Lenzi za FisheyeZina mtazamo mpana sana na zinaweza kunasa mazingira mbalimbali, lakini kuna upotoshaji. Teknolojia ya kushona Fisheye inaweza kuunganisha na kuchakata picha zilizopigwa na lenzi nyingi za fisheye, kuondoa upotoshaji kupitia usindikaji wa marekebisho, na hatimaye kuunda picha ya panoramic. Ina matumizi mbalimbali katika tasnia nyingi. Teknolojia ya kushona Fisheye pia ina matumizi muhimu katika urambazaji wa roboti.
Teknolojia ya kushona samaki aina ya Fisheye huipa roboti uwezo wa kuona mazingira ya panoramic kwa kuunganisha maono ya pembe pana zaidi ya lenzi nyingi za samaki aina ya fisheye, na kutatua kwa ufanisi matatizo ya kuona kidogo na sehemu nyingi zisizoonekana katika urambazaji wa kawaida wa kuona. Matumizi yake ya msingi katika urambazaji wa roboti ni kama ifuatavyo:
1.Mtazamo wa mazingira na ujenzi wa ramani
Teknolojia ya kushona samaki aina ya Fisheye inaweza kutoa mwonekano wa mazingira wenye pembe pana zaidi ya 360° na mtazamo mpana, ikisaidia roboti kujenga haraka ramani za panoramiki zenye ubora wa juu na kutambua kikamilifu mazingira yanayozunguka, jambo ambalo huwasaidia kupata na kupanga njia kwa usahihi na kuepuka sehemu zisizoonekana, hasa katika nafasi nyembamba (kama vile ndani ya nyumba, ghala) au mazingira yanayobadilika.
Zaidi ya hayo, algoriti ya kushona picha ya fisheye hufanikisha muunganiko wa picha kwa usahihi wa hali ya juu kupitia uchimbaji wa sehemu za vipengele, ulinganishaji na uboreshaji, na kutoa mazingira thabiti ya urambazaji kwa roboti.
Kupitia picha za panoramiki zilizoshonwa, roboti inaweza kufanya SLAM (ujanibishaji na uchoraji ramani kwa wakati mmoja) kwa ufanisi zaidi, ikitumia fursa ya uwanja mkubwa wa mtazamo walenzi ya jicho la samakiili kufikia ujenzi wa ramani ya urambazaji yenye vipimo viwili kwa usahihi wa hali ya juu na kupata mahali pake.
Teknolojia ya kushona samaki aina ya Fisheye husaidia roboti kujenga ramani za panoramic
2.Kugundua na kuepuka vikwazo
Picha ya panoramiki iliyoshonwa kwa kutumia fisheye inaweza kufunika eneo la 360° kuzunguka roboti, na inaweza kugundua vikwazo vinavyozunguka roboti kwa wakati halisi, kama vile vikwazo vilivyo juu au chini ya chasisi, ikiwa ni pamoja na vitu vilivyo umbali wa karibu na mbali. Ikichanganywa na algoriti za kujifunza kwa kina, roboti inaweza kutambua vikwazo tuli au vinavyobadilika (kama vile watembea kwa miguu na magari) na kupanga njia za kuepuka vikwazo.
Kwa kuongezea, kwa ajili ya upotoshaji wa maeneo ya ukingo wa picha ya fisheye, algoriti ya urekebishaji (kama vile uchoraji ramani wa mtazamo kinyume) inahitajika ili kurejesha uhusiano halisi wa anga ili kuepuka kuhukumu vibaya nafasi ya vikwazo. Kwa mfano, katika urambazaji wa ndani, picha ya panoramiki iliyonaswa na kamera ya fisheye inaweza kusaidia roboti kurekebisha mkondo wake kwa wakati halisi na kuepuka vikwazo.
3.Utendaji na marekebisho ya wakati halisi kwa mazingira yanayobadilika
FisheyeTeknolojia ya kushona pia inasisitiza utendaji wa wakati halisi katika urambazaji wa roboti. Katika mazingira ya simu au yanayobadilika, kushona kwa fisheye husaidia masasisho ya ramani ya ziada (kama vile DS-SLAM) na kunaweza kujibu mabadiliko ya mazingira haraka kwa wakati halisi.
