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立體視覺(jué)是一種強(qiáng)大的成像技術(shù)，通過(guò)使用兩臺(tái)或多臺(tái)相機(jī)以略微不同的角度拍攝，模擬人類通過(guò)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(cè)量，并在非結(jié)構(gòu)化和動(dòng)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(jué)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(chǎng)景中部署立體視覺(jué)系統(tǒng)時(shí)，常常面臨以下幾個(gè)挑戰(zhàn)：

圖像處理的高計(jì)算需求

對(duì)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(tái)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(duì)這些挑戰(zhàn)，必須通過(guò)優(yōu)化算法與專用硬件的結(jié)合來(lái)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(gè)常見(jiàn)問(wèn)題。噪聲通常由光照條件或鏡頭偽影引起，但可以通過(guò)邊緣保持濾波器（如雙邊濾波器或引導(dǎo)濾波器）來(lái)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(duì)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(guò)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(dòng)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(guò)提供預(yù)處理的深度圖，顯著減少了帶寬需求，并簡(jiǎn)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(shì)。通過(guò)將視覺(jué)處理任務(wù)卸載到專用的FPGA平臺(tái)，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(duì)惡劣和不可預(yù)測(cè)環(huán)境中的挑戰(zhàn)

戶外和工業(yè)環(huán)境對(duì)立體視覺(jué)系統(tǒng)提出了巨大的挑戰(zhàn)。強(qiáng)烈陽(yáng)光、深陰影、霧霾和雨水等因素會(huì)導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降，并影響深度精度。與此相對(duì)，主動(dòng)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?duì)環(huán)境光干擾極為敏感。

相比之下，依賴自然圖像對(duì)比的被動(dòng)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(dòng)態(tài)范圍（HDR）成像技術(shù)，立體相機(jī)能夠在不同亮度級(jí)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(duì)于需要進(jìn)一步提升圖像清晰度的場(chǎng)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(guò)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(chǎng)景中，并不存在一種“完美”的深度感知解決方案。每個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，無(wú)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(gè)具備HDR能力的高質(zhì)量被動(dòng)立體系統(tǒng)開始，將為在動(dòng)態(tài)和不可預(yù)測(cè)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(wèn)題

保持立體視覺(jué)系統(tǒng)的長(zhǎng)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(dòng)、溫度變化和物理操作等因素可能會(huì)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(huì)導(dǎo)致托盤堆疊不穩(wěn)定、抓取失敗或?qū)Ш藉e(cuò)誤等問(wèn)題。為減緩這些問(wèn)題，可以采取以下措施：

使用熱穩(wěn)定的材料來(lái)設(shè)計(jì)相機(jī)

設(shè)計(jì)能夠減少振動(dòng)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(guò)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(jí)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(zhǎng)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(cāng)儲(chǔ)自動(dòng)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(jué)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(duì)于動(dòng)態(tài)環(huán)境中的自動(dòng)化至關(guān)重要。然而，要充分發(fā)揮其潛力，僅僅依靠?jī)膳_(tái)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(duì)高計(jì)算負(fù)載、處理復(fù)雜光照環(huán)境，到確保長(zhǎng)期標(biāo)定精度，每一個(gè)環(huán)節(jié)都至關(guān)重要。這正是像Bumblebee X這樣先進(jìn)平臺(tái)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(jué)的關(guān)鍵技術(shù)難題。