Ўзбек тили
Robototexnikada 2D va 3D kameralar viziyasini taqqoslash: muhandislar va dasturchilar uchun amaliy tushunchalar
Tashkil Topildi 01.15
Robototexnika sohasida tez rivojlanayotgan texnologiyalar orasida, kamera ko'rish tizimlari mashinalarga dunyoni anglash va o'zaro ta'sir qilish imkonini beruvchi "ko'zlar" sifatida xizmat qiladi. Sanoat avtomatlashtirish va ombor logistikasidan tortib sog'liqni saqlash yordamiga va avtonom navigatsiyaga qadar, 2D va 3D kamera ko'rish o'rtasidagi tanlov robotning ishlashiga, xarajat samaradorligiga va murakkab vazifalarni bajarish qobiliyatiga bevosita ta'sir qiladi. 2D ko'rish robototexnikada uzoq vaqt davomida asosiy bo'lib kelgan, 3D texnologiyasi soʻnggi yillarda sensor dizayni va hisoblash quvvatidagi yutuqlar tufayli sezilarli darajada ommalashdi. Ammo robototexnika dasturingiz uchun qaysi biri toʻgʻri keladi? Ushbu maqola texnik nozikliklarni, haqiqiy dunyo foydalanish holatlarini va sizga maʼlumotli tanlov qilishga yordam beradigan asosiy qaror omillarini tushuntirish uchun sirtqi taqqoslashlardan tashqariga chiqadi — bularning barchasi nega hech bir texnologiya oʻz-oʻzidan "yaxshiroq" emas, balki maʼlum vaziyatlarga koʻproq mos kelishini tushuntirish bilan birga.
Asoslar: Robototexnikada 2D va 3D kamera koʻrish tizimlari qanday ishlaydi
Taqqoslashlarga shoʻngʻishdan oldin, har bir koʻrish tizimining asosiy mexanizmlarini va ular robot platformalari bilan qanday integratsiya qilishini tushunish juda muhim. Asosan, ham 2D, ham 3D kameralar vizual maʼlumotlarni suratga oladi, lekin ular buni fundamental jihatdan boshqacha yoʻllar bilan amalga oshiradilar, bu esa oʻziga xos imkoniyatlar va cheklovlarga olib keladi.
2D kamera koʻrish tizimi: Sodda idrok etish uchun tekis maʼlumotlar
2D kamera ko'rish tizimlari an'anaviy smartfon kamerasiga o'xshash tarzda ikki o'lchovli tasvirlarni suratga olish orqali ishlaydi. Ushbu tasvirlar sahnalarni piksel panjarasi sifatida ifodalaydi, bu erda har bir piksel rang (RGB) yoki yorqinlik (monoxrom kameralar uchun) haqida ma'lumotni o'z ichiga oladi. Robototexnikada 2D kameralar odatda qirralarni, shakllarni, naqshlarni yoki rang kontrastlarini aniqlash uchun tasvirni qayta ishlash algoritmlari bilan birgalikda ishlaydi. Misol uchun, 2D kamera qadoqdagi QR kodini aniqlashi, komponentning uzunligini o'lchashi yoki konveyer lentasidagi ob'ektning mavjudligini aniqlashi mumkin.
2D ko'rishning asosiy xususiyati uning tekislik ma'lumotlariga tayanib ishlashidir. U qiziqish obyekti tekis yuzada joylashgan vazifalarda yoki chuqurlik ahamiyatsiz bo'lgan yoki ikkilamchi usullar (masalan, kamera va maqsad o'rtasidagi doimiy masofadan foydalanish) orqali aniqlanishi mumkin bo'lgan vazifalarda ustunlik qiladi. 2D tizimlari, shuningdek, nisbatan sodda integratsiya qilinadi, 3D muqobillariga qaraganda kamroq hisoblash quvvatini talab qiladi, bu esa ularni ko'plab asosiy robototexnika dasturlari uchun tejamkor tanlovga aylantiradi.
