ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา สาขาวิทยาการหุ่นยนต์มีความก้าวหน้าอย่างมากในการพัฒนาเครื่องจักรอัจฉริยะที่สามารถทำงานที่ซับซ้อน เช่น การจับ การจัดการ และการจดจำวัตถุในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน การวิจัยด้านหนึ่งที่ได้รับความสนใจอย่างมากคือระบบจับยึดแบบภาพ 3 มิติที่ไม่เป็นระเบียบ ระบบเหล่านี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเรียนรู้วิธีหยิบสิ่งของที่มีรูปร่าง ขนาด และพื้นผิวที่แตกต่างกันในสภาพแวดล้อมที่ไม่มีโครงสร้าง ในบทความนี้ เราจะสำรวจจุดการกำหนดค่าที่สำคัญสำหรับการพัฒนาระบบโลภแบบไม่เรียงลำดับด้วยภาพ 3 มิติที่มีประสิทธิภาพ
1. เซ็นเซอร์ความลึก
จุดกำหนดค่าแรกและสำคัญที่สุดสำหรับระบบจับภาพสามมิติคือเซ็นเซอร์วัดความลึก เซ็นเซอร์ความลึกเป็นอุปกรณ์ที่จับระยะห่างระหว่างเซ็นเซอร์และวัตถุที่ถูกตรวจจับ โดยให้ข้อมูลเชิงพื้นที่ที่แม่นยำและละเอียด มีเซ็นเซอร์ความลึกหลายประเภทในท้องตลาด รวมถึง LIDAR และกล้องสเตอริโอ
LIDAR เป็นอีกหนึ่งเซ็นเซอร์วัดความลึกยอดนิยมที่ใช้เทคโนโลยีเลเซอร์ในการวัดระยะทาง โดยจะส่งพัลส์เลเซอร์ออกไปและวัดเวลาที่เลเซอร์ใช้ในการสะท้อนกลับจากวัตถุที่ถูกตรวจจับ LIDAR สามารถให้ภาพ 3 มิติที่มีความละเอียดสูงของวัตถุ ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานต่างๆ เช่น การทำแผนที่ การนำทาง และการจับ
กล้องสเตอริโอเป็นเซ็นเซอร์ความลึกอีกประเภทหนึ่งที่เก็บข้อมูล 3 มิติโดยใช้กล้องสองตัวที่วางติดกัน โดยการเปรียบเทียบภาพที่ถ่ายโดยกล้องแต่ละตัว ระบบสามารถคำนวณระยะห่างระหว่างกล้องกับวัตถุที่ตรวจจับได้ กล้องสเตอริโอมีน้ำหนักเบา ราคาไม่แพง และใช้งานง่าย ทำให้เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับหุ่นยนต์เคลื่อนที่
จุดกำหนดค่าที่สำคัญจุดที่สองสำหรับระบบจับภาพ 3 มิติคืออัลกอริธึมการรู้จำวัตถุ อัลกอริธึมเหล่านี้ช่วยให้ระบบสามารถระบุและจำแนกวัตถุต่างๆ ตามรูปร่าง ขนาด และพื้นผิวได้ มีอัลกอริธึมการรู้จำวัตถุหลายอย่าง รวมถึงการประมวลผลพอยต์คลาวด์ การจับคู่พื้นผิว การจับคู่คุณสมบัติ และการเรียนรู้เชิงลึก
การประมวลผลพอยต์คลาวด์เป็นอัลกอริธึมการรู้จำวัตถุยอดนิยมที่แปลงข้อมูล 3 มิติที่เซ็นเซอร์วัดความลึกจับไว้เป็นพอยต์คลาวด์ จากนั้นระบบจะวิเคราะห์พอยต์คลาวด์เพื่อระบุรูปร่างและขนาดของวัตถุที่กำลังตรวจจับ การจับคู่พื้นผิวเป็นอีกอัลกอริธึมที่เปรียบเทียบโมเดล 3 มิติของวัตถุที่รับรู้กับไลบรารีของวัตถุที่รู้จักก่อนหน้านี้เพื่อระบุตัวตนของวัตถุ
การจับคู่คุณลักษณะเป็นอีกอัลกอริธึมที่ระบุคุณลักษณะหลักของวัตถุที่กำลังรับรู้ เช่น มุม ขอบ และเส้นโค้ง และจับคู่คุณลักษณะเหล่านั้นกับฐานข้อมูลของวัตถุที่รู้จักก่อนหน้านี้ สุดท้ายนี้ การเรียนรู้เชิงลึกคือการพัฒนาล่าสุดในอัลกอริธึมการรู้จำวัตถุที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อเรียนรู้และจดจำวัตถุ อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกสามารถจดจำวัตถุได้อย่างแม่นยำและความเร็วสูง ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ เช่น การจับ