Zaidi ya hayo, picha za panoramic zinaweza kutoa vipengele zaidi vya umbile, kuboresha usahihi wa ugunduzi wa kufungwa kwa kitanzi, na kupunguza makosa ya jumla ya uwekaji.
Teknolojia ya kushona samaki aina ya Fisheye pia inasisitiza ushonaji wa wakati halisi
4.Uwekaji wa mwonekano na upangaji wa njia
Kupitia picha za panorama zilizoshonwa kutoka kwa picha za fisheye, roboti inaweza kutoa sehemu za vipengele kwa ajili ya kuweka nafasi ya kuona na kuboresha usahihi wa kuweka nafasi. Kwa mfano, katika mazingira ya ndani, roboti inaweza kutambua haraka mpangilio wa chumba, eneo la mlango, usambazaji wa vikwazo, n.k. kupitia picha za panorama.
Wakati huo huo, kulingana na mwonekano wa panorama, roboti inaweza kupanga njia ya urambazaji kwa usahihi zaidi, haswa katika mazingira magumu kama vile korido nyembamba na maeneo yenye watu wengi. Kwa mfano, katika mazingira ya ghala yenye vikwazo vingi, roboti inaweza kupata njia ya haraka zaidi kuelekea eneo lengwa kupitia picha za panorama huku ikiepuka kugongana na vikwazo kama vile rafu na bidhaa.
5.Urambazaji wa ushirikiano wa roboti nyingi
Roboti nyingi zinaweza kushiriki data ya mazingira kupitiajicho la samakiteknolojia ya kushona, kujenga ramani za mazingira zilizosambazwa, na kuratibu urambazaji, kuepuka vikwazo, na mgawanyo wa kazi, kama vile roboti za makundi katika ghala na vifaa.
Pamoja na mfumo wa kompyuta uliosambazwa na kutumia ulinganishaji wa vipengele vya panoramic, kila roboti inaweza kuchakata picha za jicho la samaki za ndani kwa kujitegemea na kuziunganisha katika ramani ya kimataifa, ikitambua urekebishaji wa nafasi kati ya roboti na kupunguza makosa ya upangaji.
Roboti nyingi hufanikisha urambazaji wa ushirikiano kupitia teknolojia ya kushona kwa fisheye
Teknolojia ya kushona samaki aina ya Fisheye pia hutumika katika hali maalum, kama vile ufuatiliaji wa kuendesha gari kwa kasi ya chini na mifumo salama ya usaidizi wa kuendesha gari. Kupitia kushona picha ya samaki aina ya Fisheye, mfumo unaweza kutoa mtazamo wa jicho la ndege ili kuwasaidia madereva au roboti kutambua vyema mazingira yanayozunguka.
Zaidi ya hayo, teknolojia ya kushona kwa fisheye inaweza pia kutumika pamoja na vitambuzi vingine (kama vile lidar, vitambuzi vya kina, n.k.) ili kuboresha zaidi utendaji wa mfumo wa urambazaji.
Kwa kifupi,jicho la samakiTeknolojia ya kushona hutumika sana katika urambazaji wa roboti, haswa katika hali zinazohitaji mtazamo mkubwa wa mazingira na uwekaji wa wakati halisi. Kwa usasishaji na maendeleo endelevu ya teknolojia na algoriti, hali za matumizi ya teknolojia ya kushona kwa fisheye zitapanuliwa zaidi, na matarajio yake ya matumizi ni mapana.
Mawazo ya Mwisho:
Ikiwa una nia ya kununua aina mbalimbali za lenzi kwa ajili ya ufuatiliaji, skanning, drones, smart home, au matumizi mengine yoyote, tuna kila unachohitaji. Wasiliana nasi leo ili ujifunze zaidi kuhusu lenzi zetu na vifaa vingine.
Muda wa chapisho: Julai-01-2025
