Skip to main content
Мобильные роботы, работающие на складах, в больницах и в сфере обслуживания, должны обнаруживать статические и движущиеся препятствия на своем пути. 3D-зрение предоставляет данные о глубине и RGB-данные для обнаружения и классификации препятствий, а также планирования их объезда.
3D-визуальное обнаружение препятствий для мобильного робота

​
Ограничения 2D LiDAR при обнаружении препятствий

2D LiDAR обычно сканирует одну плоскость, что создает два ограничения для объезда препятствий:
  • Нет информации о высоте: при сканировании можно не обнаружить низкие или нависающие препятствия, находящиеся за пределами плоскости сканирования.
  • Ограниченная информация о сцене: плоский контур не описывает полную пространственную форму или текстуру препятствия.

​
Обзор решения

Для объезда препятствий мобильными роботами MRDVS предоставляет RGB-D мультимодальные промышленные камеры S Series для обнаружения препятствий. Камеры передают пространственные 3D-данные и RGB-данные о текстуре для обнаружения низких, нависающих и других препятствий. Дополнительные алгоритмы используют данные о глубине и RGB-данные для распознавания и классификации объектов.
Применение RGB-D-камеры S Series для обнаружения препятствий

Применение S Series на мобильном роботе

​
Сценарии применения

  • Автономные вилочные погрузчики, штабелеры и AMR с нижним заездом
  • Роботы для перевозки контейнеров и промышленной уборки
  • Медицинские роботы и сервисные роботы
Типичные сценарии 3D-обнаружения препятствий мобильными роботами

Типичные сценарии применения

​
Основные особенности решения

Ключевые особенности решения для 3D-обнаружения препятствий мобильными роботами

Основные особенности 3D-визуального обнаружения препятствий

​
Режим работы

Режимы работы системы обнаружения препятствий мобильного робота

Руководство по развертыванию системы обнаружения препятствий

См. подключение устройств, настройку ПО и шаги развертывания алгоритмов.
3D-восприятие — лишь одна часть системы безопасности робота. Проверьте всю систему с учетом планирования скорости, эффективности торможения, функциональной безопасности и оценки рисков на месте эксплуатации.