你是我的眼-MRS1000 3D激光雷达之于AGV机器人

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激光轮廓导航作为最先进的导航方式之一,其场地适应度高、灵活度高等优点很受AGV厂商和用户喜爱。

目前激光轮廓导航AGV所用的激光雷达大多数还都是2D平面扫描的,只能在布局相对简单的场所使用。

激光雷达产品已经从传统的2D平面扫描转向3D立体扫描,3D激光雷达的发展推动了AGV机器人在更复杂环境下的应用,提升了整个行业更高的附加值,目前已有越来越多的AGV客户已开始使用3D激光雷达。

你是我的眼,激光雷达是AGV机器人有效、稳定运行的基础

激光雷达作为AGV机器人的眼睛,获取目的距离、方位、速度等数据,为导航、避撞、停等动作提供基础数据,理论上是获得的数据越多,AGV机器人的运行越智能

而目前主流的2D LiDAR只能扫描一个平面,AGV机器人只能在相对简单的场所运行,或者说用多个2D LiDAR集成来获取更多平面的数据以适应更复杂的环境.

3D LiDAR就相当多个2D LiDAR的集成,一台仪器多线测量获取多层面的数据,可以给AGV机器人提供更全面的测量数据。

MRS1000 四线3D LIDAR,四平面扫描提供更全面的测量数据

MRS1000四线3D LIDAR传感器可在275°的水平角度范围内对四个延展层进行扫描,几乎能对不同角度同时进行测量;四线激光以2.5 °的垂直角度分辨率覆盖7.5 °的垂直测量范围(在20米距离可覆盖2.7米高度),结合0.25 °的水平角度分辨率,采样频率50HZ,可测量四个平面多达55,000个测量点,若使用三个回波信号,每秒总计可提供多达165,000个测量点,这样使得MRS1000具有比2D LiDAR传感器更精细的测量数据。

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MRS1000多平面扫描让AGV机器人实现更高的灵活性

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导航和防撞、避障

使用MRS1000测量多达四个平面的数据输出,AGV机器人能根据空间中的自然地标实现可靠导航。比如,通过检测和监控驾驶路径,MRS1000可简化小车的驶入流程,且确保不发生碰撞。此外,通过四个平面的数据,能可靠检测AGV机器人运行前方地面上或空中伸入路径的障碍物,实现3D防撞避障。

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地面基准评估

MRS1000为AGV机器人的移动危险区域防护提供了地面基准评估(GRE)功能;使用该功能,传感器可区分并检测路径上的物体及地面上的台阶和坑洼,从而适应更复杂的应用环境,实现更智能避障。

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定位

通过MRS1000提供的四个平面上的测量数据,能可靠检测货架缺口(举例而言)。在靠近和接收货盘期间,它可以实现运输叉车的相应定位,且无需停止AGV的运行。所记录的测量数据可用于构建物体的轮廓。

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定位与防撞保护

在高架仓库中,平稳的运行过程至关重要。空置的存储空间必须快速填充,且不能出现冲突。MRS1000能实现AGV运输叉车的精确定位,确保其在进入空置空间时不会出现碰撞,在倒车时,MRS1000还可通过多个扫描平面检测伸入平面内的物体,实现可靠的防撞保护。

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MRS1000 户外是我们的第四维度

MRS1000具备IP67防护等级,其配备先进的HDDM+技术,可用时处理三个回波信,持续保证稳定和精确的测量结果;同时SICK提供的多种滤波器,让客户可根据具体任务对MRS1000进行完美而高效的调节;MRS1000强大的性能可以让AGV机器人适应各种严苛的室外应用环境。

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HDDM+技术在测量期间可确保更高性能

MRS1000采用了HDD+技术,可进行远距离测量,主要特点包括测量数据中的低噪声以及多次回波分析功能等。

HDDM+的工作原理非常巧妙:设备会以按时间排序的快速序列发出红外激光脉冲。通过这种方式可在每个角度上发出大量测量数据,以确保无缝扫描,实现超高边缘精度。可能对测量造成影响的环境因素都会被滤除掉。因此即便测量范围内存在环境光线或其他类型干扰(如雨、雪、雾等),MRS1000也能可靠运行,在室外使用时仍能提供很高的测量精度

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多次回波技术可实现更高的可靠性

MRS1000能对每个测量光束的多达三个回波信号进行处理,从而可始终确保可靠的测量结果,无论是在玻璃后面还是在室外恶劣环境条件下也能始终提供最佳视角。

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借助滤波器进一步提升性能

烟雾过滤器:借助烟雾过滤器,MRS1000可消除无用的近距离回波,这样能大幅降低在雾中近距离内出现误解发的概率。

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回波过滤器:借助回波过滤器,MRS1000可将无用数据和信号(比如由边缘、雨、粉尘、雪和其他环境条件引起的数据)筛除掉。客户还能设备输出第一个、最后一个还是全部三个回波信号。

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颗粒过滤器:颗粒过滤器可屏蔽掉多尘和雨雪环境中的无关反射小脉冲(通常都是由粉尘颗粒、雨滴、雪花等类似物体引起的)。这样就能对连续扫描进行持续分析,以检测出静态物体。

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均值滤波器:使用该滤波器,会对多次扫描的数据计算平均值并输出,使用这种滤波器的最大好处是可减少潜在的噪声(如微小的数值偏差),降低数据量。

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