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立體視覺是一種強大的成像技術(shù)，通過使用兩臺或多臺相機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)機器人應(yīng)用。

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

圖像處理的高計算需求

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，深度學習技術(shù)可以進一步優(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濾波器）來最小化。這些濾波器在去除噪聲的同時，能夠保留重要的結(jié)構(gòu)細節(jié)，這對于高精度機器人任務(wù)至關(guān)重要。

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

高分辨率立體相機在實時系統(tǒng)中的計算負載管理

平衡實時響應(yīng)與有限計算能力，尤其是在高精度應(yīng)用（如外科導航）中，一直是機器人技術(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?，F(xiàn)代立體相機通過提供預處理的深度圖，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在并行計算中表現(xiàn)出色且被廣泛應(yīng)用，但立體匹配是一項計算密集型任務(wù)，尤其是在其他AI或控制任務(wù)并行執(zhí)行時，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)化計算負載，從而實現(xiàn)更平穩(wěn)、更快速和更高效的運行，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)。強烈陽光、深陰影、霧霾和雨水等因素會導致圖像質(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)光或飛行時間（ToF）相機）在這些環(huán)境中往往難以達到理想的效果，因為它們對環(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的魯棒性。結(jié)合高動態(tài)范圍（HDR）成像技術(shù)，立體相機能夠在不同亮度級別之間捕捉豐富的細節(jié)，從而在高光和陰影區(qū)域都保留關(guān)鍵信息。

對于需要進一步提升圖像清晰度的場景，基于深度學習的去噪技術(shù)也可以改善深度圖質(zhì)量。然而，這些方法計算量大，并且需要經(jīng)過精心準備的訓練數(shù)據(jù)才能達到出色的效果。

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)進行量身定制。然而，從設(shè)計一個具備HDR能力的高質(zhì)量被動立體系統(tǒng)開始，將為在動態(tài)和不可預測環(huán)境中提供穩(wěn)定性能奠定堅實基礎(chǔ)。

高分辨率3D點云在路面檢查中的應(yīng)用

解決工業(yè)環(huán)境中的標定漂移問題

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

在機器人應(yīng)用中，哪怕是微小的標定誤差，也可能會導致托盤堆疊不穩(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)計相機

設(shè)計能夠減少振動的支架

將定期重新標定納入預防性維護計劃

Bumblebee X憑借超過20年的標定經(jīng)驗和強大的標定算法，專為工業(yè)級可靠性而設(shè)計。其堅固的外殼和熱穩(wěn)定的機械設(shè)計，以及工廠標定的鏡頭，有效減少了標定漂移，確保在長時間運行中保持穩(wěn)定性能。這種精心設(shè)計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，減少停機時間，并在倉儲自動化、托盤化和機器人引導等應(yīng)用中實現(xiàn)出色的工作效率。

最后思考

立體視覺使機器人能夠?qū)崟r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?shù)钠胶?，以克服現(xiàn)實環(huán)境中的各種挑戰(zhàn)。

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