Die Inertial Measurement Unit (IMU), die Beschleunigung messer, Gyroskope und Magnetometer umfasst, kann in Echtzeit Beschleunigungs-und Winkel geschwindigkeit daten von Gelenk bewegungen mit einer Bild wiederhol frequenz von über 1000Hz erfassen. Es bietet dynamische Bewegungs parameter für die Schätzung der Handgelenk position und unterstützt visuelle Daten bei der Durchführung der Kalibrierung der räumlichen Koordinaten. Der im Servomotor des Roboters installierte Encoder berechnet die Gelenk verschiebung durch Aufzeichnen des Rotations winkels des Motors mit einer Genauigkeit von weniger als 0,1 °, wodurch die Bewegungs bahn von Handgelenk und Arm genau verfolgt werden kann und eine präzise Koordinaten referenz der Extremitäten bewegung für die perspektivische Umwandlung bereit gestellt wird. In einigen High-End-Anwendungen ist auch ein VSLAM-Modul (Visual Simultaneous Local ization and Mapping) integriert, das die Selbst lokal isierung und Umgebungs modellierung des Roboters durch einen selbst entwickelten SLAM-Algorithmus realisiert, die Echtzeit-Schleifen verschluss erkennung und den räumlichen Anker unterstützt. unterstützte Lokal isierung, und verbessert die Stabilität der Schätzung der Handgelenk position in komplexen Umgebungen weiter.
Die Wrist World-Technologie muss riesige Mengen an visuellen Daten und Sensordaten verarbeiten, was strenge Anforderungen an die Rechen geschwindigkeit und die Effizienz der Daten übertragung stellt. Die Edge-Computing-Einheit verwendet ein Hochleistungs-SOC (System on Chip), integriert eine unabhängige CNN-Engine (Convolutional Neural Network) und kann eine lokalisierte Echtzeit-Datenverarbeitung realisieren, um Verzögerung probleme zu vermeiden, die durch Cloud-Übertragung verursacht werden. Diese Einheit unterstützt Multi-Thread-Parallel-Computing, das mehrere Videostreams und Sensordaten gleichzeitig verarbeiten kann, vollständige Bildvor verarbeitung, Feature-Extraktion und perspektivische Konvertierungs operationen, um sicher zustellen, dass die Verzögerung bei der Erzeugung des Ich-Bildes auf Millisekunden ebene gesteuert wird. Die Hochgeschwindigkeits-Kommunikation schnitts telle verbindet jede Komponente über USB-Typ-C-oder Ethernet-Schnitts telle anschlüsse mit der Rechen einheit, unterstützt eine Daten übertragungs rate von nicht weniger als 10 Gbit/s und ist mit dem ROS/ROS2-Entwicklungsframework kompatibel, um eine effiziente Übertragung von sicher zustellen visuelle Daten, Sensordaten und Rechen anweisungen. Einige Lösungen werden industrielle Ethernet-Steck verbinder integrieren, um die Anti-Interferenz-Fähigkeit weiter zu verbessern und sich besser an industrielle Betriebs szenarien anzupassen.
Der genaue Betrieb des Roboters muss durch ausführende Komponenten abgeschlossen werden, und der Betriebs effekt hängt von der Überprüfung der Rückkopplung komponenten ab. Als Kern des gemeinsamen Antriebs verfügt der Servomotor über eine hochpräzise Positions steuerung mit einer Reaktions zeit von weniger als 5ms. In Kombination mit dem Encoder kann er eine präzise Bewegung des Handgelenks und des Arms realisieren, um die Genauigkeit der Aktions ausführung unter Anleitung der Perspektive der ersten Person sicher zustellen. Der am Ende der Hand des Roboters installierte taktile Sensor kann taktile Daten wie Greif kraft und Anpressdruck sammeln, wodurch nicht nur der Betriebs effekt zurück geführt und das selbst überwachte Lernen unterstützt werden kann, um die Aktions strategie zu optimieren. kann aber auch taktil-visuelle Korrelation daten der Operations szene für die perspektivische Konvertierung bereitstellen.