3D Kamera Ko'rishi: Fazoviy Ong Uchun Chuqurlik Ma'lumotlari
3D kamerali ko'rish tizimlari, aksincha, 2D kameralar kabi kenglik va balandlikni emas, balki chuqurlikni ham suratga oladi, bu esa sahna uchun uch o'lchovli "nuqtalar buluti" yoki to'rini yaratadi. Ushbu chuqurlik ma'lumotlari robotlarga haqiqiy fazoviy xabardorlikni beradi - bu ularga ob'ektlar qanchalik uzoqda ekanligini, ularning shaklini va atrof-muhitdagi boshqa elementlarga nisbatan ularning joylashuvini tushunishga imkon beradi. Robototexnikada 3D ma'lumotlarni yaratish uchun ishlatiladigan bir nechta keng tarqalgan texnologiyalar mavjud, jumladan:
• Stereo ko'rish: Ikki kameradan foydalanadi (inson ko'zlariga o'xshash) bir-biriga mos keladigan tasvirlarni suratga olish uchun, keyin esa ikki ko'rinish orasidagi farqni o'lchash orqali chuqurlikni hisoblaydi.
• Vaqt-uchish (ToF): Infraqizil nur chiqaradi va nur ob'ektlardan qaytib sensorga qaytishi uchun ketgan vaqtni o'lchaydi, yorug'lik tezligiga asoslanib chuqurlikni hisoblaydi.
• Tuzilgan yorug'lik: Sahnaga (masalan, panjara yoki nuqtalar) naqsh proyeksiyalash; naqshdagi buzilishlar chuqurlikni hisoblash uchun ishlatiladi.
Ushbu chuqurlikni sezish qobiliyati 3D viziyasini robotlar noto'g'ri shakldagi ob'ektlar bilan o'zaro aloqada bo'lishi, tuzilmagan muhitlarda harakatlanishi yoki ob'ektning aniq pozitsiyasini bilish muhim bo'lgan aniq tanlash va joylashtirish operatsiyalarini bajarishi kerak bo'lgan vazifalar uchun ideal qiladi.
Boshma-bosh taqqoslash: Robot dasturlari uchun asosiy metrikalar
Qaysi vizual tizim sizning ehtiyojlaringizga mos kelishini baholashingizga yordam berish uchun, keling, robototexnika uchun oltita muhim metrikalar bo'yicha 2D va 3D kamera vizualizatsiyasini taqqoslaylik: idrok etish qobiliyatlari, vazifa mosligi, hisoblash talablari, xarajat, atrof-muhitga chidamlilik va integratsiya murakkabligi.
1. Ta'sir qilish qobiliyatlari
2D va 3D vizualizatsiya o'rtasidagi eng muhim farq ularning ta'sir qilish qobiliyatlarida yotadi. 2D tizimlari faqat tekis xususiyatlarni - qirralarni, ranglarni, teksturalarni va 2D tekislikdagi shakllarni aniqlay oladi. Ular qiyshaygan, bir-birining ustiga qo'yilgan yoki notekis shakldagi ob'ektlar bilan kurashadi, chunki ular bir xil 2D proektsiyaga ega bo'lgan tekis ob'ekt va uch o'lchovli ob'ektni ajrata olmaydi. Misol uchun, 2D kamera buklangan qog'ozni tekis varaq bilan xato qilishi mumkin, bu robotni boshqarishda xatolarga olib keladi.
3D tizimlari, aksincha, fazoviy xususiyatlarni ushlaydi, robotlarga ob'ektlarni ularning orientatsiyasi, joylashuvi yoki shaklidan qat'i nazar tanishga imkon beradi. Ular bir-biriga to'g'ri keladigan ob'ektlarni ajratishi, hajmni o'lchashi va hatto 3D yuzalarda kichik nuqsonlarni aniqlashi mumkin (masalan, metall komponentda bir qirqish). Bu 3D ko'rishni atrof-muhitni chuqur tushunishni talab qiladigan vazifalar uchun ancha moslashuvchan qiladi.
2. Vazifa Mosligi
2D va 3D ko‘rish o‘rtasidagi tanlov odatda robotning bajarishi uchun mo‘ljallangan aniq vazifaga bog‘liq. Qaysi vazifalar har bir texnologiyani afzal ko‘rishini ko‘rib chiqaylik:
2D Kamera Ko‘rish uchun Vazifalar
2D ko‘rish nazorat qilingan va chuqurlik muhim omil bo‘lmagan tuzilgan, takrorlanuvchi vazifalarda porlaydi. Ommabop misollar quyidagilarni o‘z ichiga oladi:
• Sifat nazorati: tekis yuzalarni (masalan, bosilgan elektron platlar, yorliqlar) nuqsonlar, masalan, etishmayotgan komponentlar yoki noto'g'ri chop etishlar uchun tekshirish.
• Shtrix-kod/QR-kod skanerlash: logistika yoki ishlab chiqarishda paketlar, mahsulotlar yoki komponentlardagi kodlarni o'qish.
