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如何通過智能軟件和硬件解決方案克服實(shí)時(shí)立體視覺中的挑戰(zhàn)

http://www.debgrams.com 2025-05-13 11:23 來源:TELEDYNE

立體視覺是一種強(qiáng)大的成像技術(shù),通過使用兩臺或多臺相機(jī)以略微不同的角度拍攝,模擬人類通過雙眼感知深度的方式,從而捕捉環(huán)境的三維結(jié)構(gòu)。這項(xiàng)技術(shù)能夠提供全視野的高密度三維測量,并在非結(jié)構(gòu)化和動態(tài)環(huán)境中表現(xiàn)出色,特別適用于工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用。

從料箱撿取到自主導(dǎo)航,立體視覺使得各種機(jī)器人應(yīng)用成為可能。然而,在實(shí)時(shí)應(yīng)用場景中部署立體視覺系統(tǒng)時(shí),常常面臨以下幾個挑戰(zhàn):

圖像處理的高計(jì)算需求

對低延遲性能的要求

環(huán)境變數(shù),如陰影、眩光或光線不足

嵌入式機(jī)器人平臺上有限的處理能力

智能解決方案:結(jié)合軟件效率與硬件性能

為應(yīng)對這些挑戰(zhàn),必須通過優(yōu)化算法與專用硬件的結(jié)合來提供解決方案。在深度估計(jì)方面,像半全局匹配(SGM)這樣的算法,在速度和精度之間提供了良好的平衡。同時(shí),深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以進(jìn)一步優(yōu)化視差圖,提升深度精度,特別是在紋理較少或被遮擋的區(qū)域。

立體圖像中的噪聲是另一個常見問題。噪聲通常由光照條件或鏡頭偽影引起,但可以通過邊緣保持濾波器(如雙邊濾波器或引導(dǎo)濾波器)來最小化。這些濾波器在去除噪聲的同時(shí),能夠保留重要的結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié),這對于高精度機(jī)器人任務(wù)至關(guān)重要。

然而,即使使用優(yōu)越的軟件,也需要強(qiáng)大的硬件支持才能發(fā)揮出色效能。這時(shí),像Bumblebee X這樣的機(jī)載處理立體相機(jī)就顯得尤為重要。它通過在設(shè)備上直接處理計(jì)算密集型任務(wù)(如立體匹配、圖像校正和視差計(jì)算),將主機(jī)器人處理器的負(fù)載卸載,從而釋放出更多系統(tǒng)資源用于AI決策、運(yùn)動規(guī)劃或傳感器融合,使機(jī)器人運(yùn)行更加高效、智能。

高分辨率立體相機(jī)在實(shí)時(shí)系統(tǒng)中的計(jì)算負(fù)載管理

平衡實(shí)時(shí)響應(yīng)與有限計(jì)算能力,尤其是在高精度應(yīng)用(如外科導(dǎo)航)中,一直是機(jī)器人技術(shù)面臨的重要挑戰(zhàn)。高效處理傳感器數(shù)據(jù)至關(guān)重要。現(xiàn)代立體相機(jī)通過提供預(yù)處理的深度圖,顯著減少了帶寬需求,并簡化了系統(tǒng)集成,避免了將原始圖像數(shù)據(jù)傳輸給系統(tǒng)。

盡管GPU在并行計(jì)算中表現(xiàn)出色且被廣泛應(yīng)用,但立體匹配是一項(xiàng)計(jì)算密集型任務(wù),尤其是在其他AI或控制任務(wù)并行執(zhí)行時(shí),容易迅速消耗大量GPU資源。在這種情況下,基于FPGA的處理方式提供了顯著的優(yōu)勢。通過將視覺處理任務(wù)卸載到專用的FPGA平臺,像Bumblebee X這樣的系統(tǒng)能夠優(yōu)化計(jì)算負(fù)載,從而實(shí)現(xiàn)更平穩(wěn)、更快速和更高效的運(yùn)行,特別是在資源受限的嵌入式環(huán)境中。

應(yīng)對惡劣和不可預(yù)測環(huán)境中的挑戰(zhàn)

