용어 개념

프로젝트 솔루션(약칭 솔루션)은 3D 비전 유도 프로젝트를 해결하기 위한 전체 솔루션으로, 하나 이상의 픽업 장면을 처리할 수 있습니다. "프로젝트 솔루션"은 하나 이상의 "작업 공간"으로 구성됩니다.

작업 공간(약칭 공간)은 특정 픽업 장면에 대한 구체적인 구성 및 픽업 설정을 포함하며, 로봇, 카메라 등의 장면 구성 및 비전 알고리즘, 모션 플래닝 등의 픽업 구성을 포함합니다.

ROI(Region of Interest)는 데이터 내의 특정 영역으로, ROI를 설정하면 처리 효율성과 정확성을 높이고 리소스를 절약할 수 있습니다.

핸드-아이 캘리브레이션은 카메라로 촬영한 캘리브레이션 물체의 자세와 로봇 자세를 수집하여 로봇 좌표계와 카메라 좌표계 간의 변환 관계를 계산하는 것입니다. 계산된 변환 행렬을 사용하여 카메라 좌표계에서의 목표점을 로봇 좌표계로 변환하여 3D 비전 유도 하에 로봇 작업을 수행할 수 있습니다. 핸드-아이 캘리브레이션의 정확도는 시스템의 정확도와 안정성에 직접적인 영향을 미칩니다.

말단 도구는 로봇이 작업을 완료하도록 설계되고 기계 인터페이스에 설치된 장치로, 그리퍼, 흡착기 등이 있습니다.

장면 물체는 실제 로봇 작업 장면의 다양한 물체를 의미하며, 일반적으로 트레이, 물품 바구니, 스탠드 등을 포함합니다.

모션 플래닝 모듈은 로봇이 시작 위치에서 목표 그립 위치까지의 최적 경로 시퀀스를 계산하는 역할을 담당합니다. 이 모듈은 새로운 알고리즘 아키텍처를 채택하여 여러 개의 프리그립 포인트(사전 그립 지점)와 프리리트랙션 포인트(사전 후퇴 지점)를 설정할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 로봇은 복잡한 작업 환경에서 장애물에 효과적으로 대응하면서 가장 적합한 접근 방식과 안전한 후퇴 경로를 지능적으로 선택할 수 있습니다. 이 모듈의 계획 세부 정보 패널은 각 경로의 감지 결과를 직관적으로 표시하며, 정확한 궤적 표시와 충돌 영역 시각화 기능을 결합하여 경로 구성 및 디버깅 과정을 크게 단순화함으로써 엔지니어가 로봇 응용 솔루션을 더 빠르게 구축하고 최적화할 수 있게 합니다.

충돌 감지 과정에서 포인트 클라우드 자체는 직접 충돌 감지에 참여하지 않습니다. 대신, 포인트 클라우드가 분포하는 3차원 공간은 큐브의 모서리 길이가 설정된 충돌 그리드 길이에 도달할 때까지 재귀적으로 8개의 서브큐브로 분할됩니다. 이러한 큐브가 다른 물체와 충돌하면 포인트 클라우드가 충돌한 것으로 간주됩니다. 충돌 그리드 엣지 길이를 조정함으로써 충돌 감지의 정확도와 효율성에 영향을 줄 수 있습니다.

충돌 감지에서 충돌 그리드 엣지 길이는 감지 정확도에 직접적인 영향을 미칩니다: 충돌 그리드 엣지 길이가 작을수록 충돌 감지는 더 정확해지지만, 계산 시간은 더 길어집니다.