Der Kabelbaum ist in Netz kabelbaum und Signal kabelbaum unterteilt. Der Netz kabelbaum bietet eine Hochs trom unterstützung für den Servomotor, um eine stabile Leistung bei Arbeiten mit hoher Intensität zu gewährleisten. Der Signal kabelbaum überträgt die Rückkopplung daten von taktilen Sensoren und Encoder genau, wobei die Übertragungs verzögerung auf Mikros kunden ebene gesteuert wird, was eine Effizienz garantie für die geschlossene Kalibrierung des selbst überwachten Lernens darstellt. In Anbetracht der Hochfrequenz bewegungs eigenschaften des Handgelenks des Roboters müssen die Steck verbinder und Kabelbäume eine extrem starke Flexibilität und Ermüdung beständigkeit aufweisen und die Anforderungen an Miniatur isierung und Anti-Interferenz-Design erfüllen, um einen schlechten Kontakt während der Bewegung zu vermeiden. Seine Leistung wirkt sich direkt auf den Steuerungs effekt des perspektivischen Konvertierungs fehlers der Wrist World-Technologie aus. Ein qualitativ hochwertiges Verbindungs system kann dazu beitragen, den perspektivischen Konvertierungs fehler um mehr als 42,4% zu reduzieren, und wird zu einer wichtigen Unterstützung für die Realisierung präziser Vorgänge.
Schlüssels oftware system-Das Kern gehirn der Datenverarbeitung und der intelligenten Entscheidung sfindung
Wenn die Hardware komponenten die Knochen und Muskeln der Wrist World-Technologie sind, ist das Softwares ystem das Kern gehirn, das die Datenverarbeitung und intelligente Entscheidung sfindung durch Zusammenarbeit mit mehreren Modulen abschließt und Kernfunktionen wie perspektivische Konvertierung und selbst überwachtes Lernen realisiert und räumliche Rekonstruktion.
Als zentrale Plattform für die Informations integration ist das multimodale Daten fusions system dafür ver antwort lich, Multi-Source-Daten wie Vision, Position ierung und Haltung zu empfangen, Fehler verschiedener Geräte durch Daten kalibrierungs-und Fusions algorithmen zu beseitigen und einen einheitlichen Datensatz zu bilden. In Bezug auf die Daten synchron isation und-kalibrierung verwendet das System die Zeitstempel-Synchron isation stech no logie, um die Datenströme von Kameras, IMU, Encoder und anderen Geräten auf derselben Zeitachse zu vereinheitlichen und räumliche Koordinaten abweichungen zu vermeiden, die durch Daten verzögerung verursacht werden. Gleichzeitig korrigiert es Kamera verzerrungen und Sensor fehler durch Kalibrierung algorithmen, um die Konsistenz aller Daten sicher zustellen. In der Multi-Source-Daten fusions verbindung werden Algorithmen wie die Kalman-Filterung und die Bayes'sche Schätzung verwendet, um die Umgebungs informationen visueller Daten, die Bewegungs daten der IMU und die Positions daten des Encoder zu einem einheitlichen räumlichen Zustands vektor zu verschmelzen und umfassend und bereit zustellen genaue Eingabedaten für das 4D-Weltmodell.
