先进的3D激光雷达传感器向周围环境发射脉冲光波。这些脉冲从周围物体反弹回来，然后返回到传感器。传感器使用每个脉冲返回到传感器所花费的时间来计算它行进的距离。gydF4y2Ba
用激光雷达推进AMRgydF4y2Ba
与Nandita Aggarwal的问答，高级激光雷达架构师|gydF4y2Ba调速发电机激光雷达gydF4y2Ba
告诉我们你自己和你在Velodyne的角色。gydF4y2Ba
南迪塔拥有物理学和光学硕士学位。她还对光纤传感器进行了研究，并发表了几篇论文。她对系统的兴趣使她在太平洋生物科学公司担任基因组测序产品的第一个系统工程职位。随后，她在MKS仪器公司从事UV，高功率混合激光器(光纤和自由空间)的工作。在Velodyne，她领导Velabit项目——最小的激光雷达固态传感器。gydF4y2Ba
我的职位是高级。激光雷达架构和开发工程师，大致可以理解为将概念引入生产系统。在日常生活中，这意味着与产品管理层合作以获得客户需求，然后打包正确的技术，与工程师一起构建系统，通过验证，并一直到大规模生产。gydF4y2Ba
您能否分享当前amr传感器方法的局限性? amr使用了2D摄像机、飞行时间红外深度摄像机和2D激光雷达的组合?gydF4y2Ba
自主移动机器人(AMRs)在室内和室外都有一定的局限性。目前，执行室内任务的移动机器人通常使用这一套传感器，但受到几个缺点的阻碍，包括影响效率和性能的因素，以及融合数据所需的重大软件和计算挑战。gydF4y2Ba
例如，2D相机通常在常见的室内弱光条件下工作，在立体方法中，产生的图像需要相对复杂的处理来估计物体距离。飞行时间深度相机的分辨率相对较差，感知范围有限，最多只能拍摄10米左右。由于二维激光雷达只有一条水平线的数据，它的垂直视场非常有限，不能实现可靠的目标分类或跟踪。尽管将2D相机、飞行时间深度相机和2D激光雷达结合在一起，在一定程度上缓解了它们各自的弱点，但围绕它们设计的感知系统仍然会导致amr显示出有限的操作多功能性和效率。gydF4y2Ba
在户外操作方面，移动机器人必须达到更高水平的感知性能。户外amr需要强大的感知能力来感知和避免在广泛的光线、天气和交通条件下的动态物体。他们还会遇到更具挑战性的地形和新奇的场景。gydF4y2Ba
在一系列AMR应用中集成先进的3D激光雷达技术有什么好处?gydF4y2Ba
先进的3D激光雷达，如Velodyne的传感器，通过为定位、测绘、物体分类和物体跟踪提供实时3D感知数据，促进了快速发展的自主机器人行业。半岛app官网该传感器提供了机会，以提高amr的能力，以监测和响应其在室内和室外应用环境的变化。能够有效处理、传输和存储的传感器数据可以促进态势感知的顺利开发。gydF4y2Ba
先进的3D激光雷达传感器向周围环境发射脉冲光波。这些脉冲从周围物体反弹回来，然后返回到传感器。传感器使用每个脉冲返回到传感器所花费的时间来计算它行进的距离。每秒重复这一过程数百万次，生成数据以创建环境的实时3D地图。通过该功能，基于激光雷达的解决方案为机器人系统提供视觉能力，以提供不断更新的机器人与周围物体之间的距离测量，精度达到厘米级。这也意味着激光雷达能够在低光和高光条件下准确和精确地工作，使得激光雷达技术在室内和室外情况下都具有优势。gydF4y2Ba
3D激光雷达如何提高amr的效率和多功能性?gydF4y2Ba
为了准确地分类和跟踪物体，感知传感器必须为amr提供高分辨率的图像数据和广阔的视野。传感器的垂直视场使系统能够根据物体的形状准确识别物体。具有至少30度垂直视场的激光雷达传感器实现了这一功能，与仅提供非常窄的垂直条纹感知的2D激光雷达传感器相比，这是一个显著的改进。gydF4y2Ba
再加上反射率为10%时最小30米的范围，这些性能规范为amr上的传感器确定了合理的基准性能水平。通过利用先进的激光雷达传感器技术满足这些要求，amr不仅可以检测周围环境中的物体，还可以在实时3D地图中识别和跟踪它们。这些能力共同保证了安全高效的操作。gydF4y2Ba
