Die Entwicklung von mobilen Robotern ist eine rasante Entwicklung von “einfach” zu “intelligent” und von “schwacher Wahrnehmung” zu “starker Wahrnehmung”.”
Maschinelles Sehen birgt großes Potenzial
Mit den Fortschritten in der LiDAR-Technologie hat sich die Lasernavigation zu einer der gängigsten Methoden in der Industrie entwickelt. AMR-Lösungen, die auf Laser- SLAM-Navigation basieren, wurden in verschiedenen Anwendungen implementiert. Mit der zunehmenden Verbreitung der Lasernavigation werden jedoch auch ihre Grenzen aufgezeigt, insbesondere im Hinblick auf eine stabile Positionierung in komplexen Umgebungen.
In dynamischen Umgebungen, in denen sich die Position von Waren ständig ändert und feste Bezugspunkte selten sind, haben Roboter, die Laser-SLAM verwenden, oft Probleme mit einer zuverlässigen Positionierung. Häufige Bewegungen in und aus Lagerbereichen bedeuten, dass sich die Umgebung ständig ändert, was eine konsistente und genaue Positionierung erschwert.
In großen, offenen Werkstätten, in denen die Abstände zwischen den Stahlsäulen groß sind, haben mit LiDAR ausgerüstete Roboter Probleme mit spärlichen Punktwolken und einem Mangel an zuverlässigen Referenzpunkten, was die Zuverlässigkeit ihrer Navigation beeinträchtigt.
Visuelles SLAM hingegen verwendet Tiefenkameras am Roboter, um Bilder der Umgebung zu erfassen und dichte Punktwolken zu erzeugen. Diese umfangreichen Umgebungsdaten ermöglichen es den Robotern, ihre Position auch bei lokalen Veränderungen stabil zu halten, und bieten eine hervorragende Anpassungsfähigkeit an verschiedene Szenen
Der herausfordernde Weg der visionsbasierten Lösungen
Trotz der eindeutigen Vorteile von visuellem SLAM in Bezug auf die Anpassungsfähigkeit an die Umgebung wird es nur von wenigen Unternehmen auf dem Markt eingesetzt. Der Hauptgrund ist die hohe technische Hürde der Tiefensicht, die viele AMR-Unternehmen mangels eines visuellen Forschungs- und Entwicklungsteams und einschlägiger technologischer Fachkenntnisse nicht selbst entwickeln können.
Die MRDVS-Abteilung von LANXIN ist zwar ein junges Team, verfügt aber über fast 20 Jahre Erfahrung in den Bereichen Optik und Computer Vision. Dieses Fachwissen hat es ihnen ermöglicht, eine umfassende Forschungs- und Entwicklungskapazität aufzubauen, die Computer Vision und mobile Robotik kombiniert.
Verglichen mit der ausgereifteren LiDAR-Technologie ist die Tiefensicht ein “herausfordernder Weg” - einer, den MRDVS eingeschlagen hat. Nach jahrelanger technischer Entwicklung hat MRDVS ein robustes und komplettes Deep-Vision-System für mobile Roboter entwickelt, einschließlich selbst entwickelter 3D-Vision-Sensoren und Wahrnehmungsalgorithmen. LANXIN ist nun das erste Unternehmen in China, das eine vollständig integrierte 3D-Vision-Hardware- und Softwarelösung für mobile Roboter anbietet.
Dieses System ermöglicht es Robotern, visuelle Lokalisierung, Hindernisvermeidung und hochpräzises Andocken durchzuführen, was die Sicherheit, Stabilität und Intelligenz erheblich verbessert und gleichzeitig den Anforderungen komplexerer Umgebungen gerecht wird.
Fallstudie: Groß angelegte Warehouse-Lösung
Nehmen wir zum Beispiel das Lager eines großen Auftragsfertigers mit über 3000 Lagerplätzen. Die Waren werden häufig ein- und ausgelagert, und die Anordnung der Paletten und Artikel ändert sich ständig, ohne feste Bezugspunkte. Der Roboter kann auch auf Mitarbeiter oder Hindernisse wie in den Gängen abgestellte Kartons treffen. Um die Ästhetik des Lagers zu erhalten und den Einsatz zu erleichtern, wollte der Kunde außerdem keine QR-Codes mit Bodenmarkierungen verwenden.
In diesem Szenario waren die verfügbaren Optionen entweder auf Laser-SLAM oder mit Vision-SLAM ausgestattete Gabelstapler beschränkt. Laser-SLAM-Roboter haben jedoch erhebliche Probleme, sich in solch dynamischen Umgebungen zuverlässig zu orientieren. Der Kunde entschied sich schließlich für die Vision-SLAM-Lösung von LANXIN.
MRDVS bietet den Gabelstaplern von LANXIN eine integrierte Lösung für die visuelle Positionierung, das Andocken von Paletten und die Vermeidung von Hindernissen.
Zur Navigation verwendet der Gabelstapler ein 3D-Vision-SLAM-System. Tiefenkameras erfassen unmarkierte 3D-Umgebungsdaten, um dichte Punktwolken zu erzeugen und die gesammelten Daten mit der tatsächlichen Position des Roboters zu verknüpfen, um eine autonome Lokalisierung und Navigation zu erreichen. Die Vorteile sind unter anderem:
- Zuverlässigkeit und Stabilität, unabhängig von Personen, Fahrzeugen oder Logistik.
- Anpassungsfähigkeit an dynamische Umgebungen, wobei Änderungen des Layouts oder der Palettenpositionen keine Auswirkungen haben.
- Hohe Präzision, mit einer Genauigkeit von +/-1cm in typischen Umgebungen.
Für das Andocken der Palette verwendet der Gabelstapler ein 3D-Vision-Docking-System. Eine speziell entwickelte Kamera nimmt Bilder auf, um eine Punktwolke der Palette zu erstellen. In Kombination mit den Vision-Algorithmen von LANXIN kann der Roboter die Werte für die Fehlausrichtung berechnen und seine Pose und die Richtung der Gabel anpassen, um die Palette erfolgreich aufzunehmen.
Darüber hinaus ist der Gabelstapler mit einem 3D-Vision-basierten Hindernisvermeidungssystem ausgestattet, das in der Luft befindliche und tief hängende Hindernisse im Sichtfeld des Roboters erkennt und einen sicheren Betrieb gewährleistet.
Mit dem Deep-Vision-System von MRDVS hat LANXIN eine intelligente, unbemannte Lagerlogistiklösung entwickelt, die die Anforderungen des Kunden voll erfüllt.
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