• Tekis yuzalarda joylashish: robot qo'lini konveyer lentasidan buyumlarni olish uchun yo'naltirish, bu erda buyumlar bir tekis joylashtirilgan va tekis yotadi.
• Chiziqni kuzatish: mobil robotlarga oldindan belgilangan chiziqlar bo'ylab harakatlanish imkonini beradi (masalan, omborlarda yoki fabrikalarda).
3D Kamera Ko'rish uchun Vazifalar
3D ko'rish fazoviy xabardorlikni talab qiladigan nostandart yoki murakkab vazifalar uchun zarurdir. Umumiy misollar quyidagilarni o'z ichiga oladi:
• Noto'g'ri shakldagi ob'ektlarni tanlash va joylashtirish: Omborxonalarda mevalar, sabzavotlar yoki tasodifiy yig'ilgan qutilar kabi narsalarni boshqarish.
• Avtonom navigatsiya: Mobil robotlarga (masalan, yetkazib beruvchi robotlar, AGVlar) to'siqlardan qochishga va dinamik muhitlarda (masalan, gavjum trotuarlar, qurilish maydonchalari) navigatsiya qilishga yordam berish.
• Yig'ish vazifalari: Chuqurlik va orientatsiya muhim bo'lgan 3D komponentlarini aniq tekislash (masalan, milga tishli g'ildirakni moslashtirish).
• Tibbiy robototexnika: Jarrohlik amaliyotlarida ichki organlarning 3D ko'rinishlarini taqdim etish yoki robot qo'llarini yumshoq to'qimalar bilan o'zaro ta'sir qilish uchun yo'naltirish orqali jarrohlarga yordam berish.
3. Hisoblash Talablari
Hisoblash quvvati robot tizimlari uchun asosiy masala hisoblanadi, chunki u batareya quvvatiga (mobil robotlar uchun) va umumiy tizim xarajatlariga ta'sir qiladi. 2D ko'rish tizimlari nisbatan kam hisoblash talablariga ega, chunki ular sodda algoritmlar (masalan, qirralarni aniqlash, naqshni moslashtirish) yordamida tekis tasvirlarni qayta ishlaydi. Bu ularni kam quvvatli mikro-kontrollerlar va boshlang'ich darajadagi robot platformalari uchun mos qiladi.
3D ko'rish tizimlari esa, aksincha, sezilarli darajada ko'proq hisoblash quvvatini talab qiladi. Nuqtali bulutlar yoki 3D to'rlarni yaratish va qayta ishlash murakkab algoritmlarni (masalan, stereo moslashtirish, nuqtali bulut segmentatsiyasi) o'z ichiga oladi, bu esa yuqori samarali CPU, GPU yoki maxsus apparatni (masalan, FPGA) talab qiladi. Mobil robotlar uchun bu, agar energiya samarador protsessorlar bilan birga ishlatilmasa, batareya quvvatining kamroq ishlashiga olib kelishi mumkin. Biroq, so'nggi yillarda chekka hisoblash va AI akseleratorlaridagi yutuqlar 3D ko'rishni robototexnika ilovalarining kengroq doirasi uchun yanada maqbul qildi.
4. Xarajat
Xarajat ko'pincha hal qiluvchi omil bo'lib, ayniqsa kichik va o'rta korxonalar (KOK) yoki yuqori hajmdagi robotlarni joylashtirish uchun. 2D kamera ko'rish tizimlari odatda 3D muqobillaridan ancha arzonroqdir. Oddiy 2D monoxrom kamera atigi 50 dollardan boshlanishi mumkin, hatto yuqori darajadagi sanoat 2D kameralari ham odatda 200 dollardan 1000 dollargacha turadi. Bundan tashqari, 2D dasturiy ta'minot va integratsiya vositalari odatda yanada etuk va tejamkor.
3D kamerali ko'rish tizimlari, aksincha, qimmatroqdir. Kirish darajasidagi 3D ToF kamerasi 200 dan 500 dollargacha turishi mumkin, yuqori samarali sanoat 3D kameralari (masalan, aniq ishlab chiqarish uchun stereo ko'rish tizimlari) esa 5000 dollardan oshishi mumkin. 3D ko'rish uchun dasturiy ta'minot va integratsiya xarajatlari ham yuqori, chunki ular nuqta bulutini qayta ishlash va 3D algoritmlarida maxsus tajribani talab qiladi. Biroq, 3D texnologiyasi yanada keng tarqalib borayotganligi sababli, xarajatlar farqi torayib bormoqda va 3D ko'rish 2D tizimlari bilan erishib bo'lmaydigan avtomatlashtirishni ta'minlaydigan vazifalar uchun investitsiyaning qaytishi (ROI) yuqori bo'lishi mumkin.
