障碍检测是机器人视觉系统的关键组成部分,使机器人能够在各种环境中安全高效地导航. Real-world应用演示了不同算法在不同情景中的有效性.

自动车辆

自主汽车使用障碍探测算法识别行人,其他车辆,以及道路危害. 利达和基于相机的系统处理视觉数据,以创建周边的实时地图. 革命神经网络(CNN)经常被用于对物体进行分类,预测潜在的碰撞.

工业机器人

在制造中,机器人利用视觉算法探测组装线上的障碍,这些系统帮助机器人避免与移动的物体或人类碰撞,立体视觉和深度传感器等技术可以精确测量距离,阻碍本地化.

农业机器人

农业机器人利用障碍探测来导航不均匀的地形,避免作物或动物。视觉算法分析机器人上安装的摄像机的图像,以识别障碍。 这些系统提高了耕作环境中的操作安全和效率。

室内环境中的服务机器人

服务机器人在室内操作,如送货机器人,使用障碍探测算法通过杂乱的空间来操作。 超音速、红外线和相机等传感器共同探测家具、墙壁和移动人员。 占用网绘图等算法有助于安全导航。