LanxinのMRDVS Visual Solutionは、{3000+ストレージ位置でForkliftsを見つけてナビゲートするという課題に取り組んでいます

モバイルロボットの開発は、「低{{-終了」から「インテリジェント」へ、および「弱い知覚」から「強い知覚」への急速な進行でした。

 

マシンビジョンは大きな可能性を秘めています

Lidarテクノロジーの進歩により、レーザーナビゲーションは業界の主流の方法の1つになりました。レーザースラムナビゲーションに基づくAMRソリューションは、さまざまなアプリケーションに実装されています。ただし、レーザーナビゲーションがより広く使用されると、特に複雑な環境での安定した位置決めの点で、その制限も公開されています。

商品の位置が絶えず変化しており、固定された基準点がまれである動的環境では、レーザースラムを使用したロボットは、信頼できるポジショニングに苦労することがよくあります。貯蔵エリアの内外で頻繁に移動すると、環境が継続的に変化し、一貫した正確なポジショニングが困難になることを意味します。

スチール柱間の距離が広い大規模でオープンなワークショップでは、Lidar -装備されたロボットがまばらなポイント雲と信頼できる基準点の欠如により問題に直面し、ナビゲーションの信頼性が低下します。

ただし、Visual Slamは、ロボットの深度カメラを使用して、周囲の環境の画像をキャプチャし、密なポイント雲を生成します。この豊富な環境データにより、ロボットは局所的な変化に直面しても安定したポジショニングを維持することができ、さまざまなシーンに優れた適応性を提供します。

 

挑戦的なビジョン-ベースのソリューション

環境適応性の観点からの視覚的なスラムの明確な利点にもかかわらず、市場にいる企業はほとんど採用していません。主な理由は、視覚的研究開発チームの欠如と関連する技術の専門知識のために、多くのAMR企業が-の家で発展することはできない深度視覚の高い技術的障壁です。

LanxinのMRDVS部門は、若いチームですが、光学とコンピュータービジョンで20年近くの経験があります。この専門知識により、コンピュータービジョンとモバイルロボット工学を組み合わせた包括的なR＆D機能を構築することができました。

より成熟したLidarテクノロジーと比較して、深さのビジョンは、MRDVが追求することを選択した「-}}}}}}）です。長年の技術開発の後、MRDVSは、自己-開発された3Dビジョンセンサーと知覚アルゴリズムを含む、モバイルロボット向けの堅牢で完全なディープビジョンシステムを確立しました。 Lanxinは現在、モバイルロボット向けに完全に統合された3D Visionハードウェアおよびソフトウェアソリューションを提供した中国で最初の企業です。

このシステムにより、ロボットは視覚的なローカリゼーション、障害物回避、および高-精度のドッキングを実行し、より複雑な環境のニーズを満たしながら、安全性、安定性、知性を大幅に改善します。

ケーススタディ：Large -スケールウェアハウスソリューション

たとえば、3000を超えるストレージポジションを備えた大規模な契約メーカーの倉庫を考えてみましょう。商品は頻繁に出入りし、パレットとアイテムの配置は、固定基準点なしで絶えず変化しています。ロボットはまた、通路に残っているカートンのような労働者や障害物に遭遇する可能性があります。さらに、倉庫の美学と展開の容易さを維持するために、クライアントはQRコードをマークしたフロア-を使用しないことを好みました。

 

このシナリオでは、利用可能なオプションは、レーザースラムまたはビジョンスラム-装備のフォークリフトのいずれかに限定されていました。ただし、レーザースラムを使用したロボットは、このような動的環境で確実に自分自身を見つけることに大きな課題に直面しています。クライアントは最終的にLanxinのVision Slam Solutionを選択しました。

MRDVSは、ランキシンのフォークリフトに、視覚的な位置、パレットドッキング、障害物回避のための統合ソリューションを提供します。

ナビゲーションのために、Forkliftは3D Vision Slamシステムを使用します。深さカメラは、マークのない3D環境データをキャプチャして密なポイントクラウドを生成し、収集したデータをロボットの実際の位置にリンクして、自律的なローカリゼーションとナビゲーションを実現します。利点は次のとおりです。

信頼性と安定性は、人、車両、または物流の影響を受けません。

レイアウトまたはパレット位置の変化が影響を与えない動的環境への適応性。

高精度、一般的な環境では+/- 1cmの精度があります。

パレットドッキングの場合、フォークリフトは3Dビジョンドッキングシステムを使用します。カスタム-設計されたカメラは画像をキャプチャしてパレットのポイントクラウドを生成し、ランキシンの視覚アルゴリズムと組み合わせて、ロボットは不整列値を計算し、ポーズとフォーク方向を調整してパレットを正常に拾うことができます。

さらに、Forkliftには3D Vision -ベースの障害物回避システムが装備されており、ロボットの視野内で空中と低い-ぶら下がっている障害物を検出し、安全な操作を確保します。

 

MRDVSのディープビジョンシステムにより、Lanxinはクライアントの要件を完全に満たすスマートで無人の倉庫ロジスティクスソリューションを提供しました。

 

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