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迈尔微视顶视导航:破解移动机器人SLAM视觉定位难题

转载 2024-10-14 11:14 迈尔微视 来源:迈尔微视
浙江迈尔微视科技有限公司

在现代工业自动化中,精准定位与导航技术是提升生产效率和保障安全运行的核心要素。迈尔微视的顶视定位解决方案通过3D视觉技术,结合先进的AI算法和硬件集成,提供了一种高效、灵活且可靠的定位方式,特别适用于复杂环境下的导航需求。

解决方案概述

迈尔微视的顶视导航解决方案基于3D视觉相机,将其安装在移动机器人顶部,通过捕捉墙壁和天花板的自然特征进行定位。该系统无需在地面或墙壁上张贴标记,避免了地面环境变化对定位稳定性的影响。结合自主开发的导航算法,系统能够在动态和复杂的工业环境中提供精准的定位和导航服务。

核心优势

自然定位与广域覆盖迈尔微视的顶视导航系统通过识别天花板及周围的自然特征进行定位,避免了对反光板等外部标记物的依赖,极大提升了环境适应性与灵活性。系统的测量范围广达1至12米,能够适应包括高层房顶、大型空旷车间和地堆型仓库等复杂工业场景。在动态变化频繁的车间或物体遮挡多的仓库中,系统依然能够保持定位的稳定性与广域覆盖能力。

高精度与可靠性系统内置高性能算力,提供毫秒级响应,并支持重复定位精度达到±1厘米,确保高精度的导航和作业。这种高精度表现特别适合自动搬运、精确停靠等需要精确操作的任务,即使在多车运行的复杂环境下,依然能保持稳定的导航效果和高度的精确性。

动态环境适应性顶视导航相机具备强大的抗光能力,能够在100Klux强光条件下稳定工作,同时支持高动态曝光模式,适应各种光照条件。从阳光直射到低光照明,系统都能提供可靠的环境感知和定位服务,确保复杂环境下的作业稳定性。

导航相机硬件亮点

内置算力,简化部署V1 Pro 是业内首款内置6.0 Tops算力的导航相机,具备直接运行导航定位算法的能力,摆脱了对外接工控机的依赖,大大简化了安装流程,降低了设备的部署和使用成本。

双重定位,提升可靠性V1 Pro 集成了惯性导航单元(IMU),结合3D视觉数据实现双重定位,即使在环境视觉信息较少的情况下,仍能确保高精度定位,重复定位精度可达**±1cm**。

双网口设计,提升兼容性该相机配备双网口,可同时连接AGV和激光雷达,提升了集成系统的兼容性和稳定性,减少了网络资源冲突。

软件亮点

自动建图,操作简便顶视导航系统的上位机软件具备自动建图功能。通过相机扫描环境特征,可以快速生成地图,并支持后续的地图管理、切换和上传,极大简化了部署过程。

多种开发接口V1 Pro 提供丰富的SDK、API 和 ROS topic接口,方便用户灵活集成,极大提升了开发效率和系统兼容性,满足不同开发需求。

应用场景

仓储物流在大型仓储和物流中心,尤其是布局频繁变化的环境中,V1 Pro 可有效避免多辆AGV同时运行时的遮挡问题,确保定位的稳定性和多车运行的精确性。

制造业制造工厂中自动化运输需求日益增加,顶视导航方案凭借其高精度和环境适应性,帮助企业提升智能化物流搬运效率,推动生产线的流畅运作。

复杂仓储环境对于地堆型仓库、长廊或高层房顶,V1 Pro 系统通过识别天花板自然特征进行定位,尤其适合大面积、复杂环境中的无人化作业。

工作流程

相机安装与连接将V1 Pro相机安装在移动设备上,与激光雷达和里程计等设备建立连接。

环境录图与建图相机开始扫描环境数据,生成视觉地图并导入系统中,作为后续导航的基础。

实时定位与导航在作业过程中,相机通过捕捉天花板及周围环境特征,实时提供设备的精准定位和导航。

迈尔微视的顶视导航解决方案通过软硬件的全面创新,提供了高精度、高稳定性的工业自动化物流导航技术。无论是在光线复杂的仓储物流环境,还是高精度要求的制造业场景,迈尔微视的解决方案都能为企业带来智能化、无人化的物流作业提升。


案例分享:3D视觉SLAM导航,助力移动机器人在工业环境中稳定运行

SLAM技术,即“即时定位与地图构建”技术,允许机器人在未知环境中同时进行自身定位和地图构建。具体来说,SLAM使用传感器(如深度相机或激光雷达)收集环境数据,通过算法处理这些数据来估算设备的位置,同时构建周围的环境地图。SLAM技术能够解决机器人在不知道自己位置的情况下如何绘制地图,同时又依赖地图来确定自己的位置。这项技术在机器人导航、自动驾驶、增强现实(AR)等领域有广泛应用,使设备能够在没有预先定义地图的情况下在复杂环境中导航。

迈尔微视顶视导航SLAM技术利用RGB-D相机从天花板捕捉详细的深度数据。该系统能够检测到高达12米距离内的特征,充分利用上方空间,这种创新方法允许机器人在绘制环境地图的同时跟踪其在地图中的位置。与传统的依赖于地面导航线的SLAM不同,迈尔微视的顶视导航解决方案避开了许多地面障碍物,并提供了一致的视角,提高了定位精度并减少了机器人协同时可能会出现的错误。

应用场景一:

某光伏企业有十几条线,需要逐条线投产,车间产线设备和负责搬运的移动机器人逐步进场和投产,即移动机器人运行的过程中存在周边环境高动态变化的情况。另外,整个车间使用的机器人有500多台,运行期间车流量大,对接机台定位精度要求高,最终采用迈尔微视顶视SLAM导航解决方案代替传统的2D激光雷达导航定位,将传感器安装于光伏一体式搬运机器人顶部,目前已稳定运行超过1年。该厂房两车间共8万平方米,超过500台AGV搭载该视觉定位模块,上线以来实现无运行故障和丢失定位的问题。

应用场景二:

某华南汽车制造企业,车间环境空旷,周边摆满周转料车,且人车混流,厂房内零部件堆放变化大,属于典型的高动态环境,传统2D激光雷达定位十分困难。为满足该场景需求,采用迈尔微视SLAM导航定位方案,将传感器安装于大型辊筒搬运AMR上端,负责运输发动机部件,提高机器人定位的稳定性。

应用场景三:

某华南成衣制造企业,其仓库为典型的地堆式,拥有超过4000个库位,且库位间距小、物料变动大,无法使用2D激光导航,最终采用迈尔微视顶视SLAM导航解决方案,将导航模块安装于AGV叉车顶部,负责运输托盘。

迈尔微视视觉SLAM导航解决方案的成功应用,证明了SLAM技术在实际场景中的卓越性能和广泛适用性。无论是在复杂的生产车间、高动态的制造环境,还是密集的仓储空间,SLAM技术都展示出其独特的优势和强大的适应能力。

迈尔微视T2建图效果

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