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通过将深度感知与各种类型的3D数据#xff08;如体积数据、点云、纹理等#xff09;相结合#xff0c;仓库机器人可以在错综复杂环境中实现自主导航#xff0c;物品检测…深度感知对仓库机器人应用至关重要尤其是在自主导航、物品拾取与放置、库存管理等方面。
通过将深度感知与各种类型的3D数据如体积数据、点云、纹理等相结合仓库机器人可以在错综复杂环境中实现自主导航物品检测灵活避开障碍物精准拾取目标物品将其准确无误地放置在特定位置同时有效优化仓库空间布局提升作业效率。 机械臂拾取 仓储应用
3D视觉技术
3D传感器是支持现实场景深度感知测量的基础技术。常见的3D视觉技术如立体相机、激光雷达、渡越时间相机和激光三角测量。
3D技术的选择取决于具体的应用和需求每项技术都有其独特的优势。例如激光雷达和激光三角测量技术由于内置诸如旋转镜等运动部件因此不适合在恶劣环境中使用。
立体相机不易受到阳光直射的干扰更适合户外应用场景。立体相机的成本通常低于其他3D传感器。立体相机在计算图像中的3D数据时相较于上述其他技术需要更高的计算能力。部分立体相机配备了板载处理能力从而减轻主机的数据处理负担。
此外在某些应用场景下物体的识别依赖于彩色图像而彩色点云则能提供更丰富的情境感知。相较于其他常见的3D视觉技术需要额外配备彩色相机立体相机则能提供彩色图像与彩色点云。
这往往是在范围与精度之间做出的一种权衡考量。例如远程传感器的精度相对较低而短距离传感器则具有较高的精度。在测距能力方面激光雷达具备最远的测距能力其次是立体相机最后是渡越时间传感器。激光三角测量的覆盖范围虽然最短但其精度却更高。自主导航和障碍避让功能需要较长的探测范围而物品拾取与放置操作只需中等范围的覆盖即可。近距离范围探测主要用于物体的识别与检查。 ·各种3D视觉技术范围和精度的平衡·
立体技术广泛适用于大多数仓库机器人的应用场景。它能提供灵活的覆盖范围和足够的精度性能。它拥有较低的成本优势能够轻松适应恶劣环境条件同时提供物体识别所需的彩色图像。
立体成像概述
立体成像技术模拟人类视觉中的3D感知原理。人类的双眼从两个不同视角观察同一场景可以通过视差即两个不同视角下物体位置的位移推断出距离。
在立体成像系统投入使用前必须进行一次性相机校准在每一帧图像中相机首先捕捉原始的左右图像随后在矫正步骤中使用前期校准得到的信息。经过矫正的图像被传递至立体匹配步骤生成视差图。最后通过三角测量步骤将视差图转换为3D点云。
立体相机的关键设计驱动因素是3D精度。深度误差由以下公式得出ΔZ d。它取决于以下因子
“Z” 范围
“B” 基线即两台相机之间的距离
“f” 像素中的焦距与相机视野及图像分辨率相关。
基于此公式深度误差随范围的增加而呈二次方增长。这是立体相机在远距离操作中面临的一个主要局限性。为了减少误差我们可以采取多种措施例如延长基线长度、提高分辨率或缩小视野范围。 立体工业相机的应用 使用自主移动机器人AMR的仓库机器人技术
深度感知对仓库机器人应用至关重要尤其是在自主导航、物品拾取与放置、库存管理等方面。
通过将深度感知与各种类型的3D数据如体积数据、点云、纹理等相结合仓库机器人可以在错综复杂环境中实现自主导航物品检测灵活避开障碍物精准拾取目标物品将其准确无误地放置在特定位置同时有效优化仓库空间布局提升作业效率。 自主移动机器人AMR应用中标准立体相机的特征 高帧率 低延迟 坚固可靠 校准保留 宽视野 远距离工作能力 适用于室内外的高动态范围 使用拾取与放置机器人的仓库机器人技术
立体相机仓库机器人另一个应用是拾取与放置作业这类机器人能够精准地拾取零件或物品并将其放置到其他位置。
该应用的关键组件包括一个用于感知周围环境的视觉系统、一个用于数据处理制定决策的控制系统以及一个带有夹具或吸盘用于操控各种物体的机器人手臂。
相较于人工拾取与放置这类机器人的优势主要体现在其更高的准确性和一致性上。它们具备出色的环境适应性能够灵活应对各种变化同时高效执行重复性任务从而释放人力使之投入到更为复杂的作业中最终推动生产力和效率的双重提升。 拾取与放置机器人应用广泛涵盖装配、托盘化、去托盘化和箱子拾取等多个领域。以箱子拾取为例其目标是从容器中移除随机放置的物体。首先视觉系统需要识别和定位物体随后计算其方位确保夹具能够正确拾取。然后控制系统规划出机器人的移动路径有效避开途中的障碍物。最后机器人顺利拾起物体并将其放置于指定位置。 自拾取与放置机器人应用中标准立体相机的特征 高精度 低延迟 坚固可靠 校准保留 扬尘/潮湿的工业环境
针对不同大小的物体需要在视野和工作距离上具备灵活性。
Bumblebee X 立体相机赋能工业自动化
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以上内容来源于FLIR网站。
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