonávať zložité úlohy, ako je uchopenie, manipulácia a rozpoznávanie predmetov v rôznych prostrediach. Jednou z oblastí výskumu, ktorá si získala veľkú pozornosť, sú 3D vizuálne neusporiadané uchopovacie systémy. Cieľom týchto systémov je naučiť sa zbierať predmety rôznych tvarov, veľkostí a textúr v neštruktúrovanom prostredí. V tomto článku preskúmame kľúčové konfiguračné body pre vývoj efektívneho 3D vizuálneho neusporiadaného uchopovacieho systému.
1. Hĺbkové senzory
Prvý a najkritickejší bod konfigurácie pre a3D vizuálny uchopovací systémsú snímače hĺbky. Hĺbkové senzory sú zariadenia, ktoré zachytávajú vzdialenosť medzi senzorom a snímaným objektom a poskytujú presné a podrobné priestorové informácie. Na trhu sú dostupné rôzne typy hĺbkových senzorov, vrátane LIDAR a stereo kamier.
LIDAR je ďalší populárny hĺbkový senzor, ktorý využíva laserovú technológiu na meranie vzdialeností. Vysiela laserové impulzy a meria čas, za ktorý sa laser odrazí od snímaného objektu. LIDAR dokáže poskytnúť 3D obrázky objektu vo vysokom rozlíšení, vďaka čomu je ideálny pre aplikácie, ako je mapovanie, navigácia a uchopenie.
Stereo kamery sú ďalším typom hĺbkového snímača, ktorý zachytáva 3D informácie pomocou dvoch kamier umiestnených vedľa seba. Porovnaním snímok zachytených každou kamerou dokáže systém vypočítať vzdialenosť medzi kamerami a snímaným objektom. Stereo kamery sú ľahké, cenovo dostupné a ľahko sa používajú, vďaka čomu sú obľúbenou voľbou pre mobilné roboty.
2. Algoritmy rozpoznávania objektov
Druhým kritickým konfiguračným bodom pre 3D vizuálny uchopovací systém sú algoritmy rozpoznávania objektov. Tieto algoritmy umožňujú systému identifikovať a klasifikovať rôzne objekty na základe ich tvaru, veľkosti a textúry. K dispozícii je niekoľko algoritmov rozpoznávania objektov vrátane spracovania mračna bodov, priraďovania povrchov, priraďovania funkcií a hlbokého učenia.
Spracovanie mračna bodov je populárny algoritmus rozpoznávania objektov, ktorý prevádza 3D údaje zachytené snímačom hĺbky na mračno bodov. Systém potom analyzuje mračno bodov, aby identifikoval tvar a veľkosť snímaného objektu. Povrchová zhoda je ďalší algoritmus, ktorý porovnáva 3D model snímaného objektu s knižnicou predtým známych objektov na identifikáciu identity objektu.
Priraďovanie prvkov je ďalší algoritmus, ktorý identifikuje kľúčové vlastnosti snímaného objektu, ako sú rohy, hrany a krivky, a priraďuje ich k databáze predtým známych objektov. A napokon, hlboké učenie je nedávny vývoj v algoritmoch rozpoznávania objektov, ktoré využívajú neurónové siete na učenie a rozpoznávanie objektov. Algoritmy hlbokého učenia dokážu rozpoznať objekty s vysokou presnosťou a rýchlosťou, vďaka čomu sú ideálne pre aplikácie v reálnom čase, ako je napríklad uchopenie.
3. Uchopovacie algoritmy
Tretí kritický konfiguračný bod pre a3D vizuálny uchopovací systémsú uchopovacie algoritmy. Uchopovacie algoritmy sú programy, ktoré umožňujú robotovi zachytiť snímaný objekt a manipulovať s ním. K dispozícii je niekoľko typov uchopovacích algoritmov, vrátane algoritmov plánovania uchopenia, algoritmov generovania uchopenia a algoritmov rozloženia sily.
Algoritmy plánovania uchopenia generujú zoznam kandidátskych uchopení pre snímaný objekt na základe jeho tvaru a veľkosti. Systém potom vyhodnotí stabilitu každého úchopu a vyberie ten najstabilnejší. Algoritmy generovania uchopenia využívajú techniky hlbokého učenia, aby sa naučili, ako uchopiť rôzne objekty a generovať uchopenia bez potreby explicitného plánovania.
Algoritmy rozloženia síl sú ďalším typom uchopovacieho algoritmu, ktorý berie do úvahy hmotnosť a rozloženie objektu na určenie optimálnej uchopovacej sily. Tieto algoritmy dokážu zabezpečiť, že robot dokáže zdvihnúť aj ťažké a objemné predmety bez toho, aby ich spadol.
4. Uchopovače
Posledným kritickým konfiguračným bodom pre 3D vizuálny uchopovací systém je chápadlo. Uchopovač je robotická ruka, ktorá sníma snímaný objekt a manipuluje s ním. K dispozícii je niekoľko typov chápadiel, vrátane chápadiel s paralelnými čeľusťami, trojprstových chápadiel a prísavných chápadiel.
Uchopovače s paralelnými čeľusťami pozostávajú z dvoch paralelných čeľustí, ktoré sa pohybujú smerom k sebe, aby uchopili predmet. Sú jednoduché a spoľahlivé, vďaka čomu sú obľúbenou voľbou pre aplikácie, ako sú operácie vyberania a umiestňovania. Trojprstové chápadlá sú všestrannejšie a dokážu uchopiť predmety rôznych tvarov a veľkostí. Môžu tiež otáčať a manipulovať s objektom, vďaka čomu sú ideálne pre montážne a manipulačné úlohy.
Prísavky používajú vákuové prísavky na pripevnenie k snímanému objektu a jeho uchopenie. Sú ideálne na manipuláciu s predmetmi s hladkým povrchom, ako je sklo, plast a kov.
Na záver, rozvoj a3D vizuálny neusporiadaný uchopovací systémvyžaduje starostlivé zváženie kľúčových bodov konfigurácie systému. Patria sem hĺbkové senzory, algoritmy rozpoznávania objektov, uchopovacie algoritmy a uchopovače. Výberom najvhodnejších komponentov pre každý z týchto konfiguračných bodov môžu výskumníci a inžinieri vyvinúť efektívne a efektívne uchopovacie systémy, ktoré dokážu zvládnuť širokú škálu objektov v neštruktúrovaných prostrediach. Vývoj týchto systémov má veľký potenciál zlepšiť efektivitu a produktivitu rôznych priemyselných odvetví, ako je výroba, logistika a zdravotníctvo.
Čas odoslania: 18. september 2024
