로봇 비전 시스템의 중요한 구성 요소인 Obstacle Detection은 로봇이 다양한 환경에서 안전하게 안전하게 탐색할 수 있도록 합니다. Real-world 애플리케이션은 다양한 시나리오에서 다양한 알고리즘의 효과를 보여줍니다.

자율주행차

자율주행차는 장애 감지 알고리즘을 사용하여 보행자, 기타 차량 및 도로 위험 파악을 식별합니다. Lidar 및 카메라 기반 시스템 프로세스 시각적 데이터를 사용하여 주변의 실시간지도를 생성합니다. Convolutional neural 네트워크 (CNNs)는 종종 대상을 분류하고 잠재적 충돌을 예측하는 데 사용됩니다.

산업용 로봇

로봇은 조립 라인에 장애물을 감지하는 비전 알고리즘을 사용합니다. 이 시스템은 로봇이 움직이는 객체 또는 인간과 충돌을 방지하는 데 도움이됩니다. 스테레오 비전 및 깊이 센서와 같은 기술은 정확한 거리 측정 및 장애 로컬라이제이션을 허용합니다.

농업 로봇

농업 로봇은 장애물 감지를 사용하여 언트라인을 탐색하고 작물이나 동물을 피합니다. 비전 알고리즘은 로봇에 장착 된 카메라에서 이미지를 분석하여 장애물을 식별합니다. 이 시스템은 농업 환경에서 작업 안전과 효율성을 향상시킵니다.

실내 환경의 서비스 로봇

서비스 로봇은 납품 로봇과 같은 실내를 운영합니다, cluttered 공간을 통해 maneuver에 장애물 검출 알고리즘을 사용합니다. 초음파, 적외선 및 카메라와 같은 센서는 가구, 벽 및 이동하는 사람들을 감지하기 위해 함께 작동합니다. occupancy 그리드 매핑과 같은 알고리즘은 안전한 탐색을 촉진합니다.