Fisheye-objektivhar ett ultrabrett synfält och kan fånga en mängd olika miljöer, men det förekommer distorsion. Fisheye-sömnadsteknik kan sammanfoga och bearbeta bilder tagna med flera fisheye-objektiv, eliminera distorsion genom korrigeringsbehandling och slutligen skapa en panoramabild. Den har ett brett användningsområde inom många branscher. Fisheye-sömnadsteknik har också viktiga tillämpningar inom robotnavigering.
Fisheye-sömnadstekniken ger roboten panoramautsikt över omgivningen genom att integrera ultravidvinkeln hos flera fisheye-objektiv, vilket effektivt löser problemen med begränsad sikt och många döda vinklar vid traditionell visuell navigering. Dess kärntillämpningar inom robotnavigering är följande:
1.Miljöuppfattning och kartkonstruktion
Fisheye-sömnadstekniken kan ge en 360° ultravidvinkel- och vidvinkelvy av omgivningen, vilket hjälper robotar att snabbt bygga högupplösta panoramakartor och fullt ut uppfatta den omgivande miljön. Detta hjälper dem att korrekt lokalisera och planera vägar och undvika döda vinklar, särskilt i trånga utrymmen (som inomhus, lager) eller dynamiska miljöer.
Dessutom uppnår fisheye-bildsammanfogningsalgoritmen högprecisionsbildfusion genom extraktion, matchning och optimering av funktionspunkter, vilket ger en stabil navigationsmiljö för roboten.
Genom de sammanfogade panoramabilderna kan roboten utföra SLAM (samtidig lokalisering och mappning) mer effektivt och dra nytta av det stora synfältet.fisheye-objektivför att uppnå högprecision i tvådimensionell navigationskartkonstruktion och lokalisera sin egen position.
Fisheye-sömnadsteknik hjälper robotar att bygga panoramakartor
2.Hinderdetektering och undvikande
Panoramabilden som sammanfogas med fisheye kan täcka ett 360°-område runt roboten och kan upptäcka hinder runt roboten i realtid, såsom hinder på toppen eller under chassit, inklusive objekt på nära och långt avstånd. Kombinerat med djupinlärningsalgoritmer kan roboten identifiera statiska eller dynamiska hinder (såsom fotgängare och fordon) och planera vägar för att undvika hinder.
Dessutom behövs en korrigeringsalgoritm (såsom invers perspektivmappning) för att korrigera förvrängningen av kantområdena i fisheye-bilden för att återställa det verkliga rumsliga förhållandet och undvika felbedömning av hinders position. Till exempel, vid inomhusnavigering kan den panoramabild som tas av fisheye-kameran hjälpa roboten att justera sin kurs i realtid och undvika hinder.
3.Realtidsprestanda och anpassning till dynamiska miljöer
FiskögaSömnadstekniken betonar också realtidsprestanda vid robotnavigering. I en mobil eller dynamisk miljö stöder fisheye-sömnad stegvisa kartuppdateringar (som DS-SLAM) och kan snabbt reagera på miljöförändringar i realtid.
Dessutom kan panoramabilder ge fler texturfunktioner, förbättra noggrannheten vid detektering av loopstängning och minska kumulativa positioneringsfel.
Fisheye-sömnadstekniken betonar även realtidsvisning
4.Visuell positionering och vägplanering
Genom panoramabilder som sammanställts från fisheye-bilder kan roboten extrahera funktionspunkter för visuell positionering och förbättra positioneringsnoggrannheten. Till exempel kan roboten i en inomhusmiljö snabbt identifiera rummets layout, dörrens placering, fördelningen av hinder etc. genom panoramabilder.
Samtidigt kan roboten, baserat på panoramavyn, planera navigeringsvägen mer exakt, särskilt i komplexa miljöer som smala korridorer och trånga områden. Till exempel, i en lagermiljö med flera hinder kan roboten hitta den snabbaste vägen till målplatsen genom panoramabilder samtidigt som den undviker kollisioner med hinder som hyllor och varor.
5.Samarbetsnavigering med flera robotar
Flera robotar kan dela miljödata viafiskögasömnadsteknik, bygga distribuerade panoramakartor om miljön och koordinera navigering, hinderundvikande och uppgiftsallokering, såsom klusterrobotar inom lager och logistik.
Kombinerat med det distribuerade beräkningsramverket och användning av panoramautsikt över funktionspunkter kan varje robot oberoende bearbeta lokala fisheye-bilder och sammanfoga dem till en global karta, vilket möjliggör relativ positionskalibrering mellan robotar och minskar positioneringsfel.
Flera robotar uppnår gemensam navigering genom fisheye-sömnadsteknik
Fisheye-sömnadsteknik används också i speciella scenarier, såsom övervakning av autonom körning i låg hastighet och säkra körassistanssystem. Genom fisheye-bildsömnad kan systemet generera ett fågelperspektiv för att hjälpa förare eller robotar att bättre uppfatta omgivningen.
Dessutom kan fisheye-sömnadstekniken även användas i kombination med andra sensorer (som lidar, djupsensorer etc.) för att ytterligare förbättra navigationssystemets prestanda.
Kort sagt,fiskögaSömnadsteknik används ofta inom robotnavigering, särskilt i scenarier som kräver storskalig miljöuppfattning och positionering i realtid. Med kontinuerlig uppdatering och utveckling av teknik och algoritmer kommer användningsscenarierna för fisheye-sömnadsteknik att utökas ytterligare, och dess tillämpningsmöjligheter är breda.
Slutliga tankar:
Om du är intresserad av att köpa olika typer av linser för övervakning, skanning, drönare, smarta hem eller någon annan användning, har vi vad du behöver. Kontakta oss idag för att lära dig mer om våra linser och andra tillbehör.
Publiceringstid: 1 juli 2025
