حالیہ برسوں میں، روبوٹکس کے شعبے نے ایسی ذہین مشینیں تیار کرنے میں اہم پیش رفت کی ہے جو مختلف ماحول میں اشیاء کی گرفت، ہیرا پھیری اور شناخت جیسے پیچیدہ کام انجام دینے کی صلاحیت رکھتی ہیں۔ تحقیق کا ایک شعبہ جس نے بہت زیادہ توجہ حاصل کی ہے وہ ہے 3D بصری غیر ترتیب شدہ گراسنگ سسٹم۔ ان سسٹمز کا مقصد یہ سیکھنا ہے کہ غیر ساختہ ماحول میں مختلف اشکال، سائز اور ساخت کی اشیاء کو کیسے اٹھایا جائے۔ اس آرٹیکل میں، ہم ایک موثر 3D بصری غیر ترتیب شدہ گراسنگ سسٹم تیار کرنے کے لیے کنفیگریشن پوائنٹس کو تلاش کریں گے۔
1. گہرائی کے سینسر
ایک کے لیے پہلا اور سب سے اہم کنفیگریشن پوائنٹ3D بصری گرفت کا نظامگہرائی کے سینسر ہیں۔ گہرائی کے سینسر ایسے آلات ہیں جو سینسر اور محسوس ہونے والی چیز کے درمیان فاصلے کو پکڑتے ہیں، درست اور تفصیلی مقامی معلومات فراہم کرتے ہیں۔ مارکیٹ میں مختلف قسم کے ڈیپتھ سینسر دستیاب ہیں جن میں LIDAR اور سٹیریو کیمرے شامل ہیں۔
LIDAR ایک اور مقبول گہرائی کا سینسر ہے جو فاصلے کی پیمائش کے لیے لیزر ٹیکنالوجی کا استعمال کرتا ہے۔ یہ لیزر کی دالیں بھیجتا ہے اور اس وقت کی پیمائش کرتا ہے جو لیزر کو محسوس ہونے والی چیز سے واپس اچھالنے میں لگتا ہے۔ LIDAR آبجیکٹ کی ہائی ریزولیوشن 3D تصاویر فراہم کر سکتا ہے، جو اسے میپنگ، نیویگیشن اور گراسنگ جیسی ایپلی کیشنز کے لیے مثالی بناتا ہے۔
سٹیریو کیمرے ایک اور قسم کا ڈیپتھ سینسر ہے جو ایک دوسرے کے ساتھ لگے دو کیمروں کا استعمال کرتے ہوئے 3D معلومات حاصل کرتا ہے۔ ہر کیمرے کے ذریعے لی گئی تصاویر کا موازنہ کرکے، سسٹم کیمروں اور محسوس ہونے والی چیز کے درمیان فاصلے کا حساب لگا سکتا ہے۔ سٹیریو کیمرے ہلکے، سستی اور استعمال میں آسان ہیں، جو انہیں موبائل روبوٹس کے لیے ایک مقبول انتخاب بناتے ہیں۔
3D بصری گرفت کے نظام کے لیے دوسرا اہم کنفیگریشن پوائنٹ آبجیکٹ ریکگنیشن الگورتھم ہے۔ یہ الگورتھم سسٹم کو مختلف اشیاء کی شناخت اور ان کی شکل، سائز اور ساخت کی بنیاد پر درجہ بندی کرنے کے قابل بناتے ہیں۔ کئی آبجیکٹ ریکگنیشن الگورتھم دستیاب ہیں، بشمول پوائنٹ کلاؤڈ پروسیسنگ، سطح کی مماثلت، فیچر میچنگ، اور گہری تعلیم۔
پوائنٹ کلاؤڈ پروسیسنگ ایک مقبول آبجیکٹ ریکگنیشن الگورتھم ہے جو ڈیپتھ سینسر کے ذریعے حاصل کیے گئے 3D ڈیٹا کو پوائنٹ کلاؤڈ میں تبدیل کرتا ہے۔ اس کے بعد سسٹم پوائنٹ کلاؤڈ کا تجزیہ کرتا ہے تاکہ محسوس ہونے والی چیز کی شکل اور سائز کی شناخت کی جا سکے۔ سطح کی مماثلت ایک اور الگورتھم ہے جو آبجیکٹ کے 3D ماڈل کا موازنہ کرتا ہے جو پہلے سے معلوم آبجیکٹ کی لائبریری سے محسوس ہوتا ہے تاکہ آبجیکٹ کی شناخت کی شناخت کی جا سکے۔
فیچر مماثلت ایک اور الگورتھم ہے جو محسوس کیے جانے والے آبجیکٹ کی اہم خصوصیات کی نشاندہی کرتا ہے، جیسے کونے، کناروں، اور منحنی خطوط، اور انہیں پہلے سے معلوم اشیاء کے ڈیٹا بیس سے ملاتا ہے۔ آخر میں، گہری تعلیم آبجیکٹ کی شناخت کے الگورتھم میں ایک حالیہ ترقی ہے جو اشیاء کو سیکھنے اور پہچاننے کے لیے نیورل نیٹ ورکس کا استعمال کرتی ہے۔ ڈیپ لرننگ الگورتھم اشیاء کو اعلیٰ درستگی اور رفتار کے ساتھ پہچان سکتے ہیں، جو انہیں ریئل ٹائم ایپلی کیشنز جیسے کہ گرفت کے لیے مثالی بناتے ہیں۔
