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激光避障or结构光避障or视觉避障 扫地机器人的4大避障方式

  • 发布时间:2022-06-18 15:00
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激光避障or结构光避障or视觉避障 扫地机器人的4大避障方式

【概要描述】其实扫地机器人不止是激光雷达避障,现市场上扫地机器人避障类型还有3D结构光避障、单目/双目视觉避障、激光雷达避障、3DTOF避障。

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前两天我们说到了扫地机器人激光雷达避障的功能,其实扫地机器人不止是激光雷达避障,现市场上扫地机器人避障类型还有3D结构光避障、单目/双目视觉避障、激光雷达避障、3DTOF避障。

扫地机器人避障

这些扫地机器人避障技术有什么区别呢?让我们看下:

1.3D结构光避障

3D结构光方案,其原理是采用红外光源,通过发射出来的激光线到物体上,然后收集传回来的物体信息,计算出物体的三维结构。这些图案经物体表面反射回来时,随着物体距离的不同会发生不同的形变,图像传感器计算出物体的三维结构,通过计算拍下来的图案里的每个像素的变形量,来得到对应的视差,进而得到深度值。从而避障,精准度很高。还可以应用于人脸识别

 

2.单目/双目视觉避障

单目和双目视觉避障,两者都是通过摄像头捕捉物体,然后测算出距离,及时避开,这两种方式会受环境光的影响,识别的精准度和距离都稍弱ToF避障和结构光避障。最基础的是机械避障,扫地机器人随意移动,触碰到物体时自动转换方向,以达到避障的作用。

单目视觉识别系统较多单一的照片只具有二维信息,犹如2D电影,并无直接的空间感,只有靠我们自己依靠“物体遮挡、近大远小”等生活经验脑补,故单一的摄像头获取到的信息及其有限,并不能直接得到我们想要的效果。

类比到机器视觉中,单个摄像头的图片信息无法获取到场景中每个物体与镜头的距离关系,即缺少第三个维度。现实生活中的场景极度复杂,单个摄像头发生视觉误算的概率非常大,可能会计算错物体的实际距离。单目产品缺乏立体视觉,无法获得第三个维度的信息,也就是景深信息。

双目技术原理

与单目相比,它的优势在于能够避障未识别过的物体,可以还原物体的景深信息。更好地采集的环境信息(测距避开通用障碍物,单目无此特性)。

结合 AI 物体识别算法,还能精准获取的障碍物属性信息,以此实现扫地机的主动智能避障,对不同障碍物采用不同的避障策略,评估避让距离,以兼顾清扫覆盖度和避障成功率。
 

3.激光雷达避障

 激光雷达避障的原理是利用激光雷达测距传感器,向多个方向发出激光,激光如果碰到物体会折返,扫地机器人就可以通过这种方式来收集周围的情况,然后计算出与各个物体间的实际距离,最后建图,开始有计划有路线的打扫房间。它的优势就是,可以实时收集周围的信息,然后建图,导航,工作路线清楚又准确。劣势在于单束 LIDAR 通过旋转可以扫描一个面的数据(LDS),无法完成对三维世界的感知。


4.3DTOF避障

3D TOF避障。它的工作原理是红外光源发射高频光脉冲到物体上,然后接收从物体将激光反射回去的光脉冲,机器人会通过探测激光反射激光的(往返)时间来计算计算出和物体之间的距离。并通过计算时间差的方式构建模型。其实原理和3D结构光避障发射红外线,激光雷达发射激光,3D TOF发射高频脉冲,其实原理与3D结构光避障都差不多。

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