飞行时间相机和激光雷达之间的相似之处可以简化集成商的过渡过程，他们有兴趣用以激光雷达为中心的方法取代基于相机的系统，这一转变提供了一系列好处，包括:gydF4y2Ba
与深度相机相比，激光雷达产生的测量数据在更远的范围内产生更清晰的图像。gydF4y2Ba
与2D和立体摄像机不同，激光雷达不受低光条件的不利影响，例如矿山、仓库和夜间室外环境。gydF4y2Ba
与雷达不同的是，激光雷达探测静止物体和探测移动物体一样可靠，而不考虑它们的材料组成。gydF4y2Ba
激光雷达传感器的传感器数据如何有助于改进amr的过程?gydF4y2Ba
激光雷达传感器产生的感知数据为amr提供了额外的效率优势。激光雷达生成的图像容易被计算机读取，不需要大量的处理来检测物体或创建地图。激光雷达数据还可以压缩并传输到中央系统、人类操作员或其他机器人。因此，激光雷达的数据可以在聚合学习过程中存储、回忆和共享。也就是说，激光雷达数据可以由单个机器人随时间推移收集，也可以由同时操作的一组机器人收集，可以在单个数据库中积累和组合。gydF4y2Ba
更重要的是，这些信息必须迅速更新，以考虑潜在的高度动态条件。对于涉及对感知、处理和功率要求很高的自主机器人的场景，向移动机器人引入高性能激光雷达为集成商提供了重新设计其系统以优化性能和效率的机会。gydF4y2Ba
为什么感知能力在amr革命中扮演如此重要的角色?gydF4y2Ba
感知能力对AMR应用具有重要意义。例如，在amr将在特定区域(如仓库、农田、餐馆、零售店、工厂和医院)独立运行的场景中，amr可以快速构建环境地图，用作熟悉的导航参考。在更动态和更新颖的场景中，如建筑工地、港口、矿山和灾区，amr将能够将其感知数据传输给与之合作的其他机器人或人类操作员。gydF4y2Ba
使用3D激光雷达技术，amr更适合哪些行业和环境?为什么?gydF4y2Ba
任何移动机器人与人类或昂贵设备交互的场景都需要精确了解机器人在环境中的相对位置。由于高功能amr的广泛优势和好处，可以将其集成以改进各种行业的流程，包括农业、建筑、灾难恢复、仓库、最后一英里交付等等。gydF4y2Ba
Velodyne已经与AMR oem合作，在整个机器人行业的实际应用中实施其激光雷达技术解决方案，包括今年宣布与RenuRobotics和ANYbotics的合作。半岛app官网gydF4y2Ba
ANYbotics公司的四足机器人ANYmal配备了Velodyne公司的Puck传感器，可以在采矿和矿产、石油和天然气、化工、能源和建筑等具有挑战性的工业领域执行检查和监测任务。Velodyne的激光雷达传感器使amr能够检测障碍物，并使ANYmal能够在高精度的恶劣环境中导航时避免任何碰撞。gydF4y2Ba
Renu robotics的Renubot配备了Puck传感器，用于安全、高效、高精度导航，并在所有具有挑战性的环境条件下进行公用事业规模的植被管理时避免障碍。此外，Velodyne先进的传感器技术和开发平台使Renubot能够有效地进行精确的割草和自动梳理。gydF4y2Ba
大多数amr使用可充电电池，这使得其组件的功率需求成为设计中的另一个关键考虑因素。你能详细说明激光雷达如何降低功耗吗?gydF4y2Ba
由于大多数amr将使用可充电电池，其组件的功率要求是其设计中的另一个关键考虑因素，因为这些将直接影响其工作范围和充电间隔时间。消耗15瓦或更少的激光雷达传感器是移动机器人应用的理想选择。通过在这种功耗水平下工作，先进的激光雷达传感器可以提供基本的感知数据，同时帮助最大限度地延长amr在现场执行任务的可用时间。gydF4y2Ba
Velodyne创造了业界最节能的传感器。与其他同类激光雷达传感器相比，例如Luminar和Innoviz的激光雷达传感器，Velodyne的激光雷达传感器使用更少的功率，同时最大限度地提高性能和范围。gydF4y2Ba
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