Fisheye-ObjektiveFisheye-Objektive bieten ein extrem weites Sichtfeld und erfassen ein breites Spektrum an Umgebungen, weisen jedoch Verzerrungen auf. Die Fisheye-Stitching-Technologie kombiniert und verarbeitet Bilder, die mit mehreren Fisheye-Objektiven aufgenommen wurden, korrigiert Verzerrungen und erzeugt so ein Panoramabild. Sie findet in vielen Branchen Anwendung und spielt auch in der Roboternavigation eine wichtige Rolle.
Die Fisheye-Stitching-Technologie ermöglicht dem Roboter die Wahrnehmung einer Panoramaumgebung durch die Integration des Ultraweitwinkel-Sichtfelds mehrerer Fisheye-Objektive. Dadurch werden die Probleme der eingeschränkten Sicht und der vielen toten Winkel bei der herkömmlichen visuellen Navigation effektiv gelöst. Ihre Kernanwendungen in der Roboternavigation sind folgende:
1.Umweltwahrnehmung und Kartenerstellung
Die Fisheye-Stitching-Technologie ermöglicht eine 360°-Ultraweitwinkel- und Weitwinkelansicht der Umgebung und hilft Robotern, schnell hochauflösende Panoramakarten zu erstellen und die Umgebung vollständig wahrzunehmen. Dies unterstützt sie bei der genauen Lokalisierung und Planung von Wegen und der Vermeidung von toten Winkeln, insbesondere in engen Räumen (wie Innenräumen, Lagerhallen) oder dynamischen Umgebungen.
Darüber hinaus erreicht der Fisheye-Bildstitching-Algorithmus durch Merkmalsextraktion, -abgleich und -optimierung eine hochpräzise Bildfusion und bietet so eine stabile Navigationsumgebung für den Roboter.
Mithilfe der zusammengesetzten Panoramabilder kann der Roboter SLAM (simultane Lokalisierung und Kartierung) effizienter durchführen und dabei das große Sichtfeld des Weltraums ausnutzen.Fischaugenobjektivum eine hochpräzise zweidimensionale Navigationskarte zu erstellen und die eigene Position zu bestimmen.
Die Fisheye-Stitching-Technologie hilft Robotern beim Erstellen von Panoramakarten.
2.Hinderniserkennung und -vermeidung
Das mithilfe eines Fischaugenobjektivs erstellte Panoramabild deckt einen 360°-Bereich um den Roboter ab und erkennt Hindernisse in Echtzeit, beispielsweise auf oder unter dem Chassis, sowohl in der Nähe als auch in der Ferne. In Kombination mit Deep-Learning-Algorithmen kann der Roboter statische und dynamische Hindernisse (wie Fußgänger und Fahrzeuge) identifizieren und Ausweichrouten planen.
Um die Verzerrung der Randbereiche des Fischaugenbildes zu korrigieren, ist ein Algorithmus (wie beispielsweise die inverse Perspektivenabbildung) erforderlich, der die tatsächlichen räumlichen Beziehungen wiederherstellt und so eine Fehleinschätzung der Hindernisposition verhindert. Beispielsweise kann das von der Fischaugenkamera aufgenommene Panoramabild bei der Navigation in Innenräumen dem Roboter helfen, seinen Kurs in Echtzeit anzupassen und Hindernissen auszuweichen.
3.Echtzeitleistung und Anpassung an dynamische Umgebungen
FischaugenDie Stitching-Technologie legt zudem Wert auf Echtzeitfähigkeit bei der Roboternavigation. In mobilen oder dynamischen Umgebungen unterstützt Fisheye-Stitching inkrementelle Kartenaktualisierungen (wie z. B. DS-SLAM) und kann schnell und in Echtzeit auf Umgebungsänderungen reagieren.
Darüber hinaus können Panoramabilder mehr Texturmerkmale liefern, die Genauigkeit der Schleifenschlusserkennung verbessern und kumulative Positionierungsfehler reduzieren.
Die Fisheye-Stitching-Technologie betont auch die Echtzeit
4.Visuelle Positionierung und Pfadplanung
Mithilfe der aus Fischaugenaufnahmen zusammengesetzten Panoramabilder kann der Roboter Merkmale für die visuelle Positionierung extrahieren und so die Positionsgenauigkeit verbessern. Beispielsweise kann er in Innenräumen anhand der Panoramabilder schnell die Raumaufteilung, die Position der Tür, die Verteilung von Hindernissen usw. erkennen.
Gleichzeitig kann der Roboter anhand der Panoramaansicht den Navigationspfad präziser planen, insbesondere in komplexen Umgebungen wie engen Gängen und belebten Bereichen. Beispielsweise kann er in einem Lager mit mehreren Hindernissen mithilfe von Panoramabildern den schnellsten Weg zum Zielort finden und dabei Kollisionen mit Regalen und Waren vermeiden.
5.Kollaborative Navigation mehrerer Roboter
Mehrere Roboter können Umweltdaten austauschen durchFischaugenStitching-Technologie, Erstellung verteilter Panorama-Umgebungskarten und Koordination von Navigation, Hindernisvermeidung und Aufgabenverteilung, wie z. B. Cluster-Roboter in der Lagerhaltung und Logistik.
In Kombination mit dem verteilten Rechenframework und unter Verwendung von Panorama-Feature-Point-Matching kann jeder Roboter unabhängig lokale Fisheye-Bilder verarbeiten und diese zu einer globalen Karte zusammenführen, wodurch eine relative Positionskalibrierung zwischen den Robotern erreicht und Positionierungsfehler reduziert werden.
Mehrere Roboter erreichen kollaborative Navigation durch Fischaugen-Stitching-Technologie
Die Fisheye-Stitching-Technologie findet auch in speziellen Anwendungsbereichen Verwendung, beispielsweise bei der Überwachung autonomer Fahrvorgänge bei niedrigen Geschwindigkeiten und in Fahrassistenzsystemen. Durch das Zusammenfügen von Fisheye-Bildern erzeugt das System eine Vogelperspektive, die Fahrern oder Robotern hilft, die Umgebung besser wahrzunehmen.
Darüber hinaus kann die Fisheye-Stitching-Technologie auch in Kombination mit anderen Sensoren (wie Lidar, Tiefensensoren usw.) eingesetzt werden, um die Leistung des Navigationssystems weiter zu verbessern.
Zusamenfassend,FischaugenDie Stitching-Technologie findet breite Anwendung in der Roboternavigation, insbesondere in Szenarien, die eine großflächige Umgebungserfassung und Echtzeit-Positionierung erfordern. Durch die kontinuierliche Aktualisierung und Weiterentwicklung von Technologie und Algorithmen werden sich die Anwendungsbereiche der Fisheye-Stitching-Technologie weiter ausdehnen, und ihre Einsatzmöglichkeiten sind vielversprechend.
Schlussbetrachtung:
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Veröffentlichungsdatum: 01.07.2025