3. อัลกอริธึมโลภ
จุดกำหนดค่าที่สำคัญจุดที่สามสำหรับระบบจับภาพสามมิติคืออัลกอริธึมการจับ อัลกอริธึมการจับเป็นโปรแกรมที่ช่วยให้หุ่นยนต์รับและจัดการวัตถุที่ถูกตรวจจับ มีอัลกอริธึมการจับหลายประเภทให้เลือก รวมถึงอัลกอริธึมการวางแผนการจับ อัลกอริธึมการสร้างการจับ และอัลกอริธึมการกระจายแรง
อัลกอริธึมการวางแผน Grasp จะสร้างรายการความสามารถในการจับสำหรับวัตถุที่ถูกตรวจจับตามรูปร่างและขนาด จากนั้นระบบจะประเมินความเสถียรของที่จับแต่ละอันและเลือกอันที่เสถียรที่สุด อัลกอริธึมการสร้าง Grasp ใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อเรียนรู้วิธีจับวัตถุต่างๆ และสร้างความเข้าใจโดยไม่จำเป็นต้องวางแผนอย่างชัดเจน
อัลกอริธึมการกระจายแรงเป็นอัลกอริธึมการจับอีกประเภทหนึ่งที่คำนึงถึงน้ำหนักและการกระจายของวัตถุเพื่อกำหนดแรงยึดที่เหมาะสมที่สุด อัลกอริธึมเหล่านี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าหุ่นยนต์สามารถหยิบจับสิ่งของที่หนักและเทอะทะได้โดยไม่ทิ้งสิ่งของเหล่านั้น
4. กริปเปอร์
จุดกำหนดค่าวิกฤตขั้นสุดท้ายสำหรับระบบจับภาพ 3 มิติคือมือจับ กริปเปอร์คือมือหุ่นยนต์ที่หยิบจับและควบคุมวัตถุที่รับรู้ มีมือจับหลายประเภทให้เลือกใช้งาน รวมถึงมือจับแบบขากรรไกรแบบขนาน มือจับแบบสามนิ้ว และมือจับแบบดูด
มือจับแบบขากรรไกรคู่ขนานประกอบด้วยขากรรไกรสองอันที่ขนานกันซึ่งเคลื่อนเข้าหากันเพื่อจับวัตถุ เรียบง่ายและเชื่อถือได้ ทำให้เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับการใช้งาน เช่น การหยิบและวาง อุปกรณ์มือจับแบบสามนิ้วมีความหลากหลายมากกว่าและสามารถจับวัตถุที่มีรูปร่างและขนาดต่างกันได้ นอกจากนี้ยังสามารถหมุนและจัดการวัตถุได้ ทำให้เหมาะสำหรับงานประกอบและจัดการ
อุปกรณ์จับยึดแบบดูดใช้ถ้วยดูดสุญญากาศเพื่อยึดติดกับวัตถุที่ตรวจจับแล้วหยิบขึ้นมา เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการหยิบจับวัตถุที่มีพื้นผิวเรียบ เช่น แก้ว พลาสติก และโลหะ
โดยสรุปแล้วการพัฒนากระบบจับภาพ 3 มิติแบบไม่เรียงลำดับต้องพิจารณาจุดการกำหนดค่าหลักของระบบอย่างรอบคอบ ซึ่งรวมถึงเซ็นเซอร์ความลึก อัลกอริธึมการรู้จำวัตถุ อัลกอริธึมการจับ และอุปกรณ์จับยึด ด้วยการเลือกส่วนประกอบที่เหมาะสมที่สุดสำหรับจุดกำหนดค่าแต่ละจุด นักวิจัยและวิศวกรสามารถพัฒนาระบบโลภที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลซึ่งสามารถจัดการกับวัตถุได้หลากหลายในสภาพแวดล้อมที่ไม่มีโครงสร้าง การพัฒนาระบบเหล่านี้มีศักยภาพอย่างมากในการปรับปรุงประสิทธิภาพและผลผลิตของอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การผลิต โลจิสติกส์ และการดูแลสุขภาพ
เวลาโพสต์: 18 ก.ย.-2024
