AGV/AMR Alanında 3D Görüntünün Uygulanmasının Anlaşılması

Önemli Nokta:

3D görüş, mobil robotların çevrelerini görmelerini, anlamalarını ve etkileşim kurmalarını sağlar. Bilgisayar grafikleri, bilgisayar görüşü ve yapay zekayı birleştiren çok disiplinli bir teknolojidir. 3D görüş teknolojisi, görüş alanındaki her noktanın üç boyutlu koordinatlarını 3D kameralar aracılığıyla yakalar ve algoritmalar kullanarak 3D bir görüntü yeniden oluşturur. 2D görüntülemeyle karşılaştırıldığında, 3D görüş daha kararlıdır, çevresel ve aydınlatma değişikliklerine karşı daha dirençlidir ve daha iyi bir kullanıcı deneyimi ve daha yüksek güvenlik sunar.

3D Görüntü Teknolojisi Yolları

3B sensörler, nesnelerin üç boyutlu konumu ve boyutu hakkında veri toplamak için birden fazla kamera ve derinlik sensörünün kombinasyonlarını kullanarak 3B görüşün "gözleri" olarak hareket eder. Şu anda mevcut olan ana 3B görüş sensörleri, dürbün kameralar, yapılandırılmış ışık kameraları ve TOF (Uçuş Süresi) kameralarıdır.

• 3D Yapılandırılmış Işık Teknolojisi: Bu yöntem, belirli bir kodlamaya sahip bir nesneye yansıtılan kızılötesi ışığı kullanır. Işık geri yansıdığında, desen nesnenin mesafesine bağlı olarak deforme olur. Görüntü sensörü deforme olmuş deseni yakalar ve üçgenleme kullanılarak, her pikselin deformasyonu hesaplanarak karşılık gelen farklılığın türetilmesi ve derinlik değerinin daha fazla hesaplanması sağlanır.

• TOF (Uçuş Süresi) Prensibi: Bu teknik, bir nesneye yüksek frekanslı ışık darbeleri yaymak için kızılötesi bir ışık kaynağı kullanır, ardından yansıyan darbeleri alır ve ışık darbelerinin seyahat süresini ölçerek kameradan nesneye olan mesafeyi hesaplar. Şu anda piyasada iki ana akım TOF çözümü bulunmaktadır: dTOF ve iTOF. Endüstri uzmanları, dTOF'un çözünürlük, doğruluk, ultra düşük güç tüketimi, güçlü anti-parazit yetenekleri ve basit kalibrasyon gibi temel yönlerden üstün performansı nedeniyle iTOF'un yerini kademeli olarak alacağına inanmaktadır. Ancak dTOF'un yüksek teknik engelleri, yüksek sistem entegrasyonu ve sınırlı tedarik zinciri kaynakları vardır.

• Binoküler Stereo Görüş Teknolojisi: Bu yöntem, aynı nesneyi iki bakış açısından gözlemleyerek ve nesnenin farklı perspektiflerden görüntülerini elde ederek insan görüşünü simüle eder. Üçgenleme kullanılarak, görüntülerdeki pikseller arasındaki konumsal sapma (farklılık) hesaplanır ve nesnenin 3B görüntüsü elde edilir. Binoküler stereo görüşün donanım yapısı, genellikle görsel sinyal edinme aygıtları olarak iki kamera kullanır. Bu kameralar, çift giriş kanallı bir görüntü edinme kartı aracılığıyla bir bilgisayara bağlanır ve kameralar tarafından toplanan analog sinyaller örneklenir, filtrelenir, geliştirilir ve dijital forma dönüştürülür ve son olarak bilgisayara görüntü verileri sağlanır.

Mobil Robotlarda 3D Görmenin Uygulamaları

Görme teknolojisi 2B'den 3B'ye doğru evrilirken, 3B görme sensörleri mobil robotlarda önemli hale geliyor, derinlik algısı sunuyor ve üç boyutlu alanlarda gerçek zamanlı algılama, doğru nesne tanıma, çoklu engel algılama ve kaçınma, akıllı karar verme ve otomatik rehberlik sağlıyor. Bu yetenekler giderek artan bir şekilde lojistik, e-ticaret, otomasyon, üretim, endüstriyel ve hizmet robotları, ticari ortamlar ve daha fazlasında genişleyen uygulama sınırlarıyla birlikte uygulanıyor.

Mobil robotikte 3 boyutlu görüntüleme esas olarak navigasyon, engel kaçınma, son malzeme tanıma ve yerleştirme için kullanılır.