5. Atrof-muhitga chidamlilik
Robotlar ko'pincha qiyin sharoitlarda ishlaydi, shuning uchun ko'rish tizimining yorug'lik sharoitlari, chang, namlik va tebranish kabi omillarga chidamliligi juda muhimdir. 2D ko'rish tizimlari, odatda, dastlabki 3D tizimlarga qaraganda o'zgaruvchan yorug'lik sharoitlariga ko'proq chidamli, chunki ko'plab 2D kameralar yorug' yoki kam yorug' muhitlarni boshqarish uchun monoxrom sensorlardan yoki sozlanishi mumkin bo'lgan ekspozitsiya sozlamalaridan foydalanadi. Biroq, 2D ko'rish tizimlari yorqinlik, soyalar yoki kontrastni pasaytiradigan bir xil yorug'lik bilan kurashishi mumkin — bu muammolarni maxsus yoritish moslamalari bilan bartaraf etish mumkin.
3D ko'rish tizimlari asosiy texnologiyaga qarab atrof-muhitga chidamliligi bilan farqlanadi. Masalan, stereo ko'rish tizimlari yorug'lik o'zgarishlariga sezgir (chunki ular tasvir kontrastiga tayanadi), ToF va strukturali yorug'lik tizimlari esa faol yoritishdan (infraqizil nur) foydalanganligi sababli o'zgaruvchan yoritishga nisbatan ko'proq chidamli. Biroq, ToF kameralari aks ettiruvchi sirtlar (masalan, metall, shisha) bilan kurashishi mumkin, bu esa nur sensordan uzoqqa aks etishiga olib keladi va chuqurlik ma'lumotlarining noto'g'ri bo'lishiga sabab bo'ladi. Shu bilan birga, strukturali yorug'lik tizimlari chang yoki tutun bilan buzilishi mumkin, bu esa proyeksiyalangan naqshni sochib yuboradi. Umuman olganda, 3D tizimlari atrof-muhitni yanada ehtiyotkorlik bilan rejalashtirishni talab qiladi, ammo sensor dizaynidagi yutuqlar so'nggi yillarda ularning chidamliligini yaxshilagan.
6. Integratsiya murakkabligi
Ko'rish tizimini robot platformasiga integratsiya qilish kamerani robot boshqaruvchisiga ulash, tizimni kalibrlash va tegishli ko'rish algoritmlarini dasturlashni o'z ichiga oladi. 2D ko'rish tizimlarini integratsiya qilish osonroq, chunki ular standart interfeyslardan (masalan, USB, Ethernet) foydalanadi va yaxshi hujjatlashtirilgan dasturiy kutubxonalarga (masalan, OpenCV, Halcon) ega. Kalibrlash ham sodda, chunki u odatda kamerani robotning koordinata tizimi bilan tekis tekislikda tekislashni o'z ichiga oladi.
3D ko'rish tizimlarini integratsiya qilish qo'shimcha chuqurlik o'lchami tufayli murakkabroqdir. Kalibrlash 3D nuqtalar bulutini robotning koordinata tizimiga moslashtirishni o'z ichiga oladi, bu jarayon ko'proq vaqt talab qiladi va maxsus vositalarni talab qiladi. Bundan tashqari, 3D ko'rish algoritmlarini (masalan, nuqtalar bulutini segmentatsiya qilish, ob'ektni tanib olish) dasturlash 2D dasturlashga qaraganda ko'proq malakani talab qiladi. Biroq, ko'plab 3D kamera ishlab chiqaruvchilari hozirda mashhur robot platformalari (masalan, Universal Robots, Fanuc) uchun oldindan tayyorlangan dasturiy ta'minot modullari va integratsiya to'plamlarini taklif etadilar, bu jarayonni soddalashtiradi.
Haqiqiy dunyo foydalanish holatlari misollari: 2D va 3D amalda
Bu farqlarning amalda qanday namoyon bo'lishini ko'rsatish uchun, ikkita haqiqiy robot dasturini va ularda 2D va 3D ko'rish tizimlari qanday (yoki qanday emas) ishlatilganligini ko'rib chiqamiz.
