Vitet e fundit, fusha e robotikës ka bërë përparim të konsiderueshëm në zhvillimin e makinave inteligjente të afta për të kryer detyra komplekse si kapja, manipulimi dhe njohja e objekteve në mjedise të ndryshme. Një fushë e kërkimit që ka tërhequr shumë vëmendje janë sistemet vizuale 3D të kapjes së parregulluar. Këto sisteme synojnë të mësojnë se si të kapin objekte të formave, madhësive dhe teksteve të ndryshme në një mjedis të pastrukturuar. Në këtë artikull, ne do të shqyrtojmë pikat kryesore të konfigurimit për zhvillimin e një sistemi efikas vizual 3D të kapjes së parregulluar.
1. Sensorët e thellësisë
Pika e parë dhe më kritike e konfigurimit për aSistemi i kapjes vizuale 3Djanë sensorët e thellësisë. Sensorët e thellësisë janë pajisje që kapin distancën midis sensorit dhe objektit që ndihet, duke ofruar informacion të saktë dhe të detajuar hapësinor. Ekzistojnë lloje të ndryshme të sensorëve të thellësisë të disponueshme në treg, duke përfshirë LIDAR dhe kamerat stereo.
LIDAR është një tjetër sensor i njohur i thellësisë që përdor teknologjinë lazer për të matur distancat. Ai dërgon pulse lazer dhe mat kohën që i duhet lazerit për t'u kthyer nga objekti që ndihet. LIDAR mund të sigurojë imazhe 3D me rezolucion të lartë të objektit, duke e bërë atë ideal për aplikacione të tilla si harta, navigimi dhe kapja.
Kamerat stereo janë një lloj tjetër sensori i thellësisë që kap informacionin 3D duke përdorur dy kamera të vendosura pranë njëra-tjetrës. Duke krahasuar imazhet e kapura nga çdo aparat fotografik, sistemi mund të llogarisë distancën midis kamerave dhe objektit që ndihet. Kamerat stereo janë të lehta, të përballueshme dhe të lehta për t'u përdorur, duke i bërë ato një zgjedhje popullore për robotët celularë.
2. Algoritmet e njohjes së objekteve
Pika e dytë kritike e konfigurimit për një sistem të kapjes vizuale 3D është algoritmet e njohjes së objekteve. Këto algoritme i mundësojnë sistemit të identifikojë dhe klasifikojë objekte të ndryshme bazuar në formën, madhësinë dhe strukturën e tyre. Ekzistojnë disa algoritme të njohjes së objekteve në dispozicion, duke përfshirë përpunimin e resë së pikave, përputhjen e sipërfaqes, përputhjen e veçorive dhe mësimin e thellë.
Përpunimi i resë me pikë është një algoritëm i njohur i njohjes së objekteve që konverton të dhënat 3D të kapura nga sensori i thellësisë në një re pikë. Sistemi më pas analizon renë e pikës për të identifikuar formën dhe madhësinë e objektit që ndihet. Përputhja e sipërfaqes është një tjetër algoritëm që krahason modelin 3D të objektit që ndjehet me një bibliotekë objektesh të njohura më parë për të identifikuar identitetin e objektit.
Përputhja e veçorive është një tjetër algoritëm që identifikon veçoritë kryesore të objektit që ndihet, të tilla si qoshet, skajet dhe kthesat, dhe i përshtat ato me një bazë të dhënash të objekteve të njohura më parë. Së fundi, mësimi i thellë është një zhvillim i fundit në algoritmet e njohjes së objekteve që përdor rrjetet nervore për të mësuar dhe njohur objektet. Algoritmet e mësimit të thellë mund të njohin objektet me saktësi dhe shpejtësi të lartë, duke i bërë ato ideale për aplikime në kohë reale, si kapja.
3. Algoritmet e kapjes
Pika e tretë kritike e konfigurimit për aSistemi i kapjes vizuale 3Dështë algoritmet e kapjes. Algoritmet e kapjes janë programe që i mundësojnë robotit të marrë dhe të manipulojë objektin që ndihet. Ekzistojnë disa lloje të algoritmeve të kapjes në dispozicion, duke përfshirë algoritmet e planifikimit të kapjes, algoritmet e gjenerimit të kapjes dhe algoritmet e shpërndarjes së forcës.
Algoritmet e planifikimit të kapjes gjenerojnë një listë të kapjeve kandidate për objektin që ndihet bazuar në formën dhe madhësinë e tij. Sistemi më pas vlerëson stabilitetin e çdo kapjeje dhe zgjedh atë më të qëndrueshme. Algoritmet e gjenerimit të kapjes përdorin teknika të të mësuarit të thellë për të mësuar se si të kapni objekte të ndryshme dhe të gjeneroni kapje pa pasur nevojë për planifikim të qartë.
Algoritmet e shpërndarjes së forcës janë një lloj tjetër i algoritmit të kapjes që merr parasysh peshën dhe shpërndarjen e objektit për të përcaktuar forcën optimale të kapjes. Këto algoritme mund të sigurojnë që roboti të mund të marrë edhe objekte të rënda dhe të rënda pa i rënë ato.
4. Kapëse
Pika e fundit kritike e konfigurimit për një sistem kapës vizual 3D është kapëse. Kapëse është dora robotike që kap dhe manipulon objektin që ndihet. Ekzistojnë disa lloje të kapëseve në dispozicion, duke përfshirë kapëset paralele të nofullës, kapëse me tre gishta dhe kapëse thithëse.
Kapëset paralele të nofullës përbëhen nga dy nofulla paralele që lëvizin drejt njëra-tjetrës për të kapur objektin. Ato janë të thjeshta dhe të besueshme, duke i bërë ato një zgjedhje popullore për aplikacione të tilla si operacionet e zgjedhjes dhe vendosjes. Kapëset me tre gishta janë më të gjithanshëm dhe mund të kapin objekte të formave dhe madhësive të ndryshme. Ata gjithashtu mund të rrotullojnë dhe manipulojnë objektin, duke i bërë ato ideale për detyra montimi dhe manipulimi.
Kapëset e thithjes përdorin gota thithëse me vakum për t'u lidhur me objektin që ndjehet dhe për ta marrë atë. Ato janë ideale për trajtimin e objekteve me sipërfaqe të lëmuara si qelqi, plastika dhe metali.
Si përfundim, duke zhvilluar njëSistemi vizual 3D i kapjes së parregulluarkërkon shqyrtim të kujdesshëm të pikave kyçe të konfigurimit të sistemit. Këto përfshijnë sensorë të thellësisë, algoritme të njohjes së objekteve, algoritme kapëse dhe kapëse. Duke zgjedhur komponentët më të përshtatshëm për secilën prej këtyre pikave të konfigurimit, studiuesit dhe inxhinierët mund të zhvillojnë sisteme kapëse efikase dhe efektive që mund të trajtojnë një gamë të gjerë objektesh në mjedise të pastrukturuara. Zhvillimi i këtyre sistemeve ka potencial të madh për të përmirësuar efikasitetin dhe produktivitetin e industrive të ndryshme, si prodhimi, logjistika dhe kujdesi shëndetësor.
Koha e postimit: Shtator-18-2024
