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您现在的位置:首页 > 新闻动态 > 新闻动态 机器人避障最新黑科技 | 3D TOF相机

机器人避障最新黑科技 | 3D TOF相机

这是德国著名的弗劳恩霍夫自动化研究院(Fraunhofer IPA)最新推出的机器人Care-o-bot 4,采用了三维 TOF 相机进行主动避障和识别目标物。不但可以快速移动主动绕开障碍物,还可以识别目标物进行抓取。其为何选择三维 TOF 相机,下面让老司机带大家了解了解。

 

开始之前,先了解一下目前常用于避障的传感器有哪些优缺点:

超声波传感器

优点:成本较低,实现方法简单。

缺点:检测距离较近,三维轮廓识别精度差,容易由于“幻影现象” * 导致误以为障碍物太远而发生碰撞。

* 所谓幻影现象指声波打在斜面的障碍物后,再次反射到其他障碍物,造成最终传感器接收到声波的时间较长,从而误以为障碍物较远。通常解决该问题的方式可以通过增加多个传感器数量,再通过相关算法降低误差,但成本增加。

激光雷达传感器

优点:检测距离较远,精度较高

缺点:机构复杂导致成本高;无法形成三维空间的防护,可能因为坡道或者颠簸而误判。

双目视觉深度相机

优点:采用被动光源,有较好的抗环境光干扰能力;

缺点:需要处理大量的视频帧流数据,实现算法复杂,对处理器硬件要求较高,并且精度不高。

 

三维 TOF 相机基于时间飞行(TimeOf Flight)原理,单帧可以捕获可靠的物体三维轮廓信息,包含25,000(480*640)个像素点,输出数据包含距离值、灰度值和置信度。

优势一:大视野范围

视野角度:69°* 56°;检测距离:0.5 ~ 7.3m; 输出帧数高达30帧/秒;可满足机器人的快速移动的响应要求。

优势二:较好的抗光干扰能力

抗光干扰能力高达 50Klux, 防护等级 IP67,可满足各种恶劣使用要求。

优势三:灵活、稳定的数据输出

可通过千兆以太网接口输出点云数据,并且根据SICK 免费的调试软件 SOPAS,可直接读取或者修改传感器参数、设置检测距离、曝光强度、数据输出类型和坐标等,数据量可根据应用要求进行缩减;并且可提供 API 接口(可支持Matlab,  Java,  Python,  C#, C++),支持 ROS 等; 


 
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