Ձկան աչքի ոսպնյակներունեն գերլայն տեսադաշտ և կարող են նկարահանել միջավայրերի լայն շրջանակ, սակայն կա աղավաղում: «Ձկան աչք» կարման տեխնոլոգիան կարող է միաձուլել և մշակել բազմաթիվ «ձկան աչք» օբյեկտիվներով նկարահանված պատկերները, վերացնել աղավաղումը շտկման միջոցով և վերջապես ստեղծել համայնապատկերային պատկեր: Այն ունի լայն կիրառություն բազմաթիվ ոլորտներում: «Ձկան աչք» կարման տեխնոլոգիան նաև կարևոր կիրառություն ունի ռոբոտների նավիգացիայի մեջ:
«Ձկան աչք» կարի տեխնոլոգիան ռոբոտին ապահովում է շրջակա միջավայրի համայնապատկերային ընկալման հնարավորությունով՝ ինտեգրելով բազմաթիվ «ձկան աչք» ոսպնյակների գերլայնանկյուն տեսողությունը, արդյունավետորեն լուծելով սահմանափակ տեսողության և ավանդական տեսողական նավիգացիայի բազմաթիվ կույր կետերի խնդիրները: Ռոբոտների նավիգացիայի մեջ դրա հիմնական կիրառությունները հետևյալն են.
1.Շրջակա միջավայրի ընկալում և քարտեզի կառուցում
«Ձկան աչք» կարի տեխնոլոգիան կարող է ապահովել 360° գերլայնանկյուն և լայն դիտման միջավայրի տեսարան, օգնելով ռոբոտներին արագ կառուցել բարձր թույլտվությամբ համայնապատկերային քարտեզներ և լիովին ընկալել շրջակա միջավայրը, ինչը նրանց օգնում է ճշգրիտ գտնել և պլանավորել ուղիները և խուսափել «կույր գոտիներից», հատկապես նեղ տարածքներում (օրինակ՝ ներսում, պահեստներում) կամ դինամիկ միջավայրերում։
Բացի այդ, ձկան աչք պատկերի միացման ալգորիթմը հասնում է բարձր ճշգրտությամբ պատկերի միաձուլման՝ հատկանիշային կետերի արդյունահանման, համապատասխանեցման և օպտիմալացման միջոցով, ապահովելով ռոբոտի համար կայուն նավիգացիոն միջավայր։
Կարված համայնապատկերային պատկերների միջոցով ռոբոտը կարող է ավելի արդյունավետ կատարել SLAM (միաժամանակյա տեղայնացում և քարտեզագրում)՝ օգտագործելով տեսադաշտի լայն տեսադաշտը։ձկան աչքի ոսպնյակբարձր ճշգրտությամբ երկչափ նավիգացիոն քարտեզի կառուցում և սեփական դիրքի որոշում։
Ձկան աչքի կարման տեխնոլոգիան օգնում է ռոբոտներին կառուցել համայնապատկերային քարտեզներ
2.Խոչընդոտների հայտնաբերում և կանխարգելում
Ձկան աչքի միջոցով կարված համայնապատկերային պատկերը կարող է ծածկել ռոբոտի շուրջ 360° տարածք և կարող է իրական ժամանակում հայտնաբերել ռոբոտի շուրջը գտնվող խոչընդոտները, ինչպիսիք են շասսիի վերևում կամ տակ գտնվող խոչընդոտները, այդ թվում՝ մոտ և հեռու գտնվող առարկաները: Խորը ուսուցման ալգորիթմների հետ համատեղ, ռոբոտը կարող է նույնականացնել ստատիկ կամ դինամիկ խոչընդոտներ (օրինակ՝ հետիոտներ և տրանսպորտային միջոցներ) և պլանավորել խոչընդոտներից խուսափելու ուղիներ:
Բացի այդ, «ձկան աչք» պատկերի եզրային հատվածների աղավաղման համար անհրաժեշտ է ուղղման ալգորիթմ (օրինակ՝ հակադարձ հեռանկարային քարտեզագրում)՝ իրական տարածական հարաբերությունը վերականգնելու և խոչընդոտների դիրքի սխալ գնահատումից խուսափելու համար: Օրինակ՝ փակ տարածքներում նավիգացիայի դեպքում «ձկան աչք» տեսախցիկի կողմից նկարահանված համայնապատկերային պատկերը կարող է օգնել ռոբոտին իրական ժամանակում կարգավորել իր ուղղությունը և խուսափել խոչընդոտներից:
3.Իրական ժամանակի կատարողականություն և դինամիկ միջավայրերին հարմարվողականություն
Ձկան աչքԿարման տեխնոլոգիան նաև շեշտը դնում է ռոբոտի նավիգացիայի իրական ժամանակի կատարողականի վրա: Շարժական կամ դինամիկ միջավայրում ձկան աչք կարումը աջակցում է քարտեզի աստիճանական թարմացումներին (օրինակ՝ DS-SLAM) և կարող է արագ արձագանքել շրջակա միջավայրի փոփոխություններին իրական ժամանակում:
