- Mobile Robots
- Perception
З усіма відчуттями: Рішення щодо сприйняття для мобільних роботів
Детальний огляд продуктів щодо сприйняття
Впровадження ефективних рішень у сфері сприйняття — найважливіший крок у розвитку мобільних роботів. Ця інноваційна технологія, що складається з апаратного й програмного забезпечення, допомагає мобільним роботам рухатися ще точніше, плавніше й швидше в широкому спектрі застосувань.
Підвищення ефективності й безпеки за рахунок точного сприйняття
Мобільні роботи, оснащені технологією сприйняття, можуть виявляти об'єкти, що перебувають в їхньому оточенні й у межах їхньої дальності переміщення. Вони можуть вимірювати відстані, маневрувати навколо перешкод й уникати зіткнень. Це особливо важливо в інтралогістиці, де мінімізація аварій і простоїв мобільних транспортних роботів є головним пріоритетом. Завдяки точному сприйняттю оточення ці роботи здатні ефективно рухатися на основі опрацьованої інформації про зображення, що призводить до значного збільшення швидкості роботи. Технологію сприйняття можна також використовувати, наприклад, для більш надійного й швидкого керування та підйому піддонів.
Підсумовуючи, можна сказати, що рішення щодо сприйняття є відповіддю на зростаючі вимоги щодо мобільних роботів із точки зору швидкості й гнучкості під час планування маршрутів й опрацювання замовлень.
Надійне виявлення периметра й швидший забір піддонів
Проблема
Наразі мобільні роботи переважно використовують технологію 2D LiDAR для виявлення оточення. Однак вона охоплює лише обмежену частину безпосереднього оточення робота. Перешкоди за межами LiDAR не виявляються, що може призвести до зіткнень і зупинок.
Рішення
Платформа сприйняття O3R — це ідеальне рішення для безперебійного моніторингу оточення мобільного робота. Центральна камерна платформа, до якої можна підключити до шести 3D-камерних головок із технологією Time-of-Flight, формує тривимірне зображення всього просторового середовища на основі інформації з камери. Наприклад, навіть підвішені гаки крана або зуби навантажувача, розміщені на землі, можна надійно виявити й безпечно уникнути. Власне програмне забезпечення ifm для виявлення перешкод і планування маршруту полегшує реалізацію навігації робота на основі 3D-зображень.
Проблема
Під час переміщення піддонів безпілотний навантажувач повинен розташовуватися перед кишенями піддонів, щоб забезпечити безпечний забір вантажу. Це критично важливий та трудомісткий крок, який знижує ефективність мобільного робота.
Рішення
Система виявлення піддонів, інтегрована в камерну платформу O3R, значно скорочує час, необхідний для виявлення і доступу до кишень піддонів, підвищуючи загальну ефективність робота. Навіть несподівані рухи піддону виявляються миттєво, що дає змогу вилам відповідно відрегулюватися та безпечно підняти піддон без пошкоджень.
Система виявлення піддонів на складі й з точки зору навантажувача
Переваги платформи O3R для мобільних роботів
- Проста інтеграція, швидке введення в експлуатацію
Завдяки компактній конструкції обчислювальний блок і головки камер платформи O3R для мобільних роботів можуть бути легко інтегровані навіть у компактні мобільні роботи. Самі головки камер можна швидко й легко відкалібрувати. Це скорочує час уведення в експлуатацію. - Точна навігація завдяки оптимальному сприйняттю всього оточення
Завдяки технології Time-of-Flight системи O3R ваш мобільний робот може точно сприймати всі об'єкти, що перебувають навколо нього. У так званій сітці розміщення об'єкти відображаються в просторі й займають поля в матриці. Це дає змогу інтелектуальним мобільним роботам використовувати передиктивну навігацію для обходу однієї чи кількох перешкод, водночас підвищуючи точність і безпеку навігації транспортних засобів порівняно із системами 2D LIDAR. - Висока обчислювальна потужність для розвантаження центрального процесора
Потужний чип NVIDIA й великий обсяг пам'яті дають змогу опрацьовувати зображення з використанням фірмових чи наявних алгоритмів безпосередньо на VPU. Це знижує потребу в дорогій обчислювальній потужності в центральному IPC.
Дізнайтеся більше про платформу O3R для мобільних роботів зараз ➜
