Последњих година, област роботике је направила значајан напредак у развоју интелигентних машина способних да обављају сложене задатке као што су хватање, манипулација и препознавање објеката у различитим окружењима. Једна област истраживања која је привукла велику пажњу су 3Д визуелни неуређени системи хватања. Ови системи имају за циљ да науче како да покупе објекте различитих облика, величина и текстура у неструктурираном окружењу. У овом чланку ћемо истражити кључне тачке конфигурације за развој ефикасног 3Д визуелног система неуређеног хватања.
1. Сензори дубине
Прва и најкритичнија конфигурациона тачка за а3Д визуелни систем хватањасу сензори дубине. Сензори дубине су уређаји који хватају растојање између сензора и објекта који се детектује, дајући тачне и детаљне просторне информације. На тржишту су доступни различити типови сензора дубине, укључујући ЛИДАР и стерео камере.
ЛИДАР је још један популаран сензор дубине који користи ласерску технологију за мерење удаљености. Он шаље ласерске импулсе и мери време потребно да се ласер одбије од објекта који се детектује. ЛИДАР може да обезбеди 3Д слике објекта високе резолуције, што га чини идеалним за апликације као што су мапирање, навигација и хватање.
Стерео камере су још један тип сензора дубине који снима 3Д информације користећи две камере постављене једна поред друге. Упоређивањем слика које је снимила свака камера, систем може израчунати растојање између камера и објекта који се детектује. Стерео камере су лагане, приступачне и једноставне за употребу, што их чини популарним избором за мобилне роботе.
2. Алгоритми за препознавање објеката
Друга критична тачка конфигурације за 3Д визуелни систем хватања су алгоритми за препознавање објеката. Ови алгоритми омогућавају систему да идентификује и класификује различите објекте на основу њиховог облика, величине и текстуре. Постоји неколико доступних алгоритама за препознавање објеката, укључујући обраду облака тачака, подударање површине, подударање карактеристика и дубоко учење.
Обрада облака тачака је популаран алгоритам за препознавање објеката који 3Д податке које је ухватио сензор дубине претвара у облак тачака. Систем затим анализира облак тачака да би идентификовао облик и величину објекта који се детектује. Подударање површине је још један алгоритам који пореди 3Д модел објекта који се детектује са библиотеком претходно познатих објеката да би се идентификовао идентитет објекта.
Упаривање карактеристика је још један алгоритам који идентификује кључне карактеристике објекта који се детектује, као што су углови, ивице и кривине, и упарује их са базом података о претходно познатим објектима. Коначно, дубоко учење је недавни развој алгоритама за препознавање објеката који користе неуронске мреже за учење и препознавање објеката. Алгоритми дубоког учења могу препознати објекте са великом прецизношћу и брзином, што их чини идеалним за апликације у реалном времену као што је хватање.
3. Алгоритми хватања
Трећа критична конфигурациона тачка за а3Д визуелни систем хватањаје алгоритми хватања. Алгоритми хватања су програми који омогућавају роботу да покупи и манипулише објектом који се детектује. Доступно је неколико типова алгоритама хватања, укључујући алгоритме планирања хватања, алгоритме генерисања хватања и алгоритме расподеле силе.
Алгоритми за планирање хватања генеришу листу кандидата за хватање за објекат који се детектује на основу његовог облика и величине. Систем затим процењује стабилност сваког хватања и бира најстабилнији. Алгоритми за генерисање хватања користе технике дубоког учења како би научили како да схвате различите објекте и генеришу захвате без потребе за експлицитним планирањем.
Алгоритми за расподелу силе су још један тип алгоритма хватања који узима у обзир тежину и дистрибуцију објекта да би одредио оптималну силу хватања. Ови алгоритми могу осигурати да робот може покупити чак и тешке и гломазне предмете без да их испусти.
4. Хваталице
Коначна критична тачка конфигурације за 3Д визуелни систем хватања је хватаљка. Хватало је роботска рука која подиже и манипулише предметом који се осећа. Доступно је неколико типова хватаљки, укључујући паралелне хватаљке, хватаљке са три прста и усисне хватаљке.
Хваталице за паралелне чељусти састоје се од две паралелне чељусти које се крећу једна према другој да би ухватиле предмет. Они су једноставни и поуздани, што их чини популарним избором за апликације као што су операције бирања и постављања. Хваталице са три прста су свестраније и могу ухватити предмете различитих облика и величина. Такође могу да ротирају и манипулишу објектом, што их чини идеалним за задатке склапања и манипулације.
Усисне хватаљке користе вакуумске усисне чаше за причвршћивање на предмет који се хвата и подизање. Идеални су за руковање предметима са глатким површинама као што су стакло, пластика и метал.
У закључку, развијање а3Д визуелни неуређени систем хватањазахтева пажљиво разматрање кључних тачака конфигурације система. То укључује сензоре дубине, алгоритме за препознавање објеката, алгоритме хватања и хватаљке. Одабиром најприкладнијих компоненти за сваку од ових конфигурационих тачака, истраживачи и инжењери могу развити ефикасне и ефективне системе хватања који могу да рукују широким спектром објеката у неструктурисаним окружењима. Развој ових система има велики потенцијал за побољшање ефикасности и продуктивности различитих индустрија, као што су производња, логистика и здравство.
Време поста: 18.09.2024
