Fisheye-linserhar et ultrabredt synsfelt og kan indfange en bred vifte af miljøer, men der er forvrængning. Fisheye-stingteknologi kan fusionere og behandle billeder taget med flere fisheye-objektiver, eliminere forvrængning gennem korrektionsbehandling og endelig danne et panoramabillede. Det har en bred vifte af anvendelser i mange brancher. Fisheye-stingteknologi har også vigtige anvendelser inden for robotnavigation.
Fisheye-syningsteknologi giver robotten panoramisk miljøopfattelsesevne ved at integrere ultravidvinkeludsynet fra flere fisheye-objektiver, hvilket effektivt løser problemerne med begrænset udsyn og mange blinde vinkler i traditionel visuel navigation. Dens kerneapplikationer inden for robotnavigation er som følger:
1.Miljøopfattelse og kortkonstruktion
Fisheye-syningsteknologi kan give et 360° ultravidvinkel- og bredt synsfelt i omgivelserne, hvilket hjælper robotter med hurtigt at opbygge panoramakort i høj opløsning og fuldt ud at opfatte det omgivende miljø. Dette hjælper dem med præcist at lokalisere og planlægge stier og undgå blinde vinkler, især i smalle rum (f.eks. indendørs, på lagerhuse) eller dynamiske miljøer.
Derudover opnår fisheye-billedsammensætningsalgoritmen højpræcisionsbilledfusion gennem udvinding, matchning og optimering af funktionspunkter, hvilket giver et stabilt navigationsmiljø for robotten.
Gennem de sammensatte panoramabilleder kan robotten udføre SLAM (samtidig lokalisering og kortlægning) mere effektivt og udnytte det store synsfelt.fiskeøjeobjektivfor at opnå højpræcisions todimensionel navigationskortkonstruktion og finde sin egen position.
Fisheye-syningsteknologi hjælper robotter med at bygge panoramakort
2.Forhindringsdetektion og -undgåelse
Det panoramabillede, der er sammensat med fisheye, kan dække et 360° område omkring robotten og kan registrere forhindringer omkring robotten i realtid, såsom forhindringer på toppen eller under chassiset, inklusive objekter på både tæt og lang afstand. Kombineret med deep learning-algoritmer kan robotten identificere statiske eller dynamiske forhindringer (såsom fodgængere og køretøjer) og planlægge ruter til at undgå forhindringer.
Derudover er det nødvendigt med en korrektionsalgoritme (såsom invers perspektivkortlægning) for at gendanne det reelle rumlige forhold i forbindelse med forvrængningen af kantområderne i fiskeøjebilledet og undgå fejlvurdering af forhindringers position. For eksempel kan det panoramabillede, der optages af fiskeøjekameraet, ved indendørs navigation hjælpe robotten med at justere sin kurs i realtid og undgå forhindringer.
3.Realtidsydelse og tilpasning til dynamiske miljøer
FiskeøjeStitching-teknologi understreger også realtidsydelse i robotnavigation. I et mobilt eller dynamisk miljø understøtter fisheye-stitching trinvise kortopdateringer (såsom DS-SLAM) og kan reagere hurtigt på miljøændringer i realtid.
Derudover kan panoramabilleder give flere teksturfunktioner, forbedre nøjagtigheden af looplukningsdetektion og reducere kumulative positioneringsfejl.
Fisheye-sømteknologi understreger også realtidsvisning
4.Visuel positionering og stiplanlægning
Gennem panoramabilleder, der er sammensat af fiskeøjebilleder, kan robotten udtrække punkter til visuel positionering og forbedre positioneringsnøjagtigheden. For eksempel kan robotten i et indendørsmiljø hurtigt identificere rummets layout, dørens placering, fordelingen af forhindringer osv. gennem panoramabilleder.
Samtidig kan robotten, baseret på panoramavisningen, planlægge navigationsruten mere præcist, især i komplekse miljøer såsom smalle korridorer og overfyldte områder. For eksempel kan robotten i et lagermiljø med flere forhindringer finde den hurtigste vej til målplaceringen gennem panoramabilleder, samtidig med at den undgår kollisioner med forhindringer såsom hylder og varer.
5.Samarbejdsnavigation med flere robotter
Flere robotter kan dele miljødata viafiskeøjesyteknologi, bygge distribuerede panoramiske miljøkort og koordinere navigation, undgåelse af forhindringer og opgaveallokering, såsom klyngerobotter inden for lager og logistik.
Kombineret med det distribuerede databehandlingsframework og brug af panoramisk feature point matching kan hver robot uafhængigt behandle lokale fisheye-billeder og sammenlægge dem til et globalt kort, hvilket realiserer relativ positionskalibrering mellem robotter og reducerer positioneringsfejl.
Flere robotter opnår samarbejdsnavigation gennem fisheye-sømteknologi
Fisheye-syningteknologi bruges også i særlige scenarier, såsom overvågning af autonom kørsel ved lav hastighed og systemer til sikker kørsel. Ved hjælp af fisheye-billedsyning kan systemet generere et fugleperspektiv for at hjælpe førere eller robotter med bedre at opfatte det omgivende miljø.
Derudover kan fisheye-syningsteknologi også bruges i kombination med andre sensorer (såsom lidar, dybdesensorer osv.) for yderligere at forbedre navigationssystemets ydeevne.
Kort sagt,fiskeøjeSyteknologi anvendes i vid udstrækning i robotnavigation, især i scenarier, der kræver storskala miljøopfattelse og positionering i realtid. Med den løbende opdatering og udvikling af teknologi og algoritmer vil anvendelsesscenarierne for fiskeøje-syteknologi blive yderligere udvidet, og dens anvendelsesmuligheder er brede.
Afsluttende tanker:
Hvis du er interesseret i at købe forskellige typer linser til overvågning, scanning, droner, smart home eller enhver anden anvendelse, har vi det, du har brug for. Kontakt os i dag for at lære mere om vores linser og andet tilbehør.
Opslagstidspunkt: 1. juli 2025
