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在温室中使用深度摄像头进行无人驾驶提高安全和效率

2021-12-01 10:28 性质:原创 作者:DDing 来源:AGV网
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Fernlea Flowers(是北美最大的温室运营商之一)通过改装运输温室植物的电动托盘搬运车以实现自主操作,可以在不牺牲效率的情况下保持安全工作距离。通过美国Cyberworks机器人公司的改装自动驾驶...

Fernlea Flowers(是北美最大的温室运营商之一)通过改装运输温室植物的电动托盘搬运车以实现自主操作,可以在不牺牲效率的情况下保持安全工作距离。通过美国Cyberworks机器人公司的改装自动驾驶汽车系统(Retrofit Autonomous Vehicle System -RAVS)来实现,该产品使用英特尔实感深度摄像头。

图片:Fernlea Flowers

Cyberworks Robotics 拥有L5级自动驾驶技术,用于生产环境中的移动机器和车辆。这些解决方案基于专有导航软件、故障安全系统、基于云的车队管理和强大的硬件架构,可为电动托盘车、地板清洁器和轮椅实现 5 级自主。改造手动操作地面车辆的解决方案的核心是用于捕捉周围环境的英特尔实感D435i 深度摄像头。

智能农业自动化

尤其是在现代农业中,可以比以前更高效、更高效、更可持续地工作。这还包括使用自动化、机器人和人工智能将手动操作的车辆转换为自动操作。此外,Covid-19 大流行迫使农业公司和大型苗圃遵守严格的社交距离要求,这就是必须重新评估员工分工和活动的原因。自动化水平越高,员工就越容易保持所需的工作距离。Cyberworks Robotics 的解决方案非常适合园艺行业的公司,因为许多员工必须在狭窄的条件下完成大部分手动任务。其中,植物通过电动托盘车从一个地方运输到另一个地方,由员工手动控制。Retrofit Autonomous Vehicle System (RAVS) 为将这些手动操作的地面车辆转换为AI 控制的无人驾驶操作提供了很好的选择。

无人驾驶人工智能控制的地面车辆

Fernlea Flowers 是北美最大的温室运营商之一。然而,农业部门的特点是劳动力短缺。此外,工厂和温室中约20% 的劳动力是运输车辆的司机。过去,该公司使用落地式感应导轨,为电动托盘搬运车提供穿过各种温室的路径。这种导航解决方案的一个问题是它不能动态适应不断变化的环境,并且车辆导航到目的地点不可靠。为了解决这些问题,Cyberworks Robotics 改装了18 辆汽车,从而实现了世界上首次在工业温室中使用自动驾驶汽车。

RealSense (实景)实时捕捉环境

Cyberworks 解决方案的特别之处在于它可以实时捕捉不断变化的环境。这意味着电动托盘车在进出时可以可靠地避开路线上的所有障碍物和员工。该解决方案的一个重要部分是英特尔实感D435i 深度摄像头。来自相机的数据用于评估周围环境并找到穿过温室的最佳路线。由于在英特尔实感产品技术方面的经验,Framos 已被证明是理想的合作伙伴。Cyberworks Robotics 首席执行官Vivek Burhanpurkar:“影响我们在系统中使用D435i 的决定的两个主要因素是小尺寸和低成本。

温室环境中的连通性

在开发的早期阶段就已经很清楚需要廉价的深度相机。这就是决定使用英特尔实感D435i 的原因。然而,专家发现市售的USB 电缆和集线器在恶劣的温室环境中无法正常工作。相反,需要坚固、可锁定的电缆和插头以及USB 集线器来保持相机和机载计算机之间的通信稳定。组件不仅要承受电动托盘车在温室内和建筑物之间的场所移动时的振动和冲击,而且还要承受日晒、热、冷、雨、湿气和灰尘等多变的条件。

定位和控制车辆

Cyberworks 已为超过18 辆Fernlea Flowers 电动托盘车的车队管理实施了基于云的解决方案。车辆数据被传递到中央控制进行实时分析和进一步处理。可以通过无线电跟踪每辆车的位置和状态,并且可以将更新的指令发送回车辆,以便它们可以执行后续步骤。这最大限度地减少了物流瓶颈和交通拥堵。

Cyberworks 是高可靠性“5 级”自主导航技术的领先开发商,适用于在关键任务生产环境中运行的第三方移动机器和车辆。5 级很难——与特斯拉的“自主模式”不同,当车辆遇到陌生情况时,没有方向盘或刹车踏板进行人工干预。之前进入 5 级市场的人发现他们的产品经常“卡住”,需要频繁的人工干预和维护,从而抵消了自动化的好处。Cyberworks 的技术解决了这些早期的技术问题。

Cyberworks 开发了可靠、成熟和强大的导航软件、安全故障保护系统、基于云的车队管理和硬件架构,使 5 级自动驾驶成为从农用车辆到紫外线消毒再到医院轮椅的一切事物的可靠现实。我们通过员工在自动驾驶汽车方面的丰富经验来实现这一目标,这些经验可以追溯到 1980 年代初的自动驾驶汽车、一项已经延续了五年多的艰苦的隐形现场测试计划、一个专有模拟器,可以生成数百万个真实世界场景并运行 24/ 7 在云中记录数万小时以确保可靠性,以及我们与英特尔和 AWS 等领先大学和技术机构的研究合作。

我们的工作有助于提高工作场所的安全性、满意度和效率,同时减少工作场所的流失,并促进 24/7 劳动力的持续性,而不会增加社会成本。我们相信自主系统能够将人类从体力劳动和长时间工作中解放出来,并促进更公平的财富分配和更大的社会正义。

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