V zadnjih letih je področje robotike močno napredovalo pri razvoju inteligentnih strojev, ki so sposobni opravljati kompleksne naloge, kot so prijemanje, manipulacija in prepoznavanje predmetov v različnih okoljih. Eno področje raziskav, ki je pritegnilo veliko pozornosti, so 3D vizualni sistemi neurejenega prijemanja. Cilj teh sistemov je naučiti se pobirati predmete različnih oblik, velikosti in tekstur v nestrukturiranem okolju. V tem članku bomo raziskali ključne konfiguracijske točke za razvoj učinkovitega 3D vizualnega sistema neurejenega prijemanja.
1. Senzorji globine
Prva in najbolj kritična konfiguracijska točka za a3D vizualni prijemalni sistemso senzorji globine. Senzorji globine so naprave, ki zajemajo razdaljo med senzorjem in zaznanim predmetom ter zagotavljajo natančne in podrobne prostorske informacije. Na trgu so na voljo različne vrste senzorjev globine, vključno z LIDAR in stereo kamerami.
LIDAR je še en priljubljen senzor globine, ki uporablja lasersko tehnologijo za merjenje razdalj. Pošilja laserske impulze in meri čas, ki je potreben, da se laser odbije od zaznanega predmeta. LIDAR lahko zagotovi 3D slike visoke ločljivosti, zaradi česar je idealen za aplikacije, kot so kartiranje, navigacija in prijemanje.
Stereo kamere so druga vrsta senzorja globine, ki zajema 3D informacije z dvema kamerama, postavljenima ena poleg druge. S primerjavo slik, ki jih posname posamezna kamera, lahko sistem izračuna razdaljo med kamerama in predmetom, ki ga zaznava. Stereo kamere so lahke, cenovno dostopne in enostavne za uporabo, zaradi česar so priljubljena izbira za mobilne robote.
2. Algoritmi za prepoznavanje objektov
Druga kritična konfiguracijska točka za sistem 3D vizualnega prijemanja so algoritmi za prepoznavanje predmetov. Ti algoritmi omogočajo sistemu, da prepozna in razvrsti različne predmete glede na njihovo obliko, velikost in teksturo. Na voljo je več algoritmov za prepoznavanje objektov, vključno z obdelavo oblaka točk, ujemanjem površin, ujemanjem funkcij in globokim učenjem.
Obdelava oblaka točk je priljubljen algoritem za prepoznavanje objektov, ki pretvori 3D podatke, ki jih zajame senzor globine, v oblak točk. Sistem nato analizira oblak točk, da prepozna obliko in velikost zaznanega predmeta. Površinsko ujemanje je še en algoritem, ki primerja 3D model zaznanega predmeta s knjižnico predhodno znanih predmetov, da identificira identiteto predmeta.
Ujemanje funkcij je še en algoritem, ki identificira ključne značilnosti zaznanega predmeta, kot so vogali, robovi in krivulje, ter jih poveže z zbirko podatkov predhodno znanih predmetov. Nazadnje je globoko učenje nedavni razvoj algoritmov za prepoznavanje predmetov, ki uporablja nevronske mreže za učenje in prepoznavanje predmetov. Algoritmi globokega učenja lahko prepoznajo predmete z visoko natančnostjo in hitrostjo, zaradi česar so idealni za aplikacije v realnem času, kot je prijemanje.
3. Algoritmi prijemanja
Tretja kritična konfiguracijska točka za a3D vizualni prijemalni sistemso algoritmi za prijemanje. Algoritmi za prijemanje so programi, ki robotu omogočajo, da pobere in manipulira z zaznanim predmetom. Na voljo je več vrst prijemalnih algoritmov, vključno z algoritmi za načrtovanje prijema, algoritmi za generiranje prijema in algoritmi za porazdelitev sile.
Algoritmi za načrtovanje prijemov ustvarijo seznam kandidatov za prijeme za zaznavani predmet na podlagi njegove oblike in velikosti. Sistem nato oceni stabilnost vsakega prijema in izbere najstabilnejšega. Algoritmi za generiranje prijemov uporabljajo tehnike globokega učenja, da se naučijo prijemati različne predmete in ustvarjati prijeme brez potrebe po izrecnem načrtovanju.
Algoritmi porazdelitve sile so druga vrsta prijemalnih algoritmov, ki upoštevajo težo in porazdelitev predmeta, da določijo optimalno prijemalno silo. Ti algoritmi lahko zagotovijo, da lahko robot pobere tudi težke in zajetne predmete, ne da bi jih padel.
4. Prijemala
Končna kritična konfiguracijska točka za 3D vizualni prijemalni sistem je prijemalo. Prijemalo je robotska roka, ki pobere in manipulira zaznavani predmet. Na voljo je več vrst prijemal, vključno z vzporednimi prijemali, triprstnimi prijemali in sesalnimi prijemali.
Prijemala z vzporednimi čeljustmi so sestavljena iz dveh vzporednih čeljusti, ki se premikata ena proti drugi, da primeta predmet. So preprosti in zanesljivi, zaradi česar so priljubljena izbira za aplikacije, kot so operacije izbire in postavitve. Triprstna prijemala so bolj vsestranska in lahko primejo predmete različnih oblik in velikosti. Prav tako lahko vrtijo in manipulirajo s predmetom, zaradi česar so idealni za naloge sestavljanja in manipulacije.
Sesalna prijemala uporabljajo vakuumske priseske, da se pritrdijo na zaznavani predmet in ga poberejo. Idealni so za rokovanje s predmeti z gladkimi površinami, kot so steklo, plastika in kovina.
Skratka, razvoj a3D vizualni sistem neurejenega prijemanjazahteva natančno preučitev ključnih konfiguracijskih točk sistema. Ti vključujejo senzorje globine, algoritme za prepoznavanje predmetov, algoritme za prijemanje in prijemala. Z izbiro najprimernejših komponent za vsako od teh konfiguracijskih točk lahko raziskovalci in inženirji razvijejo učinkovite in uspešne prijemalne sisteme, ki lahko obravnavajo široko paleto predmetov v nestrukturiranih okoljih. Razvoj teh sistemov ima velik potencial za izboljšanje učinkovitosti in produktivnosti različnih industrij, kot so proizvodnja, logistika in zdravstvo.
Čas objave: 18. september 2024
