예, 산업 처리 로봇 객체의 이미지와 깊이 정보를 캡처 할 수 있습니다. 이것은 일반적으로 RGB 카메라, 3D 카메라, 구조화 된 라이트 센서, LIDAR 또는 스테레오 비전 시스템과 같은 여러 시각적 센서 및 깊이 인식 장치를 통합하여 달성됩니다. 이 장치는 로봇이 3 차원 공간에서 객체 및 깊이 데이터의 2 차원 이미지 정보를 얻어 객체를 정확하게 식별, 찾기 및 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이미지 정보는 주로 객체 인식 및 분류를위한 객체의 색상, 모양, 질감 및 가장자리 기능을 인식 할 수있는 RGB 카메라에 의해 얻어집니다. 깊이 정보는 특정 위치, 자세 (각도 및 방향) 및 우주 물체의 주변 환경에 대한 상대적 거리를 결정하는 데 사용되며, 이는 로봇이 정확한 파악 및 장애물 회피 작업을 수행하는 데 중요합니다. 예를 들어, 깊이 맵을 얻으면 로봇은 테이블의 객체의 정확한 높이를 알 수 있거나 여러 개의 겹치는 객체에서 가장 위의 객체를 선택할 수 있습니다.

이미지와 깊이 데이터를 융합시킴으로써 로봇은 완전한 3D 인식 모델을 구성하여 복잡하거나 역동적 인 산업 환경에서 더 나은 작업을 수행 할 수 있습니다. 로봇이 불규칙한 모양, 쌓인, 겹치거나, 부분적으로 폐색 된 물체를 처리 해야하는 경우, 깊이 정보는 어떤 객체를 안전하게 파악할 수 있고 충돌 또는 간섭을 유발할 수 있는지 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 동시에 로봇은이 정보를 사용하여 파악 지점을 동적으로 최적화하여 파악의 성공률과 핸들링의 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

이러한 시각적 및 깊이 시스템은 종종 인공 지능 알고리즘과 결합되어 로봇이 더 높은 수준의 환경 이해 기능을 갖도록 할 수 있습니다. 예를 들어, 로봇은 이미지 인식을 통해 객체 유형을 결정하고 깊이 정보를 기반으로 최적의 경로 및 파악 각도를 계산하고 객체 이동 추세를 예측하거나 작업 환경의 변경에 자동으로 적응할 수 있습니다 ..