3D řešení pro předcházení překážkám pro mobilní roboty
Co je 3D vyhýbání se překážkám
- Vnímání hloubky
- Prostorové mapování v reálném čase
- Adaptivní plánování cesty
Vyhýbání se 3D překážkám je zásadní pro zvýšení bezpečnosti a provozní efektivity mobilních robotů v dynamických prostředích, jako jsou logistická centra a zdravotnická zařízení. Na rozdíl od tradičních 2D řešení LiDAR, která se mohou potýkat s diferenciací výšek objektů, systémy 3D vidění vynikají v prevenci kolizí a zajištění nepřetržitého provozu. Tyto pokročilé systémy inteligentně rozlišují mezi dočasnými a trvalými překážkami a také dynamickými a statickými překážkami, čímž snižují potřebu nákladných zásahů a minimalizují bezpečnostní rizika.
Proč zvolit MRDVS 3D řešení pro vyhýbání se překážkám
Multimodální fúze dat
- Kombinuje data RGB a hloubku pro zlepšení vnímání robota a umožňuje přesnou navigaci ve složitých prostředích.
Bezproblémová integrace
- Snadná integrace se stávajícími řídicími systémy robota prostřednictvím I/O rozhraní, což umožňuje přizpůsobení parametrů vyhýbání se.
Sémantické rozpoznávání objektů
- Identifikuje a klasifikuje objekty v prostředí robota, což umožňuje mobilním robotům činit informovaná rozhodnutí pro navigaci kolem překážek.
Tlačit za hranice
| MRDVS CV-SLAM | 2D LiDAR založený na funkcích | Na bázi 2D reflektoru LiDAR | |
| Infrastruktura zdarma |  | | - |
| Rychle se měnící prostředí | |  | - |
| Veřejné a přeplněné prostory | | - | |
| Rampy | | - | - |
| Velké sály | | | |
| Dlouhé chodby | | - | |
| Vnitřní i venkovní použití | | - | - |
Krytý Někdy Kryté - Není v ceně
Zlepšení prostorového vnímání pomocí sémantického rozpoznávání objektů
Sémantické rozpoznávání objektů zahrnuje identifikaci a klasifikaci objektů v prostředí robota.
Díky pochopení toho, co jsou objekty a kde se nacházejí, mohou mobilní roboti činit informovaná rozhodnutí pro navigaci kolem překážek.
ToF kamerový senzor pro vyhýbání se překážkám
Kamera RGB-D
Multimodální fúze dat
Více kamer povoleno
Integrovaný speciální algoritmus a fotonická zařízení
Vysoká frekvence snímků
Až 15 snímků za sekundu
Bezproblémová integrace
Podporovaná ethernetová rozhraní
Lehká robustnost
940nm laser pro maximalizaci SNR
Pracovní rozsah 5 metrů
Max. 40 metrů
Edge Intelligence a multimodální fúze
Transformace souřadnic mračna bodů
Detekce narušení zóny
Výstupní signál pro stupňovité vyhýbání se překážkám
Nejčastější dotazy
Tradiční 2D navigační systémy spoléhají na rovinné reprezentace prostředí, které dobře fungují v kontrolovaných plochých nastaveních, ale bojují v reálných prostředích s různými výškami překážek, nerovným terénem a dynamickými prvky. To může vést k chybám navigace a potenciálním kolizím. Naproti tomu 3D systémy pro vyhýbání se překážkám zachycují celou trojrozměrnou strukturu prostředí, což umožňuje lepší detekci a vyhýbání se překážkám v různých výškách a hloubkách. Výsledkem je přesnější navigace a bezpečnější provoz ve složitých a dynamických prostředích.
Zatímco 3D kamery i 3D lidary poskytují informace o hloubce klíčové pro navigaci AGV (Automated Guided Vehicle) a AMR (Autonomous Mobile Robot), mají různé silné stránky a omezení. Obecně platí, že 3D lidary nabízejí delší dosah detekce, takže jsou vhodné pro velká prostředí a venkovní použití, zatímco 3D kamery mají kratší dosah, takže jsou vhodnější pro vnitřní aplikace. Kromě toho jsou 3D Lidary obecně dražší kvůli svým pokročilým schopnostem snímání, zatímco 3D kamery jsou obvykle dostupnější a poskytují nákladově efektivní řešení pro mnoho aplikací.
3D kamera může potenciálně nahradit 3D Lidar pro navigaci AGV/AMR v prostředích, kde její omezení, jako je dosah a světelné podmínky, nejsou kritickými problémy. Pro aplikace vyžadující podrobné a dlouhodobé mapování prostředí mohou být stále preferovány 3D lidary. Volba mezi 3D kamerou a 3D Lidarem by měla vzít v úvahu faktory, jako jsou specifické požadavky aplikace, podmínky prostředí a rozpočtová omezení.
Při výběru 3D kamery pro robotiku zvažte následující faktory:
– Rozlišení a snímková frekvence: Vyšší rozlišení a snímková frekvence mohou poskytnout podrobnější a aktuální data.
– Zorné pole (FOV): Širší zorné pole umožňuje kameře zachytit větší část okolí.
– Dosah: Zajistěte, aby kamera dokázala přesně detekovat objekty v požadovaných vzdálenostech.
– Velikost a hmotnost: Kamera by měla být vhodná pro velikostní a hmotnostní omezení robota.
– Datové rozhraní: Kompatibilita s výpočetními schopnostmi robota a datovými rozhraními (např. USB, Ethernet).
– Odolnost vůči vlivům prostředí: Kamera by měla být schopna fungovat v očekávaných podmínkách prostředí, včetně osvětlení, teploty a odolnosti vůči povětrnostním vlivům.
Čtěte více: Senzor detekce překážek: Typy, výhody a jak si vybrat ten správný
Aplikace
Latentní vyhýbání se překážkám AGV
Vyhýbání se překážkám venkovního vysokozdvižného vozíku
Vyhýbání se překážkám ve vznášejícím se dronu
Bezpilotní vozidlo s nízkou rychlostí, které se vyhýbá překážkám
Bezpilotní zametač - vyhýbání se překážkám
Objížďka překážek inspekčního vozidla
Sekačka na trávu se vyhýbá překážkám
Bezpečnostní ochrana autonomních vozidel