Das 4D-Weltmodellsystem ist der Kern der Wrist-World-Technologie. Es erstellt ein dynamisches und interaktives Szenen modell, indem räumliche 3D-Daten und Zeit dimensions informationen miteinander verschmolzen werden. Dies ist auch die Kern logik für die Realisierung einer perspektivischen Konvertierung. In Bezug auf die räumliche 3D-Rekonstruktion konstruiert das System ein 3D-Modell der Operations szene durch Punktwolken stich-und Netz rekonstruktion algorithmen basierend auf den Tiefen daten von binokularen Kameras und TOF-Sensoren, wobei das Umgebungs layout, die 3D-Form des Operations ziels, genau wieder hergestellt wird. und die räumliche Positions beziehung der Gliedmaßen des Roboters. Die Zeit dimensions modellierung integriert die Bewegungs daten von IMU und Encoder, um die Zeitreihen änderungen von Roboter aktionen aufzu zeichnen, erstellt ein dynamisches Bewegungs trajektorien modell, erfasst den vollständigen Bewegungs prozess des Handgelenks von der Anfangs position zur Operations position und liefert zeit dimensionale Aktions kontinuität unterstützung für die perspektivische Konvertierung. Als Schlüssel verbindung extrahiert und generiert der perspektivische Konvertierungs algorithmus das Operations bild der ersten Person aus der Handgelenks perspektive aus dem globalen Bild der dritten Person, indem er Perspektiv transformation und Ansicht synthese algorithmen verwendet, die auf dem räumlichen 3D-Modell und den Bewegungs trajektorie daten basieren. Durch das Erlernen der visuellen Regeln der menschlichen Perspektiv konvertierung kann der Algorithmus automatisch die Informationen von verschluckten Bereichen kompensieren, um die Integrität und Genauigkeit des Ich-Bildes sicher zustellen.
Das selbst überwachte Lern system ist der Schlüssel für die Wrist World-Technologie, um die Abhängigkeit von manuellen Annotationen zu beseitigen. Es realisiert die autonome Optimierung der Schätzung der Handgelenk position und der Genauigkeit der perspektivischen Umwandlung durch integrierte Algorithmen. In der unbe aufsicht igten Feature-Extraction-Verbindung verwendet das System Deep-Learning-Modelle wie Convolutional Neural Network (CNN) und Transformer-Modell, um wichtige Funktionen automatisch aus einer großen Anzahl unbeschrifteter Bilder von Dritten zu extrahieren, einschl ießlich Handgelenk kontur, Operations ziel funktionen und Umgebungs texturen Informationen usw. und baut eine komplette Feature-Datenbank auf. Der Closed-Loop-Kalibrierung mechanismus vergleicht das erzeugte Bild aus der ersten Person mit dem von der lokalen Handgelenks kamera gesammelten realen Bild, berechnet den perspektivische Konvertierungs fehler, passt die Parameter des 4D-Weltmodells durch einen Backpropagation-Algorithmus an und optimiert die perspektivische Konvertierungs genauigkeit. Gleichzeitig überprüft es in Kombination mit den Rückkopplung daten des taktilen Sensors die Wirksamkeit der Operations aktion, korrigiert unabhängig das Modell zur Schätzung der Handgelenk position und bildet ein geschlossenes Lernen der Daten erfassung-Modell optimierung-Genauigkeit. Darüber hinaus kann das Transfer-Lern modul die Fähigkeit zur Konvertierung der erlernten Perspektive auf neue Betriebs szenarien übertragen, Modell parameter durch eine kleine Menge von Szenen anpassungs daten schnell anpassen, die Anpassungs fähigkeit der Technologie für die Szene verbessern und die Schulungs kosten in neuen Szenarien senken.
Das Echtzeit steuerungs system übernimmt die Verantwortung des Planungs zentrums für die Befehls ausführung, das das Bild aus der ersten Person nach der perspektiv ischen Konvertierung mit Betriebs befehlen kombiniert, um den Roboter dazu zu bringen, präzise Aktionen auszuführen. In Bezug auf die Bewegungs planung plant das System den Bewegungs pfad des Handgelenks und der Hand basierend auf der Zielposition und den Umwelt informationen im Bild der ersten Person, vermeidet Kollision risiken und stellt die Geläufigkeit und Genauigkeit der Operations aktionen sicher. In der Befehls ausgabe und Rückkopplung verbindung wandelt das System die geplanten Aktions befehle in Steuersignale des Servomotors um und gibt diese in Echtzeit aus, erhält gleichzeitig die Rückkopplung daten von Encoder und Tast sensor, passt die Aktions parameter dynamisch an. Und stellt sicher, dass die Betriebs genauigkeit den erwarteten Anforderungen entspricht.
