据麦姆斯咨询讲解,随着3D传感模组价格的上升和性能的提高,3D视觉或深度传感于是以大大赋能各种新的应用于,还包括协助机器人创立环境地图并已完成任务,比方如何最差地拐弯人类。其他应用于还包括物体取放、人组组装和检测,以及将物品从一个方位移动到另一个方位等。这些应用于都依赖经济且强劲的3D视觉传感器,目前,该领域不存在多种竞争型技术。
所有这些技术都有各自的优点和缺点,具备有所不同的工作距离、分辨率、处置能力以及成本。每种技术都有其最重要的市场价值,大体因为目前还没需要应付所有应用于场景的单一最佳解决方案。3D光学在自动驾驶汽车的环境感官方面充分发挥着关键作用“根据各种应用于所必须的性能和市场容许,这些技术都可以寻找各自的用武之地,”Yole光电子技术和市场分析师AlexisDebray说。
对于3D视觉,竞争技术还包括许多种类的激光雷达(LiDAR)和飞行中时间(time-of-flight,ToF)传感器,它们收到光线并通过测量回到信号所必须的时间来取得距离信息。还有结构光技术,该方案通过测量感应到物体上的光图案的变形来确认距离(也是三角测距法)。另一种技术是激光三角测量,通过激光点经常出现在照相机视场中的方位萃取深度。
最后,还有一种技术方案是立体深度视觉传感,通过用于两个照相机图像特征点的差异来计算出来距离。除立体深度视觉外,上述方法都必须某种形式的灯光。这在某些灯光长短的工业环境中有可能是优势,但灯光显然减少了功耗,如果是电池供电型设备就可能会带给供电问题。
供电与灯光现在,这几种3D传感技术在功率和尺寸方面都有了明显的提高。“例如,结构光深度传感,2009年时的功耗大约为10W,模组大约有一块砖头那么大,而现在,尺寸仅有为拇指指甲大小的飞行中时间模组,功耗仅有须要250mW,”飞行中时间传感器制造商pmdtechnologies(以下全称pmd)销售和业务研发副总裁MitchReifel讲解说道。
3D视觉或深度光学解决方案的发展演进。右图是三种性能大体非常的解决方案,用于了两种有所不同的技术方案(结构光和飞行中时间)。十年来,尺寸都约增大了十倍。获益于这些技术的变革,新的应用于才能层出不穷,例如大型仓库中移动排架的机器人。
深度传感可以协助机器人辨识哪些是货架,并协助它们追踪架子上的物体。美国宾夕法尼亚州ifmefector公司的机器人感官业务研发负责人GarrettPlace回应,深度传感技术在机器人领域的应用于更加多。
这家美国公司是德国ifmelectronic的子公司,ifmelectronic是享有pmd的自动化解决方案供应商。归功于更佳的3D视觉,一项新的应用于以求构建,那乃是运墩。
顾名思义,这项应用于还包括利用机器人从架上上取下货物,并将它们放到传送带上。这在工厂进口商时很少见。3D照相机的用于需要更慢地定位货物,从而提升操作者效率。
“除了机器人本身的移动之外,在已完成一件运送到掉落下一件之间没任何延时,”Place说道,“这太强大了,平均值每一件货物可以节省3~5秒。”另一个新的应用于案例是自动叉车。在这项任务中,自动驾驶叉车必需精确定位它必须移动叉起的货物。用于3D照相机搜集所必须的信息,可以更加慢、更加精确地已完成任务,从而提升操作者的速度和安全性。
在服务业也可以寻找3D模组价格暴跌所带给的新兴应用于。例如,利用机器人手臂为人获取饮料或其他物体,深度传感可以保证物品被安全性地传输。但是当机器人手臂相似目的方位时,手臂、物体或两者都有可能挡住机器人“视线”。因而,可以在机器人手臂中加装成本便宜的3D传感器,以获取近距离3D视图,从而提升安全性和性能。
不过,这样做到必须3D照相机之间的实时和数据变换,以及与所有其他传感器的信息融合。
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