So'nggi yillarda robototexnika sohasi turli muhitlarda ob'ektlarni ushlash, manipulyatsiya qilish va tanib olish kabi murakkab vazifalarni bajarishga qodir bo'lgan aqlli mashinalarni yaratishda sezilarli yutuqlarga erishdi. Ko'p e'tiborga sazovor bo'lgan tadqiqot sohalaridan biri bu 3D vizual tartibsiz tushunish tizimlari. Ushbu tizimlar tuzilmagan muhitda turli shakllar, o'lchamlar va to'qimalarga ega narsalarni qanday olishni o'rganishga qaratilgan. Ushbu maqolada biz samarali 3D vizual tartibsiz tushunish tizimini ishlab chiqish uchun asosiy konfiguratsiya nuqtalarini ko'rib chiqamiz.
1. Chuqurlik datchiklari
a uchun birinchi va eng muhim konfiguratsiya nuqtasi3D vizual tushunish tizimichuqurlik datchiklaridir. Chuqurlik datchiklari sensor va seziluvchi ob'ekt orasidagi masofani aniq va batafsil fazoviy ma'lumotlarni taqdim etadigan qurilmalardir. Bozorda LIDAR va stereo kameralar kabi chuqurlik sensorlarining har xil turlari mavjud.
LIDAR - masofalarni o'lchash uchun lazer texnologiyasidan foydalanadigan yana bir mashhur chuqurlik sensori. U lazer impulslarini yuboradi va lazerning sezilayotgan ob'ektdan orqaga qaytishi uchun zarur bo'lgan vaqtni o'lchaydi. LIDAR ob'ektning yuqori aniqlikdagi 3D tasvirlarini taqdim etishi mumkin, bu uni xaritalash, navigatsiya va tushunish kabi ilovalar uchun ideal qiladi.
Stereo kameralar - bu bir-birining yonida joylashgan ikkita kamera yordamida 3D ma'lumotni oladigan chuqurlik sensorining yana bir turi. Har bir kamera tomonidan olingan tasvirlarni taqqoslab, tizim kameralar va sezilayotgan ob'ekt orasidagi masofani hisoblab chiqishi mumkin. Stereo kameralar engil, arzon va ulardan foydalanish oson, bu ularni mobil robotlar uchun mashhur tanlovga aylantiradi.
2. Obyektni tanib olish algoritmlari
3D vizual tushunish tizimi uchun ikkinchi muhim konfiguratsiya nuqtasi ob'ektni aniqlash algoritmlaridir. Ushbu algoritmlar tizimga turli ob'ektlarni shakli, o'lchami va tuzilishiga qarab aniqlash va tasniflash imkonini beradi. Ob'ektni aniqlashning bir nechta algoritmlari mavjud, jumladan nuqta bulutini qayta ishlash, sirtni moslashtirish, xususiyatlarni moslashtirish va chuqur o'rganish.
Nuqtali bulutni qayta ishlash - bu chuqurlik sensori tomonidan olingan 3D ma'lumotlarni nuqta bulutiga aylantiradigan mashhur ob'ektni aniqlash algoritmi. Keyin tizim nuqta bulutini tahlil qilib, sezilayotgan ob'ektning shakli va hajmini aniqlaydi. Surface matching boshqa algoritm boʻlib, u sezilayotgan obʼyektning 3D modelini obʼyekt identifikatorini aniqlash uchun avval maʼlum boʻlgan obʼyektlar kutubxonasi bilan solishtiradi.
Xususiyatlarni moslashtirish - sezilayotgan ob'ektning burchaklar, qirralar va egri chiziqlar kabi asosiy xususiyatlarini aniqlaydigan va ularni ilgari ma'lum bo'lgan ob'ektlar ma'lumotlar bazasiga moslashtiradigan yana bir algoritm. Va nihoyat, chuqur o'rganish - bu ob'ektlarni o'rganish va tanib olish uchun neyron tarmoqlardan foydalanadigan ob'ektni aniqlash algoritmlaridagi so'nggi ishlanma. Chuqur o'rganish algoritmlari ob'ektlarni yuqori aniqlik va tezlik bilan tanib olishi mumkin, bu ularni tushunish kabi real vaqtda ilovalar uchun ideal qiladi.