Modul übergreifen der Verknüpfung mechanismus-Koordinierter technischer Betrieb
Der effiziente Betrieb der Wrist World-Technologie beruht letztendlich auf der nahtlosen Zusammenarbeit zwischen Hardware komponenten und Softwares ystemen und bildet einen vollständigen Prozess verknüpfung mechanismus für die Sammlung, Verarbeitung, Modellierung, Konvertierung, Ausführung und Optimierung.
In der Daten erfassungs phase sammeln externe Panorama kameras und Tiefen wahrnehmungs geräte synchron globale Bilder von Dritten und 3D-räumliche Daten. IMU und Encoder erfassen in Echtzeit den Bewegungs zustand und die Positions informationen des Handgelenks des Roboters. Diese Daten mit mehreren Quellen werden über Hochgeschwindigkeits-Kommunikation schnitts tellen an die Edge-Computing-Einheit übertragen, und das multimodale Daten fusions system schließt die synchrone Kalibrierung und Integration ab, um einen einheitlichen und genauen Datensatz für die nachfolgende Verarbeitung bereit zustellen.
In der Modellierungs-und Konvertierungs phase wird der integrierte Datensatz in das 4D-Weltmodellsystem eingegeben, um ein dynamisches Szenen modell mit räumlichen und zeitlichen Dimensionen zu erstellen. Basierend auf diesem Modell erzeugt der perspektivische Konvertierungs algorithmus ein Operations bild aus der ersten Person in Kombination mit Handgelenks bewegungs trajektorie daten und führt gleichzeitig eine vorläufige Kalibrierung durch das reale Bild durch, das von der lokalen Handgelenks kamera gesammelt wird, um die Genauigkeit des Bildes sicher zustellen.
In der Lern-und Optimierung phase vergleicht das selbst überwachte Lern system die Unterschiede zwischen dem generierten Bild aus der ersten Person und dem realen Bild, kombiniert das Operations feedback des taktilen Sensors, optimiert unabhängig den perspektivischen Konvertierungs algorithmus und das Modell zur Schätzung der Handgelenk position. und verbessert kontinuierlich die Daten genauigkeit. Der gesamte Prozess erfordert keine manuelle Annotation intervention, wodurch ein autonomes iteratives Upgrade realisiert wird.
Schließlich plant das Echtzeit steuerungs system in der Ausführungs-und Rückkopplung phase präzise Betriebs befehle basierend auf dem optimierten Bild aus der ersten Person und gibt sie an den Servomotor aus, um den Roboter dazu zu bringen, Aktionen wie Greifen und Umdrehen auszuführen. Während des Ausführungs prozesses sammelt jeder Sensor kontinuierlich Daten und passt die Aktions parameter dynamisch an, um sicher zustellen, dass der Betriebs effekt den erwarteten Anforderungen entspricht.
Der Kern vorteil dieses Verknüpfung mechanismus besteht darin, den Closed-Loop-Betrieb der Daten erfassung zu realisieren-intelligente Verarbeitung-autonome Optimierung-präzise Ausführung. Es löst nicht nur den Engpass knapper Daten aus der ersten Person grundlegend, sondern verbessert auch kontinuierlich die System genauigkeit durch selbst überwachtes Lernen und bietet Robotern zuverlässige technische Unterstützung in Bereichen mit extrem hohen Anforderungen an die Betriebs genauigkeit wie Präzisions fertigung und medizinische Chirurgie. Und auch eine neue Richtung für die Entwicklung der Roboter-Raum wahrnehmungs technologie eröffnen.
