Trong những năm gần đây, lĩnh vực robot đã đạt được tiến bộ đáng kể trong việc phát triển các máy móc thông minh có khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp như nắm bắt, thao tác và nhận dạng vật thể trong các môi trường khác nhau. Một lĩnh vực nghiên cứu đã thu hút được nhiều sự chú ý là hệ thống nắm bắt không có thứ tự trực quan 3D. Các hệ thống này nhằm mục đích học cách nhặt các vật thể có hình dạng, kích thước và kết cấu khác nhau trong một môi trường không có cấu trúc. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các điểm cấu hình chính để phát triển hệ thống nắm bắt hình ảnh 3D không có thứ tự hiệu quả.
1. Cảm biến độ sâu
Điểm cấu hình đầu tiên và quan trọng nhất cho mộtHệ thống nắm bắt hình ảnh 3Dlà cảm biến độ sâu. Cảm biến độ sâu là thiết bị ghi lại khoảng cách giữa cảm biến và đối tượng được cảm nhận, cung cấp thông tin không gian chính xác và chi tiết. Có nhiều loại cảm biến độ sâu khác nhau hiện có trên thị trường, bao gồm LIDAR và camera âm thanh nổi.
LIDAR là một cảm biến độ sâu phổ biến khác sử dụng công nghệ laser để đo khoảng cách. Nó phát ra các xung laser và đo thời gian cần thiết để tia laser phản xạ trở lại từ vật thể được cảm nhận. LIDAR có thể cung cấp hình ảnh 3D có độ phân giải cao của vật thể, khiến nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng như lập bản đồ, điều hướng và nắm bắt.
Camera âm thanh nổi là một loại cảm biến độ sâu khác có chức năng ghi lại thông tin 3D bằng cách sử dụng hai camera đặt cạnh nhau. Bằng cách so sánh các hình ảnh được chụp bởi mỗi camera, hệ thống có thể tính toán khoảng cách giữa các camera và đối tượng được cảm nhận. Camera âm thanh nổi có trọng lượng nhẹ, giá cả phải chăng và dễ sử dụng, khiến chúng trở thành lựa chọn phổ biến cho robot di động.
2. Thuật toán nhận dạng đối tượng
Điểm cấu hình quan trọng thứ hai đối với hệ thống nắm bắt hình ảnh 3D là các thuật toán nhận dạng đối tượng. Các thuật toán này cho phép hệ thống xác định và phân loại các đối tượng khác nhau dựa trên hình dạng, kích thước và kết cấu của chúng. Có một số thuật toán nhận dạng đối tượng có sẵn, bao gồm xử lý đám mây điểm, khớp bề mặt, khớp tính năng và học sâu.
Xử lý đám mây điểm là một thuật toán nhận dạng đối tượng phổ biến giúp chuyển đổi dữ liệu 3D được cảm biến độ sâu thu thập thành đám mây điểm. Sau đó, hệ thống sẽ phân tích đám mây điểm để xác định hình dạng và kích thước của đối tượng được cảm nhận. Đối sánh bề mặt là một thuật toán khác so sánh mô hình 3D của đối tượng được cảm nhận với thư viện các đối tượng đã biết trước đó để xác định danh tính của đối tượng.
Đối sánh tính năng là một thuật toán khác xác định các tính năng chính của đối tượng được cảm nhận, chẳng hạn như các góc, cạnh và đường cong, đồng thời đối sánh chúng với cơ sở dữ liệu của các đối tượng đã biết trước đó. Cuối cùng, học sâu là sự phát triển gần đây trong các thuật toán nhận dạng đối tượng sử dụng mạng lưới thần kinh để học và nhận dạng đối tượng. Các thuật toán học sâu có thể nhận dạng các đối tượng với độ chính xác và tốc độ cao, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các ứng dụng thời gian thực như nắm bắt.
3. Thuật toán nắm bắt
Điểm cấu hình quan trọng thứ ba cho mộtHệ thống nắm bắt hình ảnh 3Dlà các thuật toán nắm bắt. Thuật toán nắm bắt là các chương trình cho phép robot nhặt và thao tác với đối tượng được cảm nhận. Có một số loại thuật toán nắm bắt có sẵn, bao gồm thuật toán lập kế hoạch nắm bắt, thuật toán tạo nắm bắt và thuật toán phân phối lực.
Các thuật toán lập kế hoạch nắm bắt tạo ra một danh sách các khả năng nắm bắt ứng cử viên cho đối tượng được cảm nhận dựa trên hình dạng và kích thước của nó. Sau đó, hệ thống sẽ đánh giá độ ổn định của từng tay nắm và chọn ra tay nắm ổn định nhất. Các thuật toán tạo nắm bắt sử dụng các kỹ thuật học sâu để học cách nắm bắt các đối tượng khác nhau và tạo ra các nắm bắt mà không cần lập kế hoạch rõ ràng.
Thuật toán phân bổ lực là một loại thuật toán nắm khác có tính đến trọng lượng và sự phân bổ của đối tượng để xác định lực nắm tối ưu. Các thuật toán này có thể đảm bảo robot có thể nhặt được cả những vật nặng và cồng kềnh mà không làm rơi chúng.
4. Dụng cụ kẹp
Điểm cấu hình quan trọng cuối cùng cho hệ thống nắm bắt hình ảnh 3D là bộ kẹp. Bộ kẹp là bàn tay robot nhặt và thao tác với vật thể được cảm nhận. Có một số loại dụng cụ kẹp, bao gồm dụng cụ kẹp hàm song song, dụng cụ kẹp ba ngón tay và dụng cụ kẹp hút.
Dụng cụ kẹp hàm song song bao gồm hai hàm song song di chuyển về phía nhau để nắm lấy vật thể. Chúng đơn giản và đáng tin cậy, khiến chúng trở thành lựa chọn phổ biến cho các ứng dụng như thao tác gắp và đặt. Dụng cụ kẹp ba ngón tay linh hoạt hơn và có thể nắm các vật thể có hình dạng và kích cỡ khác nhau. Họ cũng có thể xoay và thao tác đối tượng, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các nhiệm vụ lắp ráp và thao tác.
Dụng cụ kẹp hút sử dụng giác hút chân không để gắn vào vật thể được cảm nhận và nhặt lên. Chúng rất lý tưởng để xử lý các vật thể có bề mặt nhẵn như thủy tinh, nhựa và kim loại.
Tóm lại, phát triển mộtHệ thống nắm bắt không có thứ tự trực quan 3Dđòi hỏi phải xem xét cẩn thận các điểm cấu hình chính của hệ thống. Chúng bao gồm cảm biến độ sâu, thuật toán nhận dạng đối tượng, thuật toán nắm bắt và dụng cụ kẹp. Bằng cách chọn các thành phần phù hợp nhất cho từng điểm cấu hình này, các nhà nghiên cứu và kỹ sư có thể phát triển các hệ thống nắm bắt hiệu quả và hiệu quả có thể xử lý nhiều loại đối tượng trong môi trường phi cấu trúc. Sự phát triển của các hệ thống này có tiềm năng lớn để nâng cao hiệu quả và năng suất của các ngành công nghiệp khác nhau, như sản xuất, hậu cần và chăm sóc sức khỏe.
Thời gian đăng: 18-09-2024
