Ja, Roboter für industrielle Handhabung Kann Bilder und Tiefeninformationen von Objekten erfassen. Dies wird normalerweise durch Integration mehrerer visueller Sensoren und Tiefenwahrnehmungsgeräte wie RGB -Kameras, 3D -Kameras, strukturierten Lichtsensoren, Lidar- oder Stereo -Vision -Systemen erreicht. Diese Geräte können Robotern helfen, zweidimensionale Bildinformationen von Objekten und Tiefendaten im dreidimensionalen Raum zu erhalten, wodurch Objekte genau identifiziert, lokalisiert und verfolgt werden.

Bildinformationen werden hauptsächlich von RGB -Kameras erhalten, die die Farbe, Form, Textur und Kanten von Objekten für die Objekterkennung und -klassifizierung erkennen können. Und Tiefeninformationen werden verwendet, um die spezifische Position, Haltung (Winkel und Richtung) und die relative Entfernung zur Umgebung eines Objekts im Weltraum zu bestimmen, was für Roboter entscheidend ist, um präzise Greifen- und Hindernisvermeidungsvorgänge durchzuführen. Durch das Erhalten einer Tiefenkarte können Roboter beispielsweise die genaue Höhe eines Objekts in der Tabelle kennen oder das oberste Objekt aus mehreren überlappenden Objekten zum Greifen auswählen.

Durch das Verschmelzen von Bild- und Tiefendaten können Roboter ein vollständiges 3D -Wahrnehmungsmodell erstellen, sodass sie bessere Aufgaben in komplexen oder dynamischen industriellen Umgebungen erledigen können. Wenn Roboter unregelmäßig geformte, gestapelte, überlappende oder teilweise verschleckte Objekte verarbeiten müssen, können Tiefeninformationen ihnen helfen, festzustellen, welche Objekte sicher erfasst werden können und welche Kollisionen oder Störungen verursachen können. Gleichzeitig können Roboter diese Informationen auch verwenden, um die Griffpunkte dynamisch zu optimieren und die Erfolgsrate des Greifens und die Genauigkeit der Handhabung zu verbessern.

Diese visuellen und Tiefensysteme werden häufig mit Algorithmen für künstliche Intelligenz kombiniert, damit Roboter über höhere Fähigkeiten zur Verständnis von Umweltverständnissen aufweisen können. Beispielsweise können Roboter die Art des Objekts durch Bilderkennung bestimmen, den optimalen Pfad und den Griffwinkel basierend auf Tiefeninformationen berechnen und sogar Objektbewegungstrends vorhersagen oder automatisch an Änderungen in der Arbeitsumgebung anpassen.