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看 ↓↓↓ 仙工智能(SEER)如何利用视觉技术解锁车厂协同新模式
来源:仙工智能SEER | 作者:仙工智能SEER | 发布时间: 1510天前 | 5435 次浏览 | 分享到:
随着智能制造的不断升级和落地,工厂内的智能搬运和智慧物流也越来越被关注,将AI技术引入到机器人和 AMR 部署的工厂内各种场景逐步成为新趋势。现阶段如何将视觉技术更方便、实用、安全、稳定地部署到应用中,将成为 AI 结合机器人应用的关键点。

  感知节点是分布式部署的,分为固定节点和移动节点。固定节点是指固定安装的图像(2D)/点云(3D)采集设备,如普通的监控摄像头、ToF 相机、3D 激光雷达等都可以作为感知节点接入;移动节点指这些安装在移动机器人上的各类视觉图像(2D)/点云(3D)采集设备,通过仙工智能(SEER)的 SRC 核心控制器可以实现与 RoboView 的无缝对接。

  感知节点可以通过 Roboshop 一站式布署软件加入 SLAM 地图中,并配置相应的工作流,从而实现节点的快速设置布署。同时,全感知 AI 物流系统 RoboView 与仙工智能企业数字化中台 SEED 配合,可以实现对场所内的各个系统的部署、规划和监控,并实现对 AMR 及无人叉车的安全监控及作业规划。

  仙工智能(SEER)全感知物流系统解决方案

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  AI 全感知技术

  AI 全感知平台融合了多项关键技术,为物流管理系统提供了丰富的信息。

  【增强显示】通过数个固定感知节点全方位“观察”,结合多点视觉的配准、拼接、融合技术,将整个仓库的实时状态尽收眼底,在原有监控视频的基础上加入了 AR 增强信息,让现场人员对设备状态更加直观清晰。

  【车辆监控】结合车辆自身信息,对场景内的每一辆 AMR 及自动叉车进行实时定位和追踪,捕获并预测车辆的运行轨迹,结合仙工智能企业数字化中台 SEED,对偏离作业任务的车辆及时发出调整指令并向平台发出警告。

  【目标识别定位】RoboView 不仅仅包含常规的视觉感知算法,还包含了先进的深度学习算法,大大地提高了系统的抗干扰性。目标检测技术,能够实时从视频流中检测出目标物体,如小车或人;3D 点云的分割技术,能够直接从点云中提取目标物体,并给出尺寸、位置等重要信息,使算法更加稳定、可靠。另外,通过图像语义分割技术,还可以为仓库的管制标记、道路标识和作业车等进行一次性分割、提取,为控制平台提供了另一项重要信息。

  【库位管理】通过部署在场景中的多台固定感知节点,感知平台能够实时获取场景里的所有库位信息,并通过 2D 识别技术,识别&定位出库位的有效信息,包括但不限于有无货物、有无小车、有无异物侵入等信息,并将这些信息发布出去(根据物流系统的配置,可能发送给物流系统和小车),物流系统或小车能够根据这些信息做有效的决策,大大提升了仓库管理效率。

  【安全监控】主要涉及场景内的所有状态实时监控,其内容包括:外来异物(非作业人员、作业人员进入非安全区域、小车脱离预设任务轨迹、非作业小车等)侵入监控、货物状态监控、小车路线障碍物检测、其他联动设备的监控(如大型货架,升降电梯等)。

  机器人在场景内的所有状态实时监控

  随着智能化时代发展的加速,工厂智慧物流又该如何高效运作?敬请关注仙工智能(SEER)“以标准化产品支撑非标应用”主题展会,2021 年 03 月 30 日至 04 月 02 日,在 2021 ITES 深圳工业展 12-H41 展位,一起期待仙工智能(SEER)带来的惊喜。



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