Соңгы елларда робототехника өлкәсе төрле шартларда объектларны тоту, манипуляцияләү һәм тану кебек катлаулы эшләрне башкарырга сәләтле акыллы машиналар үстерүдә зур уңышларга иреште. Тикшеренүләрнең бер юнәлеше - 3D визуаль тәртипсез тоту системалары. Бу системалар структурасыз мохиттә төрле формадагы, зурлыктагы, текстуралы әйберләрне ничек алырга икәнен өйрәнүне максат итеп куялар. Бу мәкаләдә без эффектив 3D визуаль тәртипсез тоту системасын үстерү өчен төп конфигурация пунктларын өйрәнәчәкбез.
1. Тирәнлек сенсорлары
Беренче һәм иң критик конфигурация ноктасы3D визуаль тоту системасытирәнлек сенсорлары. Тирәнлек сенсорлары - сенсор белән сизелә торган объект арасын тота торган, төгәл һәм җентекле киңлек мәгълүматы бирә торган җайланмалар. Базарда LIDAR, стерео камералар кебек төрле тирәнлек сенсорлары бар.
LIDAR - дистанцияләрне үлчәү өчен лазер технологиясен кулланган тагын бер популяр тирәнлек сенсоры. Ул лазер импульсларын җибәрә һәм лазер сизелгән объекттан кире кайту өчен вакытны үлчәя. LIDAR объектның югары резолюцияле 3D рәсемнәрен бирә ала, аны карта ясау, навигация һәм тоту кебек кушымталар өчен идеаль итә.
Стерео камералар - бер-берсенең янына урнаштырылган ике камера ярдәмендә 3D мәгълүматны төшерә торган тирәнлек сенсорының тагын бер төре. Cameraәр фотоаппарат белән төшерелгән рәсемнәрне чагыштырып, система камералар белән сизелә торган объект арасын саный ала. Стерео камералар җиңел, арзан һәм куллану җиңел, аларны мобиль роботлар өчен популяр сайлау ясый.
3D визуаль тоту системасы өчен икенче критик конфигурация ноктасы - объектны тану алгоритмнары. Бу алгоритмнар системага төрле объектларны формасына, зурлыгына, текстурасына карап аерырга мөмкинлек бирә. Берничә объектны тану алгоритмнары бар, алар арасында нокта болыт эшкәртү, өслеккә туры килү, үзенчәлекләргә туры килү, тирәнтен өйрәнү.
Нокта болытын эшкәртү - популяр объект тану алгоритмы, ул тирәнлек сенсоры белән алынган 3D мәгълүматны нокта болытына әйләндерә. Аннары система сизелә торган объектның формасын һәм зурлыгын ачыклау өчен нокта болытын анализлый. Faceир өсте туры килү - тагын бер алгоритм, ул сизелгән объектның 3D моделен объектның шәхесен ачыклау өчен элек билгеле объектлар китапханәсе белән чагыштыра.
Функциягә туры килү - почмак, кырлар, кәкреләр кебек сизелә торган объектның төп үзенчәлекләрен ачыклаучы һәм аларны элек билгеле объектлар базасына туры китерүче тагын бер алгоритм. Ниһаять, тирәнтен өйрәнү - объектны тану алгоритмында күптән түгел үсеш, ул нейрон челтәрләрне объектларны өйрәнү һәм тану өчен куллана. Тирән өйрәнү алгоритмнары объектларны югары төгәллек һәм тизлек белән таный ала, аларны реаль вакытта куллану өчен идеаль итә.
3. Алгоритмнарны аңлау
Өченче критик конфигурация ноктасы3D визуаль тоту системасытоту алгоритмнары. Алгоритмнарны тоту - роботка сизелә торган әйберне алырга һәм эшкәртергә мөмкинлек бирүче программалар. Алгоритмнарны тотуның берничә төре бар, алар арасында планлаштыру алгоритмнары, буын алгоритмнары, көч тарату алгоритмнары бар.
Планлаштыру алгоритмнары аның формасына һәм зурлыгына карап сизелә торган объект өчен кандидатлар кулы исемлеген ясыйлар. Аннары система һәр тотрыклылыкны бәяли һәм иң тотрыклысын сайлый. Буын алгоритмнарын аңлау тирән өйрәнү техникасын куллана, төрле объектларны ничек аңларга һәм ачык планлаштыру кирәксез тотып алу.
Көч тарату алгоритмнары - оптималь тоту көчен билгеләү өчен объектның авырлыгын һәм таратуны исәпкә алып, тоту алгоритмының тагын бер төре. Бу алгоритмнар роботның хәтта авыр һәм зур әйберләрне ташламыйча ала алуын тәэмин итә ала.
4. Грипперлар
3D визуаль тоту системасы өчен соңгы критик конфигурация ноктасы - гриппер. Тоткыч - сизелә торган әйберне алып, идарә итүче робот кул. Грипперларның берничә төре бар, алар арасында параллель иҗек тоткычлары, өч бармак тоткычлар һәм сорау тарткычлары бар.
Параллель иҗек тоткычлары ике параллель иҗекләрдән тора, алар объектны аңлау өчен бер-берсенә таба хәрәкәт итәләр. Алар гади һәм ышанычлы, аларны сайлау һәм урнаштыру кебек кушымталар өчен популяр сайлау ясыйлар. Өч бармак тоткыч күпкырлы һәм төрле формадагы һәм зурлыктагы әйберләрне аңлый ала. Алар шулай ук әйберне әйләндерә һәм эшкәртә ала, аларны җыю һәм манипуляция биремнәре өчен идеаль итә.
Саклагычлар вакуум сорау касәләрен сизелә торган әйбергә бәйләп, аны алу өчен кулланалар. Алар пыяла, пластик, металл кебек шома өслекләр белән эш итү өчен идеаль.
Ахырда, үсеш а3D визуаль тәртипсез тоту системасысистеманың төп конфигурация нокталарын игътибар белән карарга тиеш. Аларга тирәнлек сенсорлары, объектны тану алгоритмнары, тоту алгоритмнары, грипперлар керә. Бу конфигурация нокталарының һәрберсе өчен иң кулай компонентларны сайлап, тикшерүчеләр һәм инженерлар эффектив һәм эффектив тотып алу системаларын булдыра алалар, алар структурасыз шартларда төрле объектларны эшкәртә алалар. Бу системаларның үсеше җитештерү, логистика, сәламәтлек саклау кебек төрле тармакларның эффективлыгын һәм җитештерүчәнлеген күтәрү өчен зур потенциалга ия.
Пост вакыты: 18-2024 сентябрь