Բացի այդ, համայնապատկերային պատկերները կարող են ապահովել ավելի շատ հյուսվածքային հատկանիշներ, բարելավել օղակի փակման հայտնաբերման ճշգրտությունը և նվազեցնել կուտակային դիրքավորման սխալները։
Ձկան աչքի կարման տեխնոլոգիան նաև շեշտը դնում է իրական ժամանակի վրա
4.Տեսողական դիրքավորում և ուղու պլանավորում
Ձկան աչքի պատկերներից կարված համայնապատկերային պատկերների միջոցով ռոբոտը կարող է տեսողական դիրքորոշման համար առանձնահատուկ կետեր արդյունահանել և բարելավել դիրքորոշման ճշգրտությունը: Օրինակ՝ փակ միջավայրում ռոբոտը կարող է արագորեն որոշել սենյակի դասավորությունը, դռան դիրքը, խոչընդոտների բաշխումը և այլն՝ համայնապատկերային պատկերների միջոցով:
Միևնույն ժամանակ, համայնապատկերային տեսարանի հիման վրա, ռոբոտը կարող է ավելի ճշգրիտ պլանավորել նավիգացիոն ուղին, հատկապես բարդ միջավայրերում, ինչպիսիք են նեղ միջանցքները և մարդաշատ տարածքները: Օրինակ՝ բազմաթիվ խոչընդոտներով պահեստային միջավայրում, ռոբոտը կարող է գտնել նպատակակետին հասնելու ամենաարագ ուղին՝ համայնապատկերային պատկերների միջոցով, միաժամանակ խուսափելով խոչընդոտների, ինչպիսիք են դարակները և ապրանքները, հետ բախումներից:
5.Բազմաթիվ ռոբոտների համագործակցային նավիգացիա
Մի քանի ռոբոտներ կարող են շրջակա միջավայրի տվյալներ փոխանակելձկան աչքկարման տեխնոլոգիա, բաշխված համայնապատկերային շրջակա միջավայրի քարտեզների կառուցում և համակարգված նավիգացիա, խոչընդոտներից խուսափելու և առաջադրանքների բաշխում, ինչպիսիք են կլաստերային ռոբոտները պահեստավորման և լոգիստիկայի ոլորտներում։
Բաշխված հաշվողական շրջանակի հետ համատեղ և համայնապատկերային հատկանիշների կետերի համապատասխանեցման միջոցով, յուրաքանչյուր ռոբոտ կարող է անկախ մշակել տեղական ձկան աչքի պատկերները և միավորել դրանք գլոբալ քարտեզի մեջ՝ իրականացնելով ռոբոտների միջև հարաբերական դիրքի կալիբրացում և նվազեցնելով դիրքավորման սխալները։
Մի քանի ռոբոտներ համատեղ նավարկություն են իրականացնում ձկան աչքի կարման տեխնոլոգիայի միջոցով
Ձկան աչքի կարման տեխնոլոգիան կիրառվում է նաև հատուկ իրավիճակներում, ինչպիսիք են ցածր արագությամբ ինքնավար վարորդության մոնիթորինգը և անվտանգ վարորդության օժանդակ համակարգերը: Ձկան աչքի պատկերի կարման միջոցով համակարգը կարող է ստեղծել թռչնի թռիչքի թռիչքի բարձրությունից տեսարան՝ օգնելով վարորդներին կամ ռոբոտներին ավելի լավ ընկալել շրջակա միջավայրը:
Բացի այդ, ձկան աչքի կարման տեխնոլոգիան կարող է օգտագործվել նաև այլ սենսորների հետ (օրինակ՝ լիդար, խորության սենսորներ և այլն) համատեղ՝ նավիգացիոն համակարգի աշխատանքը բարելավելու համար։
Կարճ ասած,ձկան աչքԿարման տեխնոլոգիան լայնորեն կիրառվում է ռոբոտների նավիգացիայի մեջ, հատկապես այն սցենարներում, որոնք պահանջում են մեծածավալ շրջակա միջավայրի ընկալում և իրական ժամանակի դիրքորոշում: Տեխնոլոգիայի և ալգորիթմների անընդհատ թարմացման և զարգացման շնորհիվ, ձկան աչք կարման տեխնոլոգիայի կիրառման սցենարները կընդլայնվեն, և դրա կիրառման հեռանկարները լայն են:
Վերջնական մտքեր՝
Եթե հետաքրքրված եք տարբեր տեսակի օբյեկտիվներ ձեռք բերելով հսկողության, սկանավորման, անօդաչու թռչող սարքերի, խելացի տան կամ որևէ այլ օգտագործման համար, մենք ունենք այն, ինչ ձեզ անհրաժեշտ է: Կապվեք մեզ հետ այսօր՝ մեր օբյեկտիվների և այլ պարագաների մասին ավելին իմանալու համար:
Հրապարակման ժամանակը. Հուլիս-01-2025