3. الگورتھم کو پکڑنا
ایک کے لیے تیسرا اہم کنفیگریشن پوائنٹ3D بصری گرفت کا نظامگرفت الگورتھم ہے. گراسنگ الگورتھم ایسے پروگرام ہیں جو روبوٹ کو محسوس ہونے والی چیز کو اٹھانے اور اس میں ہیرا پھیری کرنے کے قابل بناتے ہیں۔ گریسنگ الگورتھم کی کئی اقسام دستیاب ہیں، بشمول گریس پلاننگ الگورتھم، گریس جنریشن الگورتھم، اور فورس ڈسٹری بیوشن الگورتھم۔
گرپ پلاننگ الگورتھم اس کی شکل اور سائز کی بنیاد پر محسوس کیے جانے والے شے کے لیے امیدواروں کی گرفت کی فہرست تیار کرتے ہیں۔ سسٹم پھر ہر گرفت کے استحکام کا جائزہ لیتا ہے اور سب سے زیادہ مستحکم کا انتخاب کرتا ہے۔ گرفت جنریشن الگورتھم یہ سیکھنے کے لیے گہری سیکھنے کی تکنیکوں کا استعمال کرتے ہیں کہ کس طرح مختلف اشیاء کو گرفت میں لینا ہے اور واضح منصوبہ بندی کی ضرورت کے بغیر گرفت پیدا کرنا ہے۔
فورس ڈسٹری بیوشن الگورتھم گریسنگ الگورتھم کی ایک اور قسم ہے جو کہ زیادہ سے زیادہ گرفت کی قوت کا تعین کرنے کے لیے آبجیکٹ کے وزن اور تقسیم کو مدنظر رکھتی ہے۔ یہ الگورتھم اس بات کو یقینی بنا سکتے ہیں کہ روبوٹ بھاری اور بھاری اشیاء کو گرائے بغیر بھی اٹھا سکتا ہے۔
4. پکڑنے والے
3D بصری گرفت کے نظام کے لیے آخری اہم کنفیگریشن پوائنٹ گرپر ہے۔ پکڑنے والا روبوٹک ہاتھ ہے جو محسوس ہونے والی چیز کو اٹھاتا اور اس میں ہیرا پھیری کرتا ہے۔ متعدد قسم کے گریپر دستیاب ہیں، جن میں متوازی جبڑے کے گرپر، تھری فنگر گریپر، اور سکشن گریپرز شامل ہیں۔
متوازی جبڑے کی گرفت دو متوازی جبڑوں پر مشتمل ہوتی ہے جو چیز کو پکڑنے کے لیے ایک دوسرے کی طرف بڑھتے ہیں۔ وہ سادہ اور قابل بھروسہ ہیں، جو انہیں ایپلی کیشنز جیسے کہ پک اینڈ پلیس آپریشنز کے لیے ایک مقبول انتخاب بناتے ہیں۔ تھری فنگر گریپرز زیادہ ورسٹائل ہوتے ہیں اور مختلف اشکال اور سائز کی اشیاء کو پکڑ سکتے ہیں۔ وہ آبجیکٹ کو گھما سکتے ہیں اور جوڑ توڑ بھی کر سکتے ہیں، انہیں اسمبلی اور ہیرا پھیری کے کاموں کے لیے مثالی بناتے ہیں۔
سکشن گریپر ویکیوم سکشن کپ کا استعمال کرتے ہوئے محسوس ہونے والی چیز سے منسلک ہوتے ہیں اور اسے اٹھاتے ہیں۔ وہ شیشے، پلاسٹک اور دھات جیسی ہموار سطحوں والی اشیاء کو سنبھالنے کے لیے مثالی ہیں۔
آخر میں، ترقی پذیر a3D بصری غیر ترتیب شدہ گرفت کا نظامسسٹم کے کلیدی کنفیگریشن پوائنٹس پر احتیاط سے غور کرنے کی ضرورت ہے۔ ان میں گہرائی کے سینسر، آبجیکٹ ریکگنیشن الگورتھم، گراسپنگ الگورتھم، اور گرپرز شامل ہیں۔ ان کنفیگریشن پوائنٹس میں سے ہر ایک کے لیے موزوں ترین اجزاء کا انتخاب کرکے، محققین اور انجینئرز ایسے موثر اور موثر گرفت سسٹم تیار کر سکتے ہیں جو غیر ساختہ ماحول میں اشیاء کی ایک وسیع رینج کو سنبھال سکتے ہیں۔ ان نظاموں کی ترقی میں مختلف صنعتوں جیسے مینوفیکچرنگ، لاجسٹکس اور صحت کی دیکھ بھال کی کارکردگی اور پیداواری صلاحیت کو بہتر بنانے کی بڑی صلاحیت ہے۔
پوسٹ ٹائم: ستمبر 18-2024
