قام باحثون من معهد شيبورا للتكنولوجيا باليابان بتطوير مجموعة بيانات جديدة ثلاثية الأبعاد مصممة لتحسين دقة الإمساك الروبوتية والقدرة على التكيف في البيئات الصناعية. تُظهر مجموعة البيانات، التي تدمج صور RGB والصور العميقة، إمكانات كبيرة لتعزيز دقة الروبوتات التي تؤدي مهام الاختيار والمكان في البيئات الديناميكية.
يشير التقدير الدقيق لوضعية الجسم إلى قدرة الروبوت على تحديد موضع الجسم واتجاهه. إنه ضروري للروبوتات، خاصة في مهام الانتقاء والمكان، والتي تعتبر بالغة الأهمية في صناعات مثل التصنيع والخدمات اللوجستية. نظرًا لأن الروبوتات يتم تكليفها بشكل متزايد بعمليات معقدة، فإن قدرتها على التحديد الدقيق لدرجات الحرية الست (وضعية 6D) للأشياء، والموضع، والاتجاه، تصبح أمرًا بالغ الأهمية. تضمن هذه القدرة أن الروبوتات يمكنها التفاعل مع الأشياء بطريقة موثوقة وآمنة. ومع ذلك، على الرغم من التقدم في التعلم العميق، فإن أداء خوارزميات تقدير الوضعية ثلاثية الأبعاد إلى حد كبير…