Foydalanish holati 1: Ombor buyurtmalarini bajarish
Ombor buyurtmalarini bajarish markazida robotlar ko'pincha idishlardan buyumlarni olib, jo'natish qutilariga joylashtirish vazifasini bajaradilar. Ushbu vazifa uchun 2D va 3D ko'rish tizimini tanlash ishlov berilayotgan buyumlar turiga bog'liq:
• 2D ko'rish tizimi qo'llanilishi: Agar ombor tekis, bir xil buyumlar (masalan, kitoblar, DVDlar) bilan ixtisoslashgan bo'lsa va ular idishlarda tartibli yig'ilgan bo'lsa, 2D ko'rish tizimi etarli bo'lishi mumkin. 2D kamera buyumlarning chetlarini aniqlay oladi va robot qo'lini ularni olishga yo'naltiradi. Bu yuqori hajmli, kam murakkablikdagi buyurtmalarni bajarish uchun tejamkor yechimdir.
• 3D Ko'rish Ilovasida: Agar omborxonada tasodifiy joylashtirilgan, notekis shakldagi buyumlar (masalan, o'yinchoqlar, kiyim-kechaklar, maishiy texnika) bilan ishlov berilsa, 3D ko'rish muhim ahamiyatga ega. 3D kamera idishning nuqtali bulutini yaratishi, alohida buyumlarni (hatto bir-birining ustiga chiqqan bo'lsa ham) aniqlashi va robot qo'li uchun optimal ushlash nuqtasini aniqlashi mumkin. 3D ko'rishsiz robot bir-birining ustiga chiqqan buyumlarni ajrata olmaydi yoki ularning shakllarini tushuna olmaydi, natijada buyumlarni olishda xatoliklar yuzaga keladi.
Qo'llash holati 2: Sanoat sifatini nazorat qilish
Ishlab chiqarish zavodida robotlar mahsulotlar yig'ish liniyasidan chiqishidan oldin nuqsonlar uchun tekshirish uchun ishlatiladi. Yana bir bor, 2D va 3D ko'rish o'rtasidagi tanlov mahsulotga va aniqlanayotgan nuqsonlar turiga bog'liq bo'ladi:
• 2D ko'rish ilovasi: Bosma elektron platasi (PCB) yoki yorliqlar kabi tekis mahsulotlar uchun 2D ko'rish tizimi etishmayotgan komponentlar, noto'g'ri chop etishlar yoki tirnalishlar kabi nuqsonlarni tekshirishi mumkin. 2D kamera PCBning yuqori aniqlikdagi tasvirlarini suratga olishi va anomaliyalarni aniqlash uchun ularni mos yozuvlar tasviri bilan solishtirishi mumkin. Bu yuqori tezlikdagi ishlab chiqarish liniyalari uchun tezkor, iqtisodiy samarali yechimdir.
• 3D ko'rish ilovasi: Metall quyma yoki plastik qismlar kabi 3D mahsulotlar uchun 3D ko'rish chuqurliklar, yoriqlar yoki o'lchov aniqligi kabi nuqsonlarni aniqlash uchun zarurdir. 3D kamera qismning aniq shakli va o'lchamlarini o'lchashi va ularni 3D model bilan solishtirishi mumkin, bu esa qism sifat standartlariga javob berishini ta'minlaydi. 2D ko'rish bu nuqsonlarni o'tkazib yuboradi, chunki u qismning chuqurligini sezmaydi.
Qanday tanlash kerak: Muhandislar uchun qaror qabul qilish tizimi
Robot dasturingiz uchun 2D va 3D kamera viziyasi o'rtasida tanlov qilishda, ma'lumotli qaror qabul qilish uchun ushbu bosqichma-bosqich tizimdan foydalaning:
1. Vazifa talablarini aniqlang: Robot nima qilish kerakligini aniq belgilashdan boshlang. U tekis yoki 3D ob'ektlarni aniqlashi kerakmi? Chuqurlik haqidagi ma'lumot muhimmi? Atrof-muhit tuzilganmi yoki tuzilmaganmi? Talab qilinadigan aniqlik va tezlik qanday?
2. Xarajat-foyda nisbatini baholang: 2D va 3D tizimlarining umumiy egalik qilish xarajatlarini (TCO) hisoblang, shu jumladan kamera, dasturiy ta'minot, integratsiya va texnik xizmat ko'rsatish. Keyin ROIni baholang: 3D vizualizatsiya boshqa mumkin bo'lmagan avtomatlashtirishni ta'minlaydimi yoki 2D vizualizatsiya kamroq xarajat bilan etarli bo'ladimi?
