Учёные МТУСИ разработали ИИ-алгоритм, который увеличит точность движений роботов-манипуляторов
Учёные из МТУСИ предложили новый способ решения проблемы захвата объектов роботами, которые часто сталкиваются с трудностями при сортировке предметов, частично перекрывающих друг друга. Проблема в том, что один объект может мешать захвату другого, и это затрудняет работу манипулятора. Для этого исследователи разработали алгоритм на основе нейронных сетей и RGB-D сенсора, который помогает точно определить нужный объект для захвата.
Никита Белов, старший преподаватель МТУСИ, объяснил, что их метод использует нейросетевой алгоритм YOLOv8 и камеру Intel RealSense D415i для определения расстояний до объектов. Эта система выделяет контуры предметов на изображениях и вычисляет индекс Жаккара, чтобы отличить перекрывающиеся объекты. Важно, что учитывается не только расстояние, но и взаимодействие между предметами, чтобы выбрать объект с минимальным отклонением от эталонных значений.
Тестирование показало, что новый алгоритм обеспечивает высокую точность в сортировке предметов, даже когда они частично скрывают друг друга. Это позволяет роботу-манипулятору захватывать объекты без повреждения оборудования и делает процесс более эффективным. В будущем такие технологии могут значительно улучшить автоматизацию в различных производственных сферах, открывая новые возможности для робототехники.
Источник: www.ferra.ru
Похожие новости:
Технологии в агрокомплексе: мастера, подмастерье и искусственный интеллект
Сверхпроводящий токамак | Рентген в смартфоне | Теневая камера | Контакты для 2D-чипов
Шумоподавляющая ткань | 6 минут термоядерного синтеза | Лазерная связь в космосе | Вакцина от рака
Атомная батарейка | Карманный 3D-принтер | Китайский Мега-Коллайдер | Робот-водитель