Solución de evitación de obstáculos 3D para robots móviles
¿Qué es la evitación de obstáculos 3D?
- Percepción de profundidad
- Mapeo espacial en tiempo real
- Planificación de rutas adaptativas
La evasión de obstáculos 3D es crucial para mejorar la seguridad y la eficiencia operativa de los robots móviles en entornos dinámicos como centros logísticos y centros sanitarios. A diferencia de las soluciones LiDAR 2D tradicionales, que pueden tener dificultades para diferenciar la altura de los objetos, los sistemas de visión 3D destacan por su capacidad para prevenir colisiones y garantizar un funcionamiento continuo. Estos sistemas avanzados distinguen inteligentemente entre obstáculos temporales y permanentes, así como dinámicos y estáticos, lo que reduce la necesidad de intervenciones costosas y minimiza los riesgos de seguridad.
¿Por qué elegir la solución de evitación de obstáculos 3D MRDVS?
Fusión de datos multimodales
- Combina datos RGB y de profundidad para mejorar la percepción del robot, lo que permite una navegación precisa en entornos complejos.
Integración perfecta
- Se integra fácilmente con los sistemas de control de robots existentes a través de la interfaz de E/S, lo que permite la personalización de los parámetros de evitación.
Reconocimiento semántico de objetos
- Identifica y clasifica objetos dentro del entorno del robot, lo que permite que los robots móviles tomen decisiones informadas para sortear obstáculos.
Superar los límites
| MRDVS CV-SLAM | LiDAR 2D basado en características | Basado en reflector LiDAR 2D | |
| Infraestructura libre |  | | - |
| Entornos que cambian rápidamente | |  | - |
| Espacios públicos y concurridos | | - | |
| Rampas | | - | - |
| Grandes salones | | | |
| Pasillos largos | | - | |
| Uso tanto en interiores como en exteriores. | | - | - |
Cubierto A veces cubierto - No incluye
Mejora de la percepción espacial con el reconocimiento semántico de objetos
El reconocimiento semántico de objetos implica identificar y clasificar objetos dentro del entorno del robot.
Al comprender qué son los objetos y dónde se encuentran, los robots móviles pueden tomar decisiones informadas para sortear obstáculos.
Sensor de cámara ToF para evitar obstáculos
Cámara RGB-D
Fusión de datos multimodales
Habilitado para múltiples cámaras
Algoritmo especial y dispositivos fotónicos integrados
Cuadros por segundo elevado
Hasta 15 cuadros por segundo
Integración perfecta
Interfaces Ethernet compatibles
Robustez ligera
Láser de 940 nm para maximizar la relación señal/ruido (SNR)
Alcance de trabajo de 5 metros
Max 40 metros
Inteligencia perimetral y fusión multimodal
Transformación de coordenadas de nube de puntos
Detección de intrusiones por zonas
Señal de salida de evitación de obstáculos por niveles
Preguntas Frecuentes
Los sistemas tradicionales de navegación 2D se basan en representaciones planas del entorno, que funcionan bien en entornos controlados y planos, pero presentan dificultades en entornos reales con alturas de obstáculos variables, terreno irregular y elementos dinámicos. Esto puede provocar errores de navegación y posibles colisiones. Por el contrario, los sistemas de evasión de obstáculos 3D capturan la estructura tridimensional completa del entorno, lo que permite una mejor detección y evasión de obstáculos a diferentes alturas y profundidades. Esto se traduce en una navegación más precisa y una operación más segura en entornos complejos y dinámicos.
Si bien tanto las cámaras 3D como los lidars 3D proporcionan información de profundidad crucial para la navegación de AGV (vehículos de guiado automático) y AMR (robots móviles autónomos), presentan diferentes ventajas y limitaciones. Generalmente, los lidars 3D ofrecen un mayor alcance de detección, lo que los hace adecuados para entornos amplios y uso en exteriores, mientras que las cámaras 3D tienen un alcance menor, lo que las hace más adecuadas para aplicaciones en interiores. Además, los lidars 3D suelen ser más caros debido a sus avanzadas capacidades de detección, mientras que las cámaras 3D suelen ser más asequibles, lo que ofrece una solución rentable para diversas aplicaciones.
Una cámara 3D puede reemplazar potencialmente a un lidar 3D para la navegación AGV/AMR en entornos donde sus limitaciones, como el alcance y las condiciones de iluminación, no son críticas. Para aplicaciones que requieren cartografía ambiental detallada y de largo alcance, los lidares 3D podrían seguir siendo la opción preferida. La elección entre una cámara 3D y un lidar 3D debe considerar factores como los requisitos específicos de la aplicación, las condiciones ambientales y las limitaciones presupuestarias.
Al seleccionar una cámara 3D para robótica, tenga en cuenta los siguientes factores:
– Resolución y velocidad de fotogramas: Una mayor resolución y velocidad de fotogramas pueden proporcionar datos más detallados y oportunos.
– Campo de visión (FOV): Un campo de visión más amplio permite que la cámara capture una mayor parte del entorno.
– Alcance: Asegúrese de que la cámara pueda detectar objetos con precisión a las distancias requeridas.
– Tamaño y peso: La cámara debe ser adecuada a las limitaciones de tamaño y peso del robot.
– Interfaz de datos: Compatibilidad con las capacidades de procesamiento y las interfaces de datos del robot (por ejemplo, USB, Ethernet).
– Resistencia ambiental: La cámara debe ser capaz de funcionar en las condiciones ambientales previstas, incluyendo la iluminación, la temperatura y la resistencia a la intemperie.
Leer más: Sensor de detección de obstáculos: tipos, ventajas y cómo elegir el adecuado
Aplicaciones
Evitación de obstáculos AGV latente
Evitación de obstáculos con montacargas al aire libre
Evitación de obstáculos mediante vuelo estacionario con drones
Evitación de obstáculos mediante vehículos no tripulados de baja velocidad
Barredora no tripulada con sistema de evitación de obstáculos
Vehículo de inspección con sistema de evitación de obstáculos
Evitación de obstáculos con cortacésped
Protección de seguridad de vehículos autónomos
