立体视觉
仅依靠软件并不足以完全满足实时立体视觉的严苛要求。这正是智能硬件解决方案发挥作用的关键所在。可以将其比作一位擅长处理繁重任务的专家,协助系统运转,使您能够聚焦于整体性能的提升。
01.应对实时高分辨率立体视觉挑战:软硬件协同的解决之道
在实现立体视觉,尤其是处理高分辨率图像并要求实时输出时,所面临的主要挑战之一是对强大计算能力的高度依赖。可以将其类比为在极短时间内完成复杂拼图——需要足够强大的“处理引擎”来实现。此外,系统响应速度同样关键。为了确保机器人能即时做出反应,必须尽可能减少系统处理深度信息的延迟。以高帧率获取视差图至关重要。
与此同时,环境因素往往也会带来诸多挑战。阴影、反射,以及诸如金属光面或透明物体等因素,常常会严重干扰深度感知的准确性。这就像是试图透过起雾的窗户看清外部景象。此外,许多机器人依赖体积更小的嵌入式计算平台。这些平台虽然性能强大,但依然存在资源限制。要在资源有限的系统中实现高负载的图像处理,是一个颇具挑战的技术难题。
答案在于软件优化与专用硬件的协同配合。在软件层面,我们正在逐步摆脱传统的高计算量算法。可以将其理解为用更聪明的方法来解决我之前提到的那道难题。例如,半全局匹配和基于深度学习的方法,在深度估计方面具备更高效率。我们还需要在图像处理上做出明智的选择。例如保边滤波等技术能够在减少噪声的同时,避免模糊重要细节。
然而,仅依靠软件并不足以完全满足实时立体视觉的严苛要求。这正是智能硬件解决方案发挥作用的关键所在。可以将其比作一位擅长处理繁重任务的专家,协助系统运转,使您能够聚焦于整体性能的提升。例如,部分立体相机 集成了板载处理功能,可直接在设备上完成复杂的立体匹配运算。这类设计能够显著节省主机系统的GPU/CPU资源,使客户可将算力优先用于AI决策分析或优化机器人工作流程等更高层次任务。
02.融合智能算法与专用硬件:打造高效实时机器人视觉系统
在机器人中,平衡实时性能与视觉计算需求是一个需要不断调节的过程。机器人需要快速感知并作出响应,这意味着要高效处理传感器数据,尤其是视觉方面的数据。可以将其类比为:在高压环境下既要清晰思考,又要迅速决策。一个关键策略是采用高效的智能算法—就像寻找巧妙的捷径,以更快的方式解决复杂问题。我们不再依赖“蛮力”式的繁重计算,而是采用在速度和效率方面经过优化的技术。
软件优化同样至关重要。我们需要对代码进行精细调优,消除运行瓶颈,确保整个流程尽可能顺畅运行,就像为一台机器的齿轮系统上油润滑。在具备多处理器的系统中,还可以通过任务分配实现并行处理,就像让一个高效协作的专家团队共同完成工作。
然而,单靠软件仍不足以应对所有挑战。这时就需要借助专用硬件。可以将其视为引入“专家”角色,专门负责处理高度复杂、繁重的任务。例如,GPU非常擅长并行计算,能够同时执行大量图像处理运算,非常适合用于图像处理任务,但它们的功耗通常较高。相比之下,Teledyne IIS推出的Bumblebee X 设备凭借其基于FPGA的板载处理架构展现出独特优势。FPGA可被高度定制,用于高效执行特定任务,就像为立体视觉量身打造的一枚专用芯片。
Bumblebee X利用其板载FPGA将复杂的立体匹配任务进行本地处理,从而减轻了机器人主处理器的负担,使其能够专注于其他关键任务,例如导航和控制。这就像配备了一位专职助手,代劳繁重事务,让主系统得以聚焦于大局。这种架构不仅显著提升了系统性能并降低了延迟,这对于实时控制至关重要,也简化了集成过程。开发人员无需再为复杂的GPU配置烦恼,Bumblebee X已为立体视觉处理做好全面准备。这是一种更加高效、集成度更高的实时视觉解决方案,专为机器人应用而设计。
03.应对户外挑战:被动立体视觉在机器人视觉系统中的优势
对于机器人而言,视觉系统面临的重大挑战之一就是实现户外作业。尽管立体视觉技术功能强大,但在光照和环境条件多变的户外场景中,其稳定性往往受到考验。直射阳光、阴影、雾气、雨水等都可能对深度感知造成干扰。
那么,我们该如何应对这些问题?