3. Atrof-muhit omillarini hisobga oling: Robot ishlaydigan muhitni baholang. Yorug'lik o'zgaruvchanmi? Yorqin sirtlar, chang yoki namlik bormi? Ushbu sharoitlarga bardosh bera oladigan vizual tizimni tanlang.
4. Hisoblash va integratsiya resurslarini baholang: 3D ko'rishni qo'llab-quvvatlash uchun sizda hisoblash quvvati bormi? 3D algoritmlarini integratsiya qilish va dasturlash bo'yicha tajribangiz bormi? Agar yo'q bo'lsa, 2D tizimi yaxshiroq tanlov bo'lishi mumkin yoki siz oldindan tayyorlangan 3D integratsiya to'plamlariga investitsiya qilishingiz kerak bo'lishi mumkin.
5. Prototipni sinovdan o'tkazing: Iloji bo'lsa, robototexnika dasturingizning prototipida 2D va 3D ko'rish tizimlarini sinovdan o'tkazing. Bu sizga ishlashni tasdiqlashga, potentsial muammolarni aniqlashga va haqiqiy ma'lumotlarga asoslangan yakuniy qaror qabul qilishga yordam beradi.
Robototexnika sohasida 2D va 3D ko‘rishning kelajagi
Robototexnika texnologiyasi rivojlanib borar ekan, 2D va 3D ko'rish tizimlari ham muhim rol o'ynaydi. 2D ko'rish oddiy, tuzilgan vazifalar uchun tejamkor yechim bo'lib qoladi va sun'iy intellektning rivojlanishi uning imkoniyatlarini oshiradi (masalan, o'zgaruvchan yorug'likda ob'ektni aniqlashni yaxshilash). Shu bilan birga, 3D ko'rish narxlarning pasayishi va integratsiya vositalarining yaxshilanishi bilan yanada qulayroq bo'ladi. Biz ikkalasining ham kuchli tomonlaridan foydalanish uchun 2D va 3D ko'rishni birlashtirgan gibrid tizimlarni ham ko'proq ko'ramiz - masalan, tezkor shtrix-kod skanerlash uchun 2D ko'rishdan va aniq ob'ektni qayta ishlash uchun 3D ko'rishdan foydalanish.
Yana bir muhim tendentsiya 3D ko‘rish bilan AI va mashinani o‘rganishni integratsiyalashdir. AI algoritmlari 3D ob'ektlarni tanib olishni yaxshilash, real vaqt rejimida qaror qabul qilishni ta'minlash va robotlarning dinamik muhitlarga moslashishiga yordam berishi mumkin. Masalan, 3D ko‘rish va AI bilan jihozlangan robot yangi ob'ektlarni qayta dasturlashsiz tanib olishni o‘rganishi mumkin, bu esa uni chakana savdo yoki sog‘liqni saqlash kabi dinamik ilovalar uchun yanada moslashuvchan qiladi.
Xulosa: Bu Moslik Haqida, Ustunlik Emas
Robototexnikada 2D va 3D kameralar ko'rishini muhokama qilishda yagona yechim yo'q. 2D ko'rish oddiy, tuzilgan vazifalar uchun ideal bo'lib, bu yerda xarajat va soddalik ustunlik qiladi, 3D ko'rish esa fazoviy xabardorlikni talab qiladigan murakkab, tuzilmagan vazifalar uchun zarurdir. Asosiysi, ko'rish tizimini robototexnika dasturingizning o'ziga xos talablariga moslashtirish, vazifa murakkabligi, xarajat, atrof-muhit va mavjud resurslar kabi omillarni hisobga olish.
2D va 3D ko'rishning texnik nozik jihatlari va haqiqiy dunyo qo'llanilishini tushunish orqali siz robot tizimingizning samaradorligi va xarajat samaradorligini maksimal darajada oshiradigan asosli qaror qabul qilishingiz mumkin. Siz 2D, 3D yoki gibrid yondashuvni tanlasangiz ham, to'g'ri ko'rish tizimi robotingizga dunyoni aniq "ko'rish"ga va vazifalarini aniqlik va ishonchlilik bilan bajarishga imkon beradi.
Siz robot loyihasi ustida ishlayapsizmi va to'g'ri ko'rish tizimini tanlashda yordamga muhtojmisiz? Quyidagi sharhlarda o'z talablaringizni baham ko'ring va bizning mutaxassislar jamoasi shaxsiy maslahat beradi.
Aloqa
Ma'lumatingizni qoldiring va biz siz bilan bog'lanamiz.
WhatsApp
WeChat