Fisheye-linserhar et ultrabredt synsfelt og kan fange opp et bredt spekter av miljøer, men det er forvrengning. Fisheye-sømteknologi kan fusjonere og behandle bilder tatt med flere fisheye-objektiver, eliminere forvrengning gjennom korreksjonsbehandling og til slutt danne et panoramabilde. Den har et bredt spekter av bruksområder i mange bransjer. Fisheye-sømteknologi har også viktige bruksområder innen robotnavigasjon.
Fisheye-sømteknologi gir roboten panoramisk miljøoppfatning ved å integrere ultravidvinkelsynet til flere fisheye-objektiver, noe som effektivt løser problemene med begrenset syn og mange blindsoner i tradisjonell visuell navigasjon. Kjerneapplikasjonene innen robotnavigasjon er som følger:
1.Miljøoppfatning og kartkonstruksjon
Fisheye-sømteknologi kan gi et 360° ultravidvinkel- og vidvinkelperspektiv på omgivelsene, noe som hjelper roboter med å raskt bygge panoramakart med høy oppløsning og fullt ut oppfatte omgivelsene. Dette hjelper dem med å nøyaktig finne og planlegge stier og unngå blindsoner, spesielt i trange rom (som innendørs, lagerbygninger) eller dynamiske miljøer.
I tillegg oppnår algoritmen for sammenføyning av fiskeøyebilder høypresisjons bildefusjon gjennom utvinning, matching og optimalisering av funksjonspunkter, noe som gir et stabilt navigasjonsmiljø for roboten.
Gjennom de sammensatte panoramabildene kan roboten utføre SLAM (samtidig lokalisering og kartlegging) mer effektivt, og dra nytte av det store synsfeltet tilfiskeøyeobjektivfor å oppnå høy presisjons todimensjonal navigasjonskartkonstruksjon og finne sin egen posisjon.
Fisheye-sømteknologi hjelper roboter med å bygge panoramakart
2.Hindringsdeteksjon og unngåelse
Panoramabildet som er satt sammen med fisheye kan dekke et 360° område rundt roboten, og kan oppdage hindringer rundt roboten i sanntid, for eksempel hindringer på toppen eller under chassiset, inkludert objekter på kort og lang avstand. Kombinert med dyp læringsalgoritmer kan roboten identifisere statiske eller dynamiske hindringer (som fotgjengere og kjøretøy) og planlegge ruter for å unngå hindringer.
I tillegg er det nødvendig med en korreksjonsalgoritme (som invers perspektivkartlegging) for å gjenopprette det reelle romlige forholdet for å unngå feilvurdering av hindringers plassering, for eksempel ved innendørs navigasjon. For eksempel kan panoramabildet som tas av fiskeøyekameraet hjelpe roboten med å justere kursen i sanntid og unngå hindringer.
3.Ytelse i sanntid og tilpasning til dynamiske miljøer
FiskeøyeStitching-teknologien legger også vekt på sanntidsytelse i robotnavigasjon. I et mobilt eller dynamisk miljø støtter fisheye-stitching trinnvise kartoppdateringer (som DS-SLAM) og kan reagere raskt på miljøendringer i sanntid.
I tillegg kan panoramabilder gi flere teksturfunksjoner, forbedre nøyaktigheten av deteksjon av sløyfelukking og redusere kumulative posisjoneringsfeil.
Fisheye-sømteknologi legger også vekt på sanntidsvisning
4.Visuell posisjonering og stiplanlegging
Gjennom panoramabilder som er satt sammen fra fiskeøyebilder, kan roboten trekke ut funksjonspunkter for visuell posisjonering og forbedre posisjoneringsnøyaktigheten. For eksempel kan roboten i et innendørsmiljø raskt identifisere rommets utforming, dørens plassering, fordelingen av hindringer osv. gjennom panoramabilder.
Samtidig kan roboten, basert på panoramautsikten, planlegge navigasjonsruten mer nøyaktig, spesielt i komplekse miljøer som smale korridorer og overfylte områder. For eksempel, i et lagermiljø med flere hindringer, kan roboten finne den raskeste veien til målstedet gjennom panoramabilder, samtidig som den unngår kollisjoner med hindringer som hyller og varer.
5.Samarbeidende navigasjon med flere roboter
Flere roboter kan dele miljødata gjennomfiskeøyesømteknologi, bygge distribuerte panoramakart for miljøet og koordinere navigasjon, unngåelse av hindringer og oppgaveallokering, for eksempel klyngeroboter innen lager og logistikk.
Kombinert med det distribuerte databehandlingsrammeverket og bruk av panoramisk funksjonspunktmatching, kan hver robot uavhengig behandle lokale fiskeøyebilder og fusjonere dem til et globalt kart, noe som realiserer relativ posisjonskalibrering mellom roboter og reduserer posisjoneringsfeil.
Flere roboter oppnår samarbeidende navigasjon gjennom fisheye-sømteknologi
Fiskeøye-syningsteknologi brukes også i spesielle scenarier, som for eksempel autonom kjøring ved lav hastighet og systemer for sikker kjøring. Gjennom fiskeøye-syning av bilder kan systemet generere et fugleperspektiv for å hjelpe sjåfører eller roboter med å bedre oppfatte omgivelsene.
I tillegg kan fisheye-sømteknologi også brukes i kombinasjon med andre sensorer (som lidar, dybdesensorer osv.) for å forbedre navigasjonssystemets ytelse ytterligere.
Kort sagt,fiskeøyeSømteknologi er mye brukt i robotnavigasjon, spesielt i scenarier som krever storskala miljøoppfatning og sanntidsposisjonering. Med kontinuerlig oppdatering og utvikling av teknologi og algoritmer vil bruksscenariene for fiskeøyesømteknologi bli ytterligere utvidet, og bruksmulighetene er brede.
Avsluttende tanker:
Hvis du er interessert i å kjøpe ulike typer linser for overvåking, skanning, droner, smarthus eller annen bruk, har vi det du trenger. Kontakt oss i dag for å lære mer om linsene våre og annet tilbehør.
Publisert: 01.07.2025
