Tiefenkameras

Tiefenkameras: Was nützt das?

Tiefenkameras statten viele mobile Roboter (und selbstfahrende Autos) aus, die so ihre Umgebung viel genauer einschätzen. Sie können auch für Präzisions-Roboter-Greifoperationen (Medizin, fortgeschrittene Industrie) verwendet werden.

Sie sind in der Lage, sowohl im Innen- als auch im Außenbereich unter einer Vielzahl von Lichtverhältnissen zu arbeiten.

Einschränkungen der mobilen Robotik

Autonome mobile Roboter sind oft erforderlich, um sich in dynamischen Umgebungen (Geschäfte, Krankenhäuser, Flughäfen usw.) zu bewegen. Der Roboter muss in der Lage sein, entsprechend der Dichte der Menge zu verlangsamen, im letzten Moment in Gegenwart eines Hindernisses anzuhalten und eine zugängliche Route autonom wieder zu öffnen.

Eine dynamische Umgebung impliziert auch das Vorhandensein von Objekten, die den Ort wechseln können (Baustellen, Industriestandorte usw.). Mobile Roboter müssen daher eine große Anpassung (in Echtzeit) und eine beispiellose Präzision aufweisen.

Sich die Zeit zu nehmen, die Sensoren, die auf Ihrer mobilen Basis montiert werden, richtig auszuwählen, ist daher ein entscheidender Faktor in jedem Robotik-Projekt.

Die 3 Hauptsensoren für die robotische Bildverarbeitung

Für das Sehen werden häufig folgende Sensoren gewählt:

• Tiefenkameras
• LiDAR
• Ultraschall-Näherungssensoren

Diese Sensoren sind komplementär und bieten dem Roboter eine ultrapräzise Fähigkeit, seine Umgebung wahrzunehmen.

Tiefenkameras

Sie stellen so getreu wie möglich dar, was wir mit unseren Augen sehen: Sie unterscheiden Formen, Farben, Bewegungen. Sie haben eine Weitwinkelsicht.

Stereo-Bilderkennungstechnologie verwendet zwei Kameras, um die Tiefe des Bildes zu berechnen (möglich dank der Fusion der beiden Bilder).

Diese Kameras neigen dazu, falsche Positive oder Phantompositionen zu haben, so dass sie mit anderen Sensoren wie LiDAR- oder Ultraschallsensoren ergänzt werden.

LiDAR

Ein LiDAR ermöglicht es, den Abstand zwischen dem Roboter und Hindernissen zu messen. Er wird in der Lage sein, eine Echtzeit-3D-Karte seiner Umgebung in einer Punktwolke nachzubilden. Sehr genau und schnell, es erkennt aber keine Glasoberflächen oder Spiegel.

Ultraschall-Näherungssensoren

Ultraschall ermöglicht es, Glasscheiben und Spiegeloberflächen zu erkennen, die LiDAR nicht wahrnimmt.

Génération Robots, Distributor von Intel RealSense und Stereolabs Kameras

Stereolabs Kameras: sehr gute Leistung

ZED-Kameras sind passive Tiefensensoren. Das bedeutet, dass sie kein Laser- oder IR-Licht wie aktive Sensoren emittieren.

Mehrere passive Sensoren können gleichzeitig ohne Störungen verwendet werden und werden nichtdurch Sonnenlicht beeinflusst.

ZED-Stereokameras haben eine hohe Auflösung und Bildrate im Vergleich zu aktiven Sensoren. Ebenso ist ihr Tiefenbereich länger als bei aktiven Sensoren.

Intel RealSense Kameras : Gute Leistung + GPU

Bei guter Leistung besteht der große Vorteil von Intel Realsense-Kameras darin, dass sie mit einer Grafikkarte ausgestattet sind. Es ist daher nicht notwendig, einen Computer mit einer GPU zu verwenden, damit es funktioniert.

Ein NUC oder sogar ein Raspberry Pi kann den Trick machen, was dazu beitragen kann, die Kosten für die für Ihr Projekt benötigte Hardware zu senken.

Luxonis-Kameras: Robotik für jeden zugänglich.

Luxonis-Kameras sind schlüsselfertige Produkte mit der Möglichkeit, ein erstes Skript in weniger als 30 Sekunden auszuführen. Sie integrieren KI, Computer Vision und Bildverarbeitung direkt in die Kamera. Alle Kameras basieren auf Depth AI, einem Open-Source-Softwarepaket.

Die Marke vermarktet zahlreiche Modelle mit der Möglichkeit, zwischen der Basisversion und der PoE-Version zu wählen. Die PoE-Option ist eine robustere Version mit einem wasserdichten Gehäuse, die auch im Freien oder in raueren Umgebungen eingesetzt werden kann.