Pochopení aplikace 3D vidění v oblasti AGV/AMR

Klíčové s sebou:

3D vidění umožňuje mobilním robotům vidět, rozumět a interagovat s prostředím. Jde o multidisciplinární technologii kombinující počítačovou grafiku, počítačové vidění a umělou inteligenci. Technologie 3D vidění zachycuje trojrozměrné souřadnice každého bodu v jeho zorném poli prostřednictvím 3D kamer a rekonstruuje 3D obraz pomocí algoritmů. Ve srovnání s 2D zobrazováním je 3D vidění stabilnější, odolnější vůči změnám prostředí a osvětlení a nabízí lepší uživatelský zážitek a vyšší bezpečnost.

Technologické cesty 3D vidění

3D senzory fungují jako „oči“ 3D vidění a využívají kombinace více kamer a hloubkových senzorů ke sběru dat o trojrozměrné poloze a velikosti objektů. Hlavními v současnosti dostupnými 3D zrakovými senzory jsou binokulární kamery, strukturované světelné kamery a TOF (Time of Flight) kamery.

• Technologie 3D strukturovaného světla: Tato metoda využívá infračervené světlo, které se promítá na objekt s určitým kódováním. Když se světlo odráží zpět, vzor se deformuje v závislosti na vzdálenosti objektu. Obrazový snímač zachytí deformovaný vzor a pomocí triangulace se vypočítá deformace každého pixelu, aby se odvodila odpovídající disparita a dále se vypočítala hodnota hloubky.

• Princip TOF (Time of Flight).: Tato technika využívá zdroj infračerveného světla k vyzařování vysokofrekvenčních světelných pulzů na objekt, poté přijímá odražené pulzy a vypočítává vzdálenost od kamery k objektu měřením doby průchodu světelných pulzů. V současné době jsou na trhu dvě hlavní řešení TOF: dTOF a iTOF. Odborníci z oboru se domnívají, že dTOF postupně nahradí iTOF, protože má vynikající výkon v klíčových aspektech, jako je rozlišení, přesnost, extrémně nízká spotřeba energie, silné schopnosti proti rušení a jednoduchá kalibrace. dTOF má však vysoké technické překážky, vysokou systémovou integraci a omezené zdroje dodavatelského řetězce.

• Technologie binokulárního stereo vidění: Tato metoda simuluje lidské vidění tím, že pozoruje stejný objekt ze dvou úhlů pohledu a získává obrazy objektu z různých perspektiv. Pomocí triangulace se vypočítá polohová odchylka (disparita) mezi pixely v obrazech, aby se získal 3D obraz objektu. Hardwarová struktura binokulárního stereo vidění obvykle používá dvě kamery jako zařízení pro získávání vizuálního signálu. Tyto kamery se připojují k počítači prostřednictvím karty pro získávání obrazu se dvěma vstupy a analogové signály shromážděné kamerami jsou vzorkovány, filtrovány, vylepšeny a převedeny do digitální podoby a nakonec poskytují obrazová data počítači.

Aplikace 3D Vision v mobilních robotech

Vzhledem k tomu, že technologie vidění se vyvíjí z 2D na 3D, stávají se 3D zrakové senzory u mobilních robotů klíčové, nabízejí vnímání hloubky a umožňují snímání v reálném čase v trojrozměrných prostorech, přesné rozpoznávání objektů, detekci a vyhýbání se více překážkám, inteligentní rozhodování, a automatizované vedení. Tyto schopnosti se stále více uplatňují v logistice, elektronickém obchodování, automatizaci, výrobě, průmyslových a servisních robotech, komerčních prostředích a dalších, s rozšiřujícími se hranicemi aplikací.

V mobilní robotice se 3D vidění používá hlavně pro navigaci, vyhýbání se překážkám a rozpoznávání a dokování koncového materiálu.

• Navigace: Přesné snímání prostředí je primárním úkolem mobilních robotů. „Prostředí“ zde zahrnuje různé faktory, jako je rušení z různých světelných podmínek uvnitř a venku, překážky v cestě, zda je trasa volná a rovná, typy objektů v prostředí, zda existují lidé, kteří mohou způsobit, že robot zpomalte nebo zastavte, zda je paleta před vámi prázdná nebo plná, kde jsou vkládací otvory naložené palety a jak naplánovat trasu pro vyzvednutí. Zjednodušeně řečeno, logika je taková, že mobilní robot založený na vidění musí přesně rozpoznávat své okolí, vyhýbat se dynamickým a statickým překážkám, dynamicky se přibližovat k cílovému objektu (navigace) a správně interagovat s cílovým objektem (detekce objektu a rozpoznání polohy).

• Vyhýbání se překážkám: Trh nabízí různé senzory pro vyhýbání se překážkám, jako jsou jednořádkové LiDAR, ultrazvukové a kolizní proužky. Kolizní pásy jsou obvykle poslední obrannou linií pro prevenci násilné srážky; vyhýbání se ultrazvukovým překážkám často vede k falešně pozitivním výsledkům; jednořádkový LiDAR má významná slepá místa (detekuje pouze překážky ve dvourozměrné rovině, nedokáže detekovat překážky pod nebo nad laserem, což představuje bezpečnostní riziko). 3D zrakové senzory mohou tyto nedostatky kompenzovat. Nejlepším současným řešením vyhýbání se překážkám pro mobilní roboty je kombinace 3D kamerových senzorů a LiDAR, přičemž 3D kamerové senzory poskytují přesné vyhýbání se překážkám na krátké a střední vzdálenosti a LiDAR pro dvourozměrné vyhýbání se překážkám na velké vzdálenosti. Vzhledem k tomu, že kamery TOF prakticky nemají žádná slepá místa, jsou v současnosti nejrozšířenějšími kamerami 3D vidění pro vyhýbání se překážkám AGV.

• Ukončit rozpoznávání a dokování: V některých skladech je umístění zboží složité a ruční nebo automobilové umístění palet je často nepřesné. Tato nepřesnost ztěžuje bezpilotnímu vysokozdvižnému vozíku přesnou identifikaci palety pomocí tradičních mechanických limitů nebo rozpoznávání monokulární kamerou, což vede k častým chybám polohování během dokování palet a následně k nízké provozní efektivitě. Pomocí 3D vidění k zachycení snímků palet v kombinaci s vhodnými algoritmy pro zpracování obrazu dokáže vysokozdvižný vozík identifikovat polohu a souřadnice polohy palety, inteligentně upravit směr vkládání a dosáhnout bezobslužné inteligentní manipulace s paletou, což řeší problém významné úhlové odchylky během bezobslužného vysokozdvižného vozíku. dokování palet. Algoritmy AI lze navíc použít k posílení a hloubkovému učení modelů rozpoznávání palet, což dále zvyšuje přesnost rozpoznávání a sledování palet.
•  

Budoucí směry: Vyšší rozlišení, rychlejší obnovovací frekvence, lepší přizpůsobivost prostředí

S tím, jak se aplikace mobilních robotů neustále prohlubují, vzrostla poptávka po vyšších schopnostech snímání, což tlačí vývoj technologie 3D vidění tímto směrem. Současná aplikace 3D vidění u mobilních robotů je však stále v rané fázi. Jak se mobilní roboty neustále vyvíjejí, s rozmanitějšími aplikačními prostředími, požadavky na systémy 3D vidění budou přísnější, což povede k dalším upgradům technologie 3D vidění.

Klikněte prosím na níže uvedený odkaz a přečtěte si více:

Představujeme podvozek robota Reeman Moon Knight

Představujeme Flash Food Delivery Robot

Představujeme porodního robota zdravotní sestry