为运动注入智能:结合 AI、立体视觉与边缘计算
2025-10-09 11:03 来源:TELEDYNE
在工业自动化和机器人技术领域,运动控制一直以精度、速度和可靠性为核心。然而,随着自动化系统越来越多地在非结构化、动态环境中运行,例如有人工操作的工厂、库存布局不断变化的仓库、有机体运动频繁的手术室,一个新的维度变得至关重要:智能。
要实现真正智能的运动系统,必须融合三项关键技术:人工智能(AI)、3D 相机和边缘计算。三者结合,使机器不仅能精准移动,还能实时感知、理解并适应周围环境。
以 3D 看世界:立体视觉的重要性
传统运动系统通常依赖编码器、2D 相机或接近传感器进行反馈。这些方法在受控环境中表现良好,但在面对突发情况时则显得力不从心。
立体视觉通过实时生成丰富、密集的 3D 环境地图来填补这一空白。与 LiDAR 或 ToF 传感器不同,立体相机通过模拟人类视觉被动计算深度,利用图像差异重建完整的深度世界。这使得它们:
这在光照变化较大或无法实现主动照明的环境中尤其有价值,例如室外空间、人机交互区域或移动机器人平台。立体视觉的被动设计和丰富的视觉环境使其成为实时AI应用的首选传感方式。
从视觉到行动:AI 的作用
拥有 3D 数据后,下一步是对其进行解释。这正是 AI 模型发挥作用的地方。卷积神经网络(CNN)、Transformer 和强化学习算法可以被训练来:
在传统系统中,这些任务通常依赖硬编码规则。而通过 AI,系统可以从真实世界的变化中学习,随着时间推移不断优化,并处理基于规则逻辑无法应对的边缘情况。
边缘计算:无需云端的实时响应
最后一块拼图是边缘计算。为了在毫秒级响应快速变化的环境,AI 驱动的感知与控制必须在机器人本地或现场完成,而不是依赖云端。
这正是像 Bumblebee® X 这样的立体视觉系统大放异彩的地方。Bumblebee X 延续了原始 Bumblebee 的可靠性,具备稳定的工厂校准保持能力。其强大的 FPGA 立体处理引擎和最长 20 米的工作距离,使其非常适合大规模环境。它具备高分辨率深度输出、IP67 防护等级外壳,并支持实时 SGBM 和先进的深度学习算法,是工业机器人、检测和自主导航的下一代立体视觉解决方案。其双路径立体处理架构让集成商可以选择:
这种灵活性使集成商可以根据应用需求在延迟、准确性和计算成本之间取得平衡,无论是执行精密取放任务的机械臂、在拥挤仓库中导航的 AMR/AGV,还是适应人体组织运动的手术机器人。
想了解 Bumblebee X 如何与深度学习算法协同工作,请点击此处:通过深度学习技术提升立体深度估计
应用案例:智能机器人取放与户外机器人
想象一个机械臂需要从一堆未知物品中取物。如果每个物品都必须预先定义并固定位置,传统运动控制将难以应对。但通过 Bumblebee X 提供的 3D 数据输入到 AI 模型,机器人可以:
结果是:更快的周期时间、更少的错误,并能处理变化。
立体视觉特别适合户外机器人应用,因为它具备被动感知特性、高空间分辨率以及在光照变化下的稳定性。它使自主机器人能够感知并理解复杂地形、在无需主动光源的情况下检测障碍物,并在非结构化自然环境中保持情境感知。这些能力对于农业、建筑和远程检测任务至关重要。点击此处了解更多:Bumblebee X助力Taiga Robotics通过AI驱动的视觉技术实现矿业自动化
闭环控制:智能运动的未来
我们正在进入一个运动控制的新纪元,一个感知、认知与行动紧密结合的时代。系统不再只是执行指令,而是理解上下文、从经验中学习,并适应新情况。
通过结合 AI、立体视觉与边缘计算,像 Bumblebee X 这样的技术正在帮助我们实现这一闭环,迈向真正智能机器的愿景。