戶外和工業(yè)環(huán)境對立體視覺系統(tǒng)提出了巨大的挑戰(zhàn)。強(qiáng)烈陽光、深陰影、霧霾和雨水等因素會導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降,并影響深度精度。與此相對,主動傳感器(如結(jié)構(gòu)光或飛行時(shí)間(ToF)相機(jī))在這些環(huán)境中往往難以達(dá)到理想的效果,因?yàn)樗鼈儗Νh(huán)境光干擾極為敏感。

相比之下,依賴自然圖像對比的被動立體系統(tǒng)在這些環(huán)境中表現(xiàn)得更為穩(wěn)定,因此在光照變化較大的情況下具有更強(qiáng)的魯棒性。結(jié)合高動態(tài)范圍(HDR)成像技術(shù),立體相機(jī)能夠在不同亮度級別之間捕捉豐富的細(xì)節(jié),從而在高光和陰影區(qū)域都保留關(guān)鍵信息。

對于需要進(jìn)一步提升圖像清晰度的場景,基于深度學(xué)習(xí)的去噪技術(shù)也可以改善深度圖質(zhì)量。然而,這些方法計(jì)算量大,并且需要經(jīng)過精心準(zhǔn)備的訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能達(dá)到出色的效果。

盡管如此,在不同的應(yīng)用場景中,并不存在一種“完美”的深度感知解決方案。每個應(yīng)用場景,無論是自主導(dǎo)航、物體追蹤,還是高精度的抓取和放置,都需要結(jié)合多種技術(shù)進(jìn)行量身定制。然而,從設(shè)計(jì)一個具備HDR能力的高質(zhì)量被動立體系統(tǒng)開始,將為在動態(tài)和不可預(yù)測環(huán)境中提供穩(wěn)定性能奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

高分辨率3D點(diǎn)云在路面檢查中的應(yīng)用

解決工業(yè)環(huán)境中的標(biāo)定漂移問題

保持立體視覺系統(tǒng)的長期標(biāo)定精度至關(guān)重要,但這在實(shí)際應(yīng)用中往往充滿挑戰(zhàn)。在實(shí)際部署中,振動、溫度變化和物理操作等因素可能會導(dǎo)致標(biāo)定漂移,即相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)發(fā)生細(xì)微變化,從而影響深度的準(zhǔn)確性。

在機(jī)器人應(yīng)用中,哪怕是微小的標(biāo)定誤差,也可能會導(dǎo)致托盤堆疊不穩(wěn)定、抓取失敗或?qū)Ш藉e誤等問題。為減緩這些問題,可以采取以下措施:

使用熱穩(wěn)定的材料來設(shè)計(jì)相機(jī)

設(shè)計(jì)能夠減少振動的支架

將定期重新標(biāo)定納入預(yù)防性維護(hù)計(jì)劃

Bumblebee X憑借超過20年的標(biāo)定經(jīng)驗(yàn)和強(qiáng)大的標(biāo)定算法,專為工業(yè)級可靠性而設(shè)計(jì)。其堅(jiān)固的外殼和熱穩(wěn)定的機(jī)械設(shè)計(jì),以及工廠標(biāo)定的鏡頭,有效減少了標(biāo)定漂移,確保在長時(shí)間運(yùn)行中保持穩(wěn)定性能。這種精心設(shè)計(jì)確保了即便在惡劣環(huán)境下,系統(tǒng)仍能持續(xù)提供一致的性能,減少停機(jī)時(shí)間,并在倉儲自動化、托盤化和機(jī)器人引導(dǎo)等應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)出色的工作效率。

最后思考

立體視覺使機(jī)器人能夠?qū)崟r(shí)感知深度,提供豐富的3D數(shù)據(jù),這對于動態(tài)環(huán)境中的自動化至關(guān)重要。然而,要充分發(fā)揮其潛力,僅僅依靠兩臺相機(jī)是不夠的。高分辨率立體成像技術(shù)需要在智能軟件和專用硬件之間找到恰當(dāng)?shù)钠胶猓钥朔F(xiàn)實(shí)環(huán)境中的各種挑戰(zhàn)。

從應(yīng)對高計(jì)算負(fù)載、處理復(fù)雜光照環(huán)境,到確保長期標(biāo)定精度,每一個環(huán)節(jié)都至關(guān)重要。這正是像Bumblebee X這樣先進(jìn)平臺設(shè)計(jì)的核心—不僅僅為了捕捉圖像,更是為了在機(jī)載系統(tǒng)中解決立體視覺的關(guān)鍵技術(shù)難題。

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