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机器视觉系统如何提高3D映射能力

时间:2020-10-17 11:40 点击次数:
 

  快速,准确地绘制3维周围环境的功能是自动驾驶汽车的一项关键功能。无论是汽车,卡车,移动机器人,无人驾驶飞机还是其他无人驾驶飞机,能够看到动态环境并对其做出反应的能力都是自主运行不可或缺的组成部分。

  通常,在单个自动驾驶汽车上使用多个传感器,同时提供多个不同的视觉和位置数据流。这些数据流通常在处理过程中经历某种形式的数据融合,以处理大量可用数据。

  机器视觉在将视觉和位置数据提供给自主系统进行导航方面发挥着重要作用。

  用于自动车辆的3D映射的Visual SLAM技术

  机器视觉技术用于将已知位置与运动跟踪相结合,以自动导航新的多样化环境。为此,视觉系统须能够构建环境地图,同时在地图中定位车辆。此过程称为同时定位和映射(SLAM)。

  Visual SLAM技术是一种相对较新的但复杂的自动驾驶3D映射方法,具有优于GPS和其他系统的主要优势。能够进行高速流处理的机器视觉系统实现了视觉SLAM功能,这些功能正在推动自动驾驶汽车的3D映射。

  机器视觉和SLAM技术创造自主权

  机器视觉和SLAM技术可在某些应用程序中实现完全自主的操作,从而提供了显着的优势。例如,物流中的移动机器人传统上是在仓库中使用自动导引车(AGV)。这些机器人的集成成本很高,因为它们须具有某种形式的外部指导。

  现在,借助机器视觉和SLAM技术,可以创建不需要外部指导的自动化移动机器人(AMR),因为它们可以在移动过程中生成仓库的3D地图。这大大降低了集成成本,并增加了这些系统的灵活性,以适应货物流的变化。

  机器视觉和SLAM技术将移动机器人提升到了一个新的高度,为工业企业带来了许多好处,也为移动机器人带来了技术上的飞跃。

  机器视觉是自动驾驶汽车的关键组成部分。从汽车到无人机和机器人,机器视觉在3D映射中扮演着越来越重要的角色,以在新的和多样化的环境中实现安全,可靠的导航。

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