Кампанія падзялілася падрабязнасцямі аб перадавой сістэме ўспрымання свайго чалавекападобнага робата Atlas. Распрацоўшчыкі паказалі, як ён арыентуецца ў складаных умовах заводаў, складоў або дамоў.
Кампанія падзялілася падрабязнасцямі аб перадавой сістэме ўспрымання свайго чалавекападобнага робата Atlas. Распрацоўшчыкі паказалі, як ён арыентуецца ў складаных умовах заводаў, складоў або дамоў.
Шматлікія задачы патрабуюць ад Atlas выканання некалькіх этапаў: выяўлення і ідэнтыфікацыі аб’екта, вызначэння яго месцазнаходжання і дакладнай маніпуляцыі. Заводскія дэталі часта бліскучыя або малакантрастныя, што стварае складанасці для камер робата.
Atlas таксама павінен працаваць у розных умовах, напрыклад, з аб’ектамі на сталах або ў абмежаваных кантэйнерах, і выпраўляць памылкі, такія як падняцце дэталі, якая ўпала, з дапамогай сістэмы камп’ютарнага зроку.
Сістэма ўспрымання Atlas аб’ядноўвае калібраваныя датчыкі, перадавыя алгарытмы ШІ з машынным навучаннем і праграмы ацэнкі стану аб’ектаў. Двухмерная сістэма выяўлення аб’ектаў ідэнтыфікуе стэлажы паводле іх тыпу і аб’ёму, каб пазбягаць сутыкненняў.
Ключавыя пункты, падзеленыя на знешнія (зялёныя) для абыходу перашкод і ўнутраныя (чырвоныя) для дакладнай лакалізацыі паліц або аб’ектаў, сінхранізуюць навакольную прастору з унутранай картай Atlas. Нейронная сетка забяспечвае працу ў рэжыме рэальнага часу без страты манеўранасці.
Для трохмернага ўспрымання Atlas выкарыстоўвае модуль лакалізацыі на аснове ключавых пунктаў, які вызначае яго становішча адносна стэлажоў. Сістэма SuperTracker камбінуе кінематыку, зрок і дадзеныя пра сілу, каб дакладна адсочваць становішча аб’ектаў, нават калі яны часткова схаваныя.
Мадэль ацэнкі становішча, навучаная на сінтэтычных дадзеных, выкарыстоўвае метад рэндэрынгу і параўнання, удакладняючы пазіцыі аб’ектаў з дапамогай CAD-мадэляў або 2D-масак. Фільтры правяраюць неадназначныя візуальныя дадзеныя, забяспечваючы надзейныя маніпуляцыі робата.
Рэлацыраваліся? Цяпер вы можаце каментаваць без верыфікацыі акаўнта.