其中,我们非常重视的一项核心优势是被动立体视觉在户外应用中的鲁棒性。
被动立体视觉尤其适用于户外环境,因为在这种环境下,主动照明系统容易受到环境光的干扰,甚至可能产生反射等不良影响。被动立体视觉在此方面具备显著优势。具备高动态范围(HDR)功能的相机也能提升系统在强对比度光照条件下的成像效果,从而帮助捕捉更广范围的光强信息。在降噪方面,几种滤波技术效果显著。双边滤波和中值滤波可有效平滑单帧图像中的噪声,在去噪的同时尽可能保留图像中的重要细节信息。散斑滤波在应对相干成像系统中的噪声问题,或图像中出现颗粒状的‘椒盐噪声’等情况时,表现尤为出色。
深度学习也为图像增强和去噪提供了有前景的解决方案。经过适当训练的神经网络能够在极为复杂的环境下,显著去除噪声并提高图像质量。然而,训练这些网络需要干净的数据,并且计算开销较大。这也是一个持续的研究和发展领域。
最终,高效方案依赖于具体的应用场景和所面临的挑战。没有一种通用的解决方法。这是一个需要实验和精细调整的过程,需要找到适当的技术组合,以确保在特定机器人任务中(无论是自主导航还是目标物体取放)实现可靠的深度感知。但从被动立体视觉在户外环境中的固有优势出发,给我们提供了一个坚实的基础。
04.保持精准:立体视觉系统在工业应用中的校准难题
保持立体视觉系统的准确校准一直充满挑战,尤其是在要求高的工业环境中。可以将其比作保持高精度仪器的准确调校——这需要持续的关注。像任何机械系统一样,反复操作、振动或相机外壳的微小结构变化都会导致偏差。例如,机器人手臂的持续移动,随着时间推移,这些微小的振动会逐渐导致相机的轻微错位。
温度也起着重要作用。材料会随着温度的变化而膨胀或收缩,甚至是镜头或传感器由于热量导致的微小偏移,也可能破坏校准。这在温差较大的环境中尤其明显,如户外环境或拥有高温设备的工厂。除此之外,我们还要面对工业环境的恶劣条件。来自机器人或输送带的持续振动,加上湿气、灰尘及其他污染物,都可能导致校准漂移。这就像在建筑工地上努力保持一台精密设备的正常运行。
05.从误差到效率:Bumblebee X 如何解决立体视觉校准漂移问题
校准漂移是工业机器人精度的头号敌人。它就像乐器逐渐走音,导致表演不再完美。在机器人应用中,这可能会导致严重后果。以自主移动机器人为例,它们依赖立体视觉进行导航和避障。如果校准发生漂移,机器人可能会误判距离,从而走出效率低下的路径,甚至发生碰撞。在物品取放应用中,机器人需要准确地知道物体的位置,以便实现可靠抓取。校准漂移可能导致抓取偏差,影响整个流程的作业进度。即使是像堆垛这样的任务,机器人堆叠箱子,也可能受到影响。校准误差导致的堆放不准确,也可能导致托盘不稳定,并带来安全隐患。
那么,我们该如何应对这一问题呢?
这需要采取综合性的解决方案。从硬件方面来说,使用由热稳定材料制成的坚固相机外壳至关重要。这就像为设备打下了坚实的基础。我们还需要尽量减少振动和机械应力。例如,配备减震支架来减少机器人振动,或小心操作相机设备本身。定期检查和重新校准也非常必要,特别是在恶劣环境下。这就像定期给仪器进行调校一样。
不过,一些相机从一开始设计时就考虑到了校准稳定性。客户反馈我们之前的Bumblebee相机时曾说过:一旦校准完成,它们就能保持校准状态。Bumblebee X继承了这一优点。我们结合了超过20年的校准经验,采用严谨的流程和先进的校准设施,使得相机的RMS误差极低,校准精度几乎接近实际值。这对客户意味着什么?意味着他们可以长期依赖Bumblebee X,确保校准的稳定性,减少停机时间,优化生产力。客户借此可以专注于应用本身,而不必频繁进行相机重新校准。
转自:Teledyne Imaging
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