Objektivy typu rybí okomají ultraširoké zorné pole a dokáží zachytit širokou škálu prostředí, ale dochází k jejich zkreslení. Technologie sešívání rybího oka dokáže sloučit a zpracovat snímky pořízené několika objektivy typu rybí oko, eliminovat zkreslení pomocí korekčního zpracování a nakonec vytvořit panoramatický snímek. Má širokou škálu uplatnění v mnoha odvětvích. Technologie sešívání rybího oka má také důležité uplatnění v navigaci robotů.
Technologie spojování rybího oka (rybí oko) poskytuje robotovi panoramatické vnímání prostředí integrací ultraširokoúhlého vidění několika objektivů typu rybí oko, čímž efektivně řeší problémy omezeného vidění a mnoha slepých míst v tradiční vizuální navigaci. Její hlavní aplikace v robotické navigaci jsou následující:
1.Vnímání prostředí a tvorba map
Technologie sešívání rybího oka dokáže poskytnout 360° ultraširokoúhlý a širokoúhlý pohled na okolí, což robotům pomáhá rychle vytvářet panoramatické mapy s vysokým rozlišením a plně vnímat okolní prostředí. To jim pomáhá přesně lokalizovat a plánovat cesty a vyhýbat se slepým místům, zejména v úzkých prostorech (například v interiérech, skladech) nebo dynamickém prostředí.
Algoritmus pro sešívání obrázků s efektem rybího oka navíc dosahuje vysoce přesné fúze obrázků prostřednictvím extrakce, porovnávání a optimalizace charakteristických bodů, což robotovi poskytuje stabilní navigační prostředí.
Díky spojeným panoramatickým snímkům může robot efektivněji provádět SLAM (simultánní lokalizaci a mapování) a využívat tak velké zorné pole.objektiv s rybím okemdosáhnout vysoce přesné konstrukce dvourozměrné navigační mapy a lokalizovat svou vlastní polohu.
Technologie sešívání rybího oka pomáhá robotům vytvářet panoramatické mapy
2.Detekce a vyhýbání se překážkám
Panoramatický snímek sešitý pomocí efektu rybího oka dokáže pokrýt 360° oblast kolem robota a v reálném čase detekovat překážky v jeho okolí, například překážky nahoře nebo pod podvozkem, včetně objektů v blízké i vzdálené vzdálenosti. V kombinaci s algoritmy hlubokého učení dokáže robot identifikovat statické nebo dynamické překážky (jako jsou chodci a vozidla) a naplánovat trasy pro vyhýbání se překážkám.
Kromě toho je pro zkreslení okrajových oblastí obrazu typu rybí oko zapotřebí korekční algoritmus (například inverzní perspektivní mapování), který obnovuje skutečný prostorový vztah a zabraňuje chybnému odhadu polohy překážek. Například při navigaci v interiéru může panoramatický snímek pořízený kamerou typu rybí oko pomoci robotu upravit kurz v reálném čase a vyhnout se překážkám.
3.Výkon v reálném čase a adaptace na dynamické prostředí
Rybí okoTechnologie sešívání map také klade důraz na výkon v reálném čase při navigaci robotů. V mobilním nebo dynamickém prostředí podporuje sešívání map pomocí technologie rybího oka inkrementální aktualizace map (například DS-SLAM) a dokáže rychle reagovat na změny prostředí v reálném čase.
Panoramatické snímky navíc mohou poskytnout více texturních prvků, zlepšit přesnost detekce uzavření smyčky a snížit kumulativní chyby polohování.
Technologie šití rybího oka také klade důraz na reálný čas
4.Vizuální polohování a plánování trasy
Prostřednictvím panoramatických snímků sestavených z efektu rybího oka dokáže robot extrahovat charakteristické body pro vizuální určení polohy a zlepšit přesnost určování polohy. Například v interiéru dokáže robot pomocí panoramatických snímků rychle identifikovat rozvržení místnosti, umístění dveří, rozložení překážek atd.
Zároveň dokáže robot na základě panoramatického pohledu přesněji plánovat navigační trasu, zejména ve složitých prostředích, jako jsou úzké chodby a přeplněné oblasti. Například ve skladu s mnoha překážkami dokáže robot najít nejrychlejší cestu k cílovému místu pomocí panoramatických snímků a zároveň se vyhnout kolizím s překážkami, jako jsou regály a zboží.
5.Kolaborativní navigace více robotů
Více robotů může sdílet data o prostředí prostřednictvímrybí okotechnologie sešívání, vytváření distribuovaných panoramatických map prostředí a koordinace navigace, vyhýbání se překážkám a přidělování úkolů, jako jsou například clusterové roboty ve skladování a logistice.
V kombinaci s distribuovaným výpočetním systémem a využitím panoramatického porovnávání rysových bodů může každý robot nezávisle zpracovávat lokální snímky z efektu rybího oka a slučovat je do globální mapy, čímž se dosahuje kalibrace relativní polohy mezi roboty a snižují se chyby v polohování.
Více robotů dosahuje kolaborativní navigace pomocí technologie sešívání rybího oka
Technologie spojování obrazů typu rybí oko se používá také ve speciálních scénářích, jako je například monitorování autonomní jízdy při nízkých rychlostech a systémy podpory bezpečné jízdy. Díky spojování obrazů typu rybí oko dokáže systém generovat pohled z ptačí perspektivy, který pomáhá řidičům nebo robotům lépe vnímat okolní prostředí.
Technologie prošívání rybího oka může být navíc použita v kombinaci s dalšími senzory (jako je lidar, hloubkové senzory atd.) pro další zlepšení výkonu navigačního systému.
Stručně řečeno,rybí okoTechnologie sešívání se široce používá v robotické navigaci, zejména v situacích, které vyžadují vnímání prostředí ve velkém měřítku a určování polohy v reálném čase. S neustálou aktualizací a vývojem technologií a algoritmů se budou aplikační scénáře technologie sešívání rybího oka dále rozšiřovat a její aplikační perspektivy jsou široké.
Závěrečné myšlenky:
Pokud máte zájem o koupi různých typů objektivů pro dohled, skenování, drony, chytrou domácnost nebo jakékoli jiné použití, máme to, co potřebujete. Kontaktujte nás ještě dnes a dozvíte se více o našich objektivech a dalším příslušenství.
Čas zveřejnění: 1. července 2025