• Navigasyon: Doğru çevresel algılama, mobil robotlar için birincil görevdir. Buradaki "çevre", iç ve dış mekanlardaki farklı ışıklandırma koşullarının müdahalesi, yoldaki engeller, rotanın açık ve düz olup olmadığı, ortamdaki nesnelerin türleri, robotun yavaşlamasına veya durmasına neden olabilecek kişilerin olup olmadığı, öndeki paletin boş veya dolu olup olmadığı, yüklü bir paletin yerleştirme yuvalarının nerede olduğu ve teslim alma rotasının nasıl planlanacağı gibi çeşitli faktörleri içerir. Basitleştirilmiş mantık, görüş tabanlı bir mobil robotun çevresini doğru bir şekilde tanıması, dinamik ve statik engellerden kaçınması, hedef nesneye dinamik olarak yaklaşması (navigasyon) ve hedef nesneyle doğru bir şekilde etkileşime girmesi (nesne algılama ve konumlandırma tanıma) gerektiğidir.

• Engellerden Kaçınma: Pazar, tek hatlı LiDAR, ultrason ve çarpışma şeritleri gibi çeşitli engel önleme sensörleri sunar. Çarpışma şeritleri genellikle şiddetli çarpışmaların önlenmesi için son savunma hattıdır; ultrason engel önleme genellikle yanlış pozitif sonuçlarla sonuçlanır; tek hatlı LiDAR'ın önemli kör noktaları vardır (sadece iki boyutlu bir düzlemdeki engelleri algılar, lazerin altındaki veya üstündeki engelleri algılayamaz, bu da güvenlik riski oluşturur). 3B görüş sensörleri bu eksiklikleri telafi edebilir. Mobil robotlar için şu anda en iyi engel önleme çözümü, 3B görüş sensörleri ve LiDAR'ın birleşimidir; 3B görüş sensörleri hassas kısa ve orta menzilli engel önleme ve LiDAR ise uzun menzilli iki boyutlu engel önleme sağlar. TOF kameraların neredeyse hiç kör noktası olmadığından, şu anda AGV engel önleme için en yaygın kullanılan 3B görüş kameralarıdır.

• Tanıma ve Yerleştirmeyi Sonlandır: Bazı depolarda, malların yerleştirilmesi karmaşıktır ve paletlerin manuel veya araçla yerleştirilmesi genellikle yanlıştır. Bu yanlışlık, insansız bir forkliftin paleti geleneksel mekanik limitler veya monoküler kamera tanıma kullanarak doğru bir şekilde tanımlamasını zorlaştırır ve palet yerleştirme sırasında sık sık konumlandırma hatalarına ve sonuç olarak düşük operasyonel verimliliğe yol açar. Palet görüntülerini yakalamak için 3B görüş kullanan ve uygun görüntü işleme algoritmalarıyla birleştirilen forklift, paletin konumunu ve duruş koordinatlarını belirleyebilir, yerleştirme yönünü akıllıca ayarlayabilir ve insansız akıllı palet elleçleme elde ederek insansız forklift palet yerleştirme sırasında önemli açısal sapma sorununu çözebilir. Dahası, AI algoritmaları palet tanıma modellerini güçlendirmek ve derinlemesine öğrenmek için kullanılabilir ve palet tanıma ve izleme doğruluğunu daha da artırabilir.
•  

Gelecek Yönleri: Daha Yüksek Çözünürlük, Daha Hızlı Kare Hızları, Daha İyi Çevresel Uyum

Mobil robot uygulamaları derinleşmeye devam ettikçe, daha yüksek algılama yeteneklerine olan talep artmış ve 3B görüş teknolojisi gelişimini bu yöne doğru itmiştir. Ancak, mobil robotlarda 3B görüşün mevcut uygulaması hala erken aşamalarındadır. Mobil robotlar daha çeşitli uygulama ortamlarıyla gelişmeye devam ettikçe, 3B görüş sistemlerine yönelik gereksinimler daha katı hale gelecek ve 3B görüş teknolojisinde daha fazla yükseltmeye yol açacaktır.

Daha fazlasını okumak için lütfen aşağıdaki bağlantıya tıklayın:

Reeman Moon Knight Robot Şasisini Tanıtıyoruz

Flash Yemek Teslimat Robotunu Tanıtıyoruz

Hemşire Hastane Doğum Robotunu Tanıtıyoruz