За останні роки сфера робототехніки досягла значного прогресу в розробці інтелектуальних машин, здатних виконувати складні завдання, такі як захоплення, маніпуляції та розпізнавання об’єктів у різних середовищах. Однією з областей досліджень, яка привернула велику увагу, є тривимірні візуальні невпорядковані системи захоплення. Ці системи мають на меті навчитися підбирати об’єкти різних форм, розмірів і текстур у неструктурованому середовищі. У цій статті ми розглянемо ключові моменти конфігурації для розробки ефективної 3D-візуальної невпорядкованої системи захоплення.
1. Датчики глибини
Перша і найбільш критична точка конфігурації для a3D візуальна система захопленняце датчики глибини. Датчики глибини – це пристрої, які фіксують відстань між датчиком і об’єктом, що відчувається, надаючи точну та детальну просторову інформацію. На ринку доступні різні типи датчиків глибини, включаючи LIDAR і стереокамери.
LIDAR — ще один популярний датчик глибини, який використовує лазерну технологію для вимірювання відстані. Він посилає лазерні імпульси та вимірює час, потрібний лазеру, щоб відскочити від об’єкта, який відчувається. LIDAR може надавати 3D-зображення об’єкта з високою роздільною здатністю, що робить його ідеальним для таких програм, як картографування, навігація та захоплення.
Стереокамери — це ще один тип датчика глибини, який фіксує 3D-інформацію за допомогою двох камер, розташованих одна біля одної. Порівнюючи зображення, зроблені кожною камерою, система може обчислити відстань між камерами та об’єктом, який визначається. Стереокамери легкі, доступні та прості у використанні, що робить їх популярним вибором для мобільних роботів.
2. Алгоритми розпізнавання об'єктів
Другим критичним моментом конфігурації тривимірної системи візуального захоплення є алгоритми розпізнавання об’єктів. Ці алгоритми дозволяють системі ідентифікувати та класифікувати різні об’єкти на основі їх форми, розміру та текстури. Існує кілька доступних алгоритмів розпізнавання об’єктів, включаючи обробку хмари точок, зіставлення поверхонь, зіставлення ознак і глибоке навчання.
Обробка хмари точок — це популярний алгоритм розпізнавання об’єктів, який перетворює тривимірні дані, отримані датчиком глибини, у хмару точок. Потім система аналізує хмару точок, щоб ідентифікувати форму та розмір об’єкта, що визначається. Зіставлення поверхонь — це ще один алгоритм, який порівнює 3D-модель об’єкта, що визначається, з бібліотекою раніше відомих об’єктів, щоб ідентифікувати ідентичність об’єкта.
Зіставлення ознак — це ще один алгоритм, який ідентифікує ключові характеристики об’єкта, що визначається, наприклад кути, краї та криві, і зіставляє їх із базою даних раніше відомих об’єктів. Нарешті, глибоке навчання — це нещодавня розробка в алгоритмах розпізнавання об’єктів, яка використовує нейронні мережі для вивчення та розпізнавання об’єктів. Алгоритми глибокого навчання можуть розпізнавати об’єкти з високою точністю та швидкістю, що робить їх ідеальними для додатків у реальному часі, таких як хапання.
3. Алгоритми хапання
Третя критична точка конфігурації для a3D візуальна система захопленняце алгоритми захоплення. Алгоритми захоплення — це програми, які дозволяють роботу брати об’єкт, який відчувається, і маніпулювати ним. Існує кілька типів алгоритмів захоплення, включаючи алгоритми планування захоплення, алгоритми формування захоплення та алгоритми розподілу сили.
Алгоритми планування захоплення генерують список кандидатів на захоплення об’єкта, який відчувається, на основі його форми та розміру. Потім система оцінює стабільність кожного захоплення та вибирає найстабільніший. Алгоритми генерації хапань використовують методи глибокого навчання, щоб навчитися хапати різні об’єкти та створювати захоплення без необхідності явного планування.
Алгоритми розподілу сили — ще один тип алгоритму захоплення, який враховує вагу та розподіл об’єкта для визначення оптимальної сили хапання. Ці алгоритми можуть гарантувати, що робот може підбирати навіть важкі та громіздкі предмети, не впускаючи їх.
4. Захвати
Останньою критичною точкою конфігурації тривимірної системи візуального захоплення є захват. Захват — це роботизована рука, яка бере та маніпулює об’єктом, що відчувається. Доступно кілька типів захватів, у тому числі захвати з паралельними губками, захвати з трьома пальцями та захвати для всмоктування.
Захвати з паралельними губками складаються з двох паралельних губок, які рухаються назустріч одна одній, щоб захопити предмет. Вони прості та надійні, що робить їх популярним вибором для таких застосувань, як операції підбору та розміщення. Захвати з трьома пальцями більш універсальні і можуть захоплювати предмети різної форми та розміру. Вони також можуть обертати та маніпулювати об’єктом, що робить їх ідеальними для завдань складання та маніпулювання.
Присосні захвати використовують вакуумні присоски, щоб прикріпити до об’єкта, який відчувається, і взяти його. Вони ідеально підходять для роботи з предметами з гладкими поверхнями, такими як скло, пластик і метал.
На закінчення розробка а3D візуальна невпорядкована система захопленнявимагає ретельного розгляду ключових моментів конфігурації системи. До них належать датчики глибини, алгоритми розпізнавання об’єктів, алгоритми захоплення та захвати. Вибираючи найбільш відповідні компоненти для кожної з цих точок конфігурації, дослідники та інженери можуть розробити ефективні та ефективні системи захоплення, які можуть працювати з широким діапазоном об’єктів у неструктурованому середовищі. Розробка цих систем має великий потенціал для підвищення ефективності та продуктивності різних галузей промисловості, таких як виробництво, логістика та охорона здоров’я.
Час публікації: 18 вересня 2024 р