3. Algoritmlarni tushunish
a uchun uchinchi muhim konfiguratsiya nuqtasi3D vizual tushunish tizimitushunish algoritmlaridir. Tushunish algoritmlari robotga sezilayotgan ob'ektni olish va boshqarish imkonini beruvchi dasturlardir. Tushunish algoritmlarining bir necha turlari mavjud, jumladan tushunish rejalashtirish algoritmlari, tushunish yaratish algoritmlari va kuchlarni taqsimlash algoritmlari.
Tushunishni rejalashtirish algoritmlari uning shakli va o'lchamiga qarab seziladigan ob'ekt uchun nomzod tushunishlar ro'yxatini yaratadi. Keyin tizim har bir tutqichning barqarorligini baholaydi va eng barqarorini tanlaydi. Tushunishni yaratish algoritmlari aniq rejalashtirishni talab qilmasdan turli xil ob'ektlarni qanday tushunish va tushunishni yaratishni o'rganish uchun chuqur o'rganish usullaridan foydalanadi.
Quvvatni taqsimlash algoritmlari optimal ushlab turish kuchini aniqlash uchun ob'ektning og'irligi va taqsimlanishini hisobga oladigan boshqa turdagi ushlash algoritmidir. Ushbu algoritmlar robotning hatto og'ir va katta hajmdagi narsalarni ham ularni tashlamasdan olib ketishini ta'minlaydi.
4. Tutqichlar
3D vizual tushunish tizimi uchun oxirgi muhim konfiguratsiya nuqtasi tutqichdir. Tutqich - bu sezilayotgan ob'ektni ko'taradigan va boshqaradigan robot qo'l. Bir necha turdagi tutqichlar mavjud, jumladan, parallel jag'lar, uch barmoqli ushlagichlar va so'rg'ichlar.
Parallel jag' tutqichlari ob'ektni ushlash uchun bir-biriga qarab harakatlanadigan ikkita parallel jag'dan iborat. Ular oddiy va ishonchli bo'lib, ularni tanlash va joylashtirish operatsiyalari kabi ilovalar uchun mashhur tanlovga aylantiradi. Uch barmoqli ushlagichlar ko'p qirrali bo'lib, turli shakl va o'lchamdagi narsalarni ushlay oladi. Shuningdek, ular ob'ektni aylantirishi va boshqarishi mumkin, bu ularni yig'ish va manipulyatsiya vazifalari uchun ideal qiladi.
So‘rg‘ich tutqichlari sezilayotgan ob’ektga biriktirish va uni olish uchun vakuumli so‘rg‘ichlardan foydalanadi. Ular shisha, plastmassa va metall kabi silliq yuzalarga ega bo'lgan narsalarni ishlatish uchun idealdir.
Xulosa qilib aytganda, ishlab chiqish a3D vizual tartibsiz ushlash tizimitizimning asosiy konfiguratsiya nuqtalarini diqqat bilan ko'rib chiqishni talab qiladi. Bularga chuqurlik sensorlari, ob'ektni aniqlash algoritmlari, tushunish algoritmlari va tutqichlar kiradi. Ushbu konfiguratsiya nuqtalarining har biri uchun eng mos komponentlarni tanlab, tadqiqotchilar va muhandislar tuzilmagan muhitda ob'ektlarning keng doirasini boshqara oladigan samarali va samarali tushunish tizimlarini ishlab chiqishlari mumkin. Ushbu tizimlarning rivojlanishi ishlab chiqarish, logistika va sog'liqni saqlash kabi turli sohalarning samaradorligi va unumdorligini oshirish uchun katta imkoniyatlarga ega.
Yuborilgan vaqt: 2024 yil 18-sentabr
