Son yıllarda robotik alanı, farklı ortamlardaki nesnelerin kavranması, manipülasyonu ve tanınması gibi karmaşık görevleri yerine getirebilen akıllı makinelerin geliştirilmesinde önemli ilerleme kaydetmiştir. Çok ilgi gören araştırma alanlarından biri de 3 boyutlu görsel sırasız kavrama sistemleridir. Bu sistemler, yapılandırılmamış bir ortamda farklı şekil, boyut ve dokudaki nesnelerin nasıl alınacağını öğrenmeyi amaçlamaktadır. Bu makalede verimli bir 3 boyutlu görsel sırasız kavrama sistemi geliştirmek için temel yapılandırma noktalarını inceleyeceğiz.
1. Derinlik sensörleri
Bir proje için ilk ve en kritik konfigürasyon noktası3 boyutlu görsel kavrama sistemiderinlik sensörleridir. Derinlik sensörleri, sensör ile algılanan nesne arasındaki mesafeyi yakalayan, doğru ve ayrıntılı mekansal bilgi sağlayan cihazlardır. Piyasada LIDAR ve stereo kameralar da dahil olmak üzere çeşitli derinlik sensörleri mevcuttur.
LIDAR, mesafeleri ölçmek için lazer teknolojisini kullanan bir başka popüler derinlik sensörüdür. Lazer darbeleri gönderir ve lazerin algılanan nesneden geri dönmesi için gereken süreyi ölçer. LIDAR, nesnenin yüksek çözünürlüklü 3 boyutlu görüntülerini sağlayabilir; bu da onu haritalama, navigasyon ve kavrama gibi uygulamalar için ideal kılar.
Stereo kameralar, yan yana yerleştirilen iki kamerayı kullanarak 3 boyutlu bilgileri yakalayan başka bir derinlik sensörü türüdür. Sistem, her bir kameranın yakaladığı görüntüleri karşılaştırarak, kameralar ile algılanan nesne arasındaki mesafeyi hesaplayabilmektedir. Stereo kameralar hafif, uygun fiyatlı ve kullanımı kolay olduğundan mobil robotlar için popüler bir seçimdir.
3 boyutlu görsel kavrama sistemi için ikinci kritik konfigürasyon noktası nesne tanıma algoritmalarıdır. Bu algoritmalar sistemin farklı nesneleri şekillerine, boyutlarına ve dokularına göre tanımlamasını ve sınıflandırmasını sağlar. Nokta bulutu işleme, yüzey eşleştirme, özellik eşleştirme ve derin öğrenme dahil olmak üzere çeşitli nesne tanıma algoritmaları mevcuttur.
Nokta bulutu işleme, derinlik sensörü tarafından yakalanan 3 boyutlu verileri bir nokta bulutuna dönüştüren popüler bir nesne tanıma algoritmasıdır. Sistem daha sonra algılanan nesnenin şeklini ve boyutunu belirlemek için nokta bulutunu analiz eder. Yüzey eşleştirme, nesnenin kimliğini tanımlamak için algılanan nesnenin 3 boyutlu modelini önceden bilinen nesnelerden oluşan bir kitaplıkla karşılaştıran başka bir algoritmadır.
Özellik eşleştirme, algılanan nesnenin köşeler, kenarlar ve eğriler gibi temel özelliklerini tanımlayan ve bunları önceden bilinen nesnelerden oluşan bir veritabanıyla eşleştiren başka bir algoritmadır. Son olarak derin öğrenme, nesneleri öğrenmek ve tanımak için sinir ağlarını kullanan nesne tanıma algoritmalarında yeni bir gelişmedir. Derin öğrenme algoritmaları nesneleri yüksek doğruluk ve hızla tanıyabiliyor, bu da onları kavrama gibi gerçek zamanlı uygulamalar için ideal kılıyor.
3. Algoritmaları kavramak
Bir cihaz için üçüncü kritik konfigürasyon noktası3 boyutlu görsel kavrama sistemikavrama algoritmalarıdır. Kavrama algoritmaları, robotun algılanan nesneyi alıp manipüle etmesini sağlayan programlardır. Kavrama planlama algoritmaları, kavrama oluşturma algoritmaları ve kuvvet dağıtım algoritmaları dahil olmak üzere çeşitli kavrama algoritmaları mevcuttur.
Kavrama planlama algoritmaları, şekline ve boyutuna göre algılanan nesne için aday kavramaların bir listesini oluşturur. Sistem daha sonra her kavramanın stabilitesini değerlendirir ve en stabil olanı seçer. Kavrama oluşturma algoritmaları, farklı nesnelerin nasıl yakalanacağını ve açık planlamaya gerek kalmadan kavramalar oluşturmayı öğrenmek için derin öğrenme tekniklerini kullanır.
Kuvvet dağıtım algoritmaları, optimum kavrama kuvvetini belirlemek için nesnenin ağırlığını ve dağılımını dikkate alan başka bir kavrama algoritması türüdür. Bu algoritmalar, robotun ağır ve hacimli nesneleri bile düşürmeden alabilmesini sağlayabilir.
4. Tutucular
3 boyutlu görsel kavrama sistemi için son kritik konfigürasyon noktası tutucudur. Tutucu, algılanan nesneyi alıp yönlendiren robotik eldir. Paralel çeneli tutucular, üç parmaklı tutucular ve emmeli tutucular dahil olmak üzere çeşitli tutucu türleri mevcuttur.
Paralel çeneli tutucular, nesneyi kavramak için birbirine doğru hareket eden iki paralel çeneden oluşur. Basit ve güvenilir olmaları, onları alma ve yerleştirme işlemleri gibi uygulamalar için popüler bir seçim haline getiriyor. Üç parmaklı tutucular daha çok yönlüdür ve farklı şekil ve boyutlardaki nesneleri kavrayabilir. Ayrıca nesneyi döndürüp işleyebilirler, bu da onları montaj ve manipülasyon görevleri için ideal kılar.
Emme tutucuları, algılanan nesneye bağlanmak ve onu almak için vakum vantuzları kullanır. Cam, plastik ve metal gibi pürüzsüz yüzeyli nesneleri tutmak için idealdirler.
Sonuç olarak, bir geliştirme3 boyutlu görsel sırasız kavrama sistemisistemin temel yapılandırma noktalarının dikkatli bir şekilde değerlendirilmesini gerektirir. Bunlara derinlik sensörleri, nesne tanıma algoritmaları, kavrama algoritmaları ve tutucular dahildir. Araştırmacılar ve mühendisler, bu konfigürasyon noktalarının her biri için en uygun bileşenleri seçerek, yapılandırılmamış ortamlarda çok çeşitli nesneleri tutabilen verimli ve etkili kavrama sistemleri geliştirebilirler. Bu sistemlerin geliştirilmesi, imalat, lojistik ve sağlık hizmetleri gibi çeşitli endüstrilerin verimliliğini ve üretkenliğini artırma konusunda büyük bir potansiyele sahiptir.
Gönderim zamanı: 18 Eylül 2024
