Lenti fisheyeHanno un campo visivo ultra-ampio e possono catturare un'ampia gamma di ambienti, ma presentano distorsioni. La tecnologia di stitching fisheye può fondere ed elaborare immagini acquisite da più obiettivi fisheye, eliminare la distorsione attraverso l'elaborazione di correzione e infine formare un'immagine panoramica. Ha una vasta gamma di applicazioni in molti settori. La tecnologia di stitching fisheye ha anche importanti applicazioni nella navigazione robotica.
La tecnologia fisheye stitching fornisce al robot la capacità di percezione panoramica dell'ambiente integrando la visione ultra-grandangolare di più lenti fisheye, risolvendo efficacemente i problemi di visione limitata e i numerosi punti ciechi della navigazione visiva tradizionale. Le sue principali applicazioni nella navigazione robotica sono le seguenti:
1.Percezione ambientale e costruzione di mappe
La tecnologia fisheye stitching può fornire una visione dell'ambiente con un angolo di visione ultra-grandangolare a 360° e un'ampia visuale, aiutando i robot a creare rapidamente mappe panoramiche ad alta risoluzione e a percepire appieno l'ambiente circostante, il che li aiuta a localizzare e pianificare con precisione i percorsi ed evitare i punti ciechi, soprattutto in spazi ristretti (come interni, magazzini) o ambienti dinamici.
Inoltre, l'algoritmo di stitching delle immagini fisheye consente una fusione delle immagini ad alta precisione tramite l'estrazione, l'abbinamento e l'ottimizzazione dei punti caratteristici, fornendo un ambiente di navigazione stabile per il robot.
Attraverso le immagini panoramiche cucite, il robot può eseguire SLAM (localizzazione e mappatura simultanee) in modo più efficiente, sfruttando l'ampio campo visivo delobiettivo fisheyeper realizzare una mappa di navigazione bidimensionale ad alta precisione e individuare la propria posizione.
La tecnologia fisheye stitching aiuta i robot a costruire mappe panoramiche
2.Rilevamento ed evitamento degli ostacoli
L'immagine panoramica ottenuta con la tecnologia fisheye può coprire un'area di 360° attorno al robot e rilevare in tempo reale gli ostacoli presenti intorno al robot, come quelli sulla parte superiore o inferiore del telaio, inclusi oggetti a distanza ravvicinata e lontana. Grazie all'utilizzo di algoritmi di deep learning, il robot è in grado di identificare ostacoli statici o dinamici (come pedoni e veicoli) e pianificare percorsi per evitarli.
Inoltre, per la distorsione delle aree marginali dell'immagine fisheye, è necessario un algoritmo di correzione (come la mappatura prospettica inversa) per ripristinare la reale relazione spaziale ed evitare di valutare erroneamente la posizione degli ostacoli. Ad esempio, nella navigazione indoor, l'immagine panoramica catturata dalla telecamera fisheye può aiutare il robot a correggere la rotta in tempo reale ed evitare gli ostacoli.
3.Prestazioni in tempo reale e adattamento ad ambienti dinamici
Occhio di pesceLa tecnologia di stitching enfatizza anche le prestazioni in tempo reale nella navigazione robotica. In un ambiente mobile o dinamico, lo stitching fisheye supporta aggiornamenti incrementali delle mappe (come DS-SLAM) e può rispondere rapidamente ai cambiamenti ambientali in tempo reale.
Inoltre, le immagini panoramiche possono fornire più caratteristiche di texture, migliorare la precisione del rilevamento della chiusura del loop e ridurre gli errori di posizionamento cumulativi.
La tecnologia di cucitura fisheye enfatizza anche il tempo reale
4.Posizionamento visivo e pianificazione del percorso
Grazie alle immagini panoramiche ottenute tramite l'unione di immagini fisheye, il robot può estrarre punti caratteristici per il posizionamento visivo e migliorarne la precisione. Ad esempio, in un ambiente interno, il robot può identificare rapidamente la disposizione della stanza, la posizione della porta, la distribuzione degli ostacoli, ecc. attraverso immagini panoramiche.
Allo stesso tempo, grazie alla vista panoramica, il robot può pianificare il percorso di navigazione con maggiore precisione, soprattutto in ambienti complessi come corridoi stretti e aree affollate. Ad esempio, in un magazzino con molteplici ostacoli, il robot può trovare il percorso più rapido verso la posizione di destinazione grazie alle immagini panoramiche, evitando al contempo collisioni con ostacoli come scaffali e merci.
5.Navigazione collaborativa di più robot
Più robot possono condividere dati ambientali tramiteocchio di pescetecnologia di cucitura, creazione di mappe ambientali panoramiche distribuite e coordinamento della navigazione, evitamento degli ostacoli e assegnazione delle attività, come i robot a grappolo nei settori dell'immagazzinamento e della logistica.
In combinazione con il framework di elaborazione distribuita e utilizzando il matching dei punti caratteristici panoramici, ogni robot può elaborare in modo indipendente le immagini fisheye locali e fonderle in una mappa globale, realizzando la calibrazione della posizione relativa tra i robot e riducendo gli errori di posizionamento.
Più robot realizzano una navigazione collaborativa attraverso la tecnologia fisheye stitching
La tecnologia fisheye stitching viene utilizzata anche in scenari speciali, come il monitoraggio della guida autonoma a bassa velocità e i sistemi di assistenza alla guida sicura. Attraverso la tecnica fisheye stitching, il sistema può generare una vista dall'alto per aiutare i conducenti o i robot a percepire meglio l'ambiente circostante.
Inoltre, la tecnologia fisheye stitching può essere utilizzata anche in combinazione con altri sensori (come lidar, sensori di profondità, ecc.) per migliorare ulteriormente le prestazioni del sistema di navigazione.
Insomma,occhio di pesceLa tecnologia di stitching è ampiamente utilizzata nella navigazione robotica, soprattutto in scenari che richiedono la percezione ambientale su larga scala e il posizionamento in tempo reale. Con il continuo aggiornamento e sviluppo di tecnologie e algoritmi, gli scenari applicativi della tecnologia di stitching fisheye saranno ulteriormente ampliati e le sue prospettive applicative sono ampie.
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Data di pubblicazione: 01-07-2025
