Lensa fisheyeLensa fisheye memiliki bidang pandang ultra lebar dan dapat menangkap berbagai lingkungan, tetapi terdapat distorsi. Teknologi penyambungan fisheye dapat menggabungkan dan memproses gambar yang diambil oleh beberapa lensa fisheye, menghilangkan distorsi melalui pemrosesan koreksi, dan akhirnya membentuk gambar panorama. Teknologi ini memiliki berbagai aplikasi di banyak industri. Teknologi penyambungan fisheye juga memiliki aplikasi penting dalam navigasi robot.
Teknologi penyambungan lensa fisheye memberikan kemampuan persepsi lingkungan panorama pada robot dengan mengintegrasikan penglihatan sudut ultra lebar dari beberapa lensa fisheye, secara efektif memecahkan masalah penglihatan terbatas dan banyak titik buta dalam navigasi visual tradisional. Aplikasi intinya dalam navigasi robot adalah sebagai berikut:
1.Persepsi lingkungan dan pembuatan peta
Teknologi penyambungan fisheye dapat memberikan tampilan lingkungan ultra-lebar 360°, membantu robot dengan cepat membangun peta panorama beresolusi tinggi dan sepenuhnya memahami lingkungan sekitarnya, yang membantu mereka secara akurat menemukan dan merencanakan jalur serta menghindari titik buta, terutama di ruang sempit (seperti di dalam ruangan, gudang) atau lingkungan yang dinamis.
Selain itu, algoritma penyambungan gambar fisheye mencapai fusi gambar presisi tinggi melalui ekstraksi titik fitur, pencocokan, dan optimasi, sehingga menyediakan lingkungan navigasi yang stabil bagi robot.
Melalui gambar panorama yang digabungkan, robot dapat melakukan SLAM (simultaneous localization and mapping) dengan lebih efisien, memanfaatkan bidang pandang yang luas.lensa fisheyeuntuk mencapai pembuatan peta navigasi dua dimensi dengan presisi tinggi dan menentukan posisinya sendiri.
Teknologi penyambungan fisheye membantu robot membangun peta panorama.
2.Deteksi dan penghindaran rintangan
Gambar panorama yang dirangkai menggunakan lensa fisheye dapat mencakup area 360° di sekitar robot, dan dapat mendeteksi rintangan di sekitar robot secara real-time, seperti rintangan di bagian atas atau bawah sasis, termasuk objek pada jarak dekat dan jauh. Dikombinasikan dengan algoritma pembelajaran mendalam, robot dapat mengidentifikasi rintangan statis atau dinamis (seperti pejalan kaki dan kendaraan) dan merencanakan jalur penghindaran rintangan.
Selain itu, untuk distorsi area tepi gambar fisheye, diperlukan algoritma koreksi (seperti pemetaan perspektif terbalik) untuk mengembalikan hubungan spasial yang sebenarnya guna menghindari kesalahan dalam menilai posisi rintangan. Misalnya, dalam navigasi dalam ruangan, gambar panorama yang diambil oleh kamera fisheye dapat membantu robot menyesuaikan arahnya secara real-time dan menghindari rintangan.
3.Performa waktu nyata dan adaptasi terhadap lingkungan dinamis
Mata ikanTeknologi penyambungan gambar juga menekankan kinerja waktu nyata dalam navigasi robot. Dalam lingkungan yang bergerak atau dinamis, penyambungan gambar fisheye mendukung pembaruan peta bertahap (seperti DS-SLAM) dan dapat merespons perubahan lingkungan dengan cepat secara waktu nyata.
Selain itu, gambar panorama dapat memberikan lebih banyak fitur tekstur, meningkatkan akurasi deteksi penutupan lingkaran, dan mengurangi kesalahan penentuan posisi kumulatif.
Teknologi penyambungan fisheye juga menekankan waktu nyata.
4.Penentuan posisi visual dan perencanaan jalur
Melalui gambar panorama yang digabungkan dari gambar fisheye, robot dapat mengekstrak titik-titik fitur untuk penentuan posisi visual dan meningkatkan akurasi penentuan posisi. Misalnya, di lingkungan dalam ruangan, robot dapat dengan cepat mengidentifikasi tata letak ruangan, lokasi pintu, distribusi rintangan, dan lain sebagainya melalui gambar panorama.
Pada saat yang sama, berdasarkan pandangan panorama, robot dapat merencanakan jalur navigasi dengan lebih akurat, terutama di lingkungan yang kompleks seperti koridor sempit dan area yang ramai. Misalnya, di lingkungan gudang dengan banyak rintangan, robot dapat menemukan jalur tercepat ke lokasi target melalui gambar panorama sambil menghindari tabrakan dengan rintangan seperti rak dan barang.
5.Navigasi kolaboratif beberapa robot
Beberapa robot dapat berbagi data lingkungan melaluimata ikanteknologi penyambungan, membangun peta lingkungan panorama terdistribusi, dan mengkoordinasikan navigasi, penghindaran rintangan, dan alokasi tugas, seperti robot klaster di pergudangan dan logistik.
Dikombinasikan dengan kerangka komputasi terdistribusi dan menggunakan pencocokan titik fitur panorama, setiap robot dapat secara independen memproses gambar fisheye lokal dan menggabungkannya menjadi peta global, mewujudkan kalibrasi posisi relatif antar robot dan mengurangi kesalahan penentuan posisi.
Beberapa robot mencapai navigasi kolaboratif melalui teknologi penyambungan lensa fisheye.
Teknologi penyambungan gambar fisheye juga digunakan dalam skenario khusus, seperti pemantauan pengemudian otonom kecepatan rendah dan sistem bantuan mengemudi yang aman. Melalui penyambungan gambar fisheye, sistem dapat menghasilkan tampilan dari atas untuk membantu pengemudi atau robot lebih memahami lingkungan sekitar.
Selain itu, teknologi penyambungan fisheye juga dapat digunakan dalam kombinasi dengan sensor lain (seperti lidar, sensor kedalaman, dll.) untuk lebih meningkatkan kinerja sistem navigasi.
Pendeknya,mata ikanTeknologi penyambungan gambar (stitching) banyak digunakan dalam navigasi robot, terutama dalam skenario yang membutuhkan persepsi lingkungan skala besar dan penentuan posisi secara real-time. Dengan terus diperbarui dan dikembangkannya teknologi dan algoritma, skenario aplikasi teknologi penyambungan gambar fisheye akan semakin meluas, dan prospek aplikasinya pun sangat luas.
Kesimpulan Akhir:
Jika Anda tertarik membeli berbagai jenis lensa untuk pengawasan, pemindaian, drone, rumah pintar, atau penggunaan lainnya, kami memiliki apa yang Anda butuhkan. Hubungi kami hari ini untuk mempelajari lebih lanjut tentang lensa dan aksesori lainnya.
Waktu posting: 01 Juli 2025
