Dynamische Hinderniserkennung für autonome mobile Roboter in der Lagerlogistik
Zuverlässige Navigation und stabile Materialflüsse durch kamerabasierte 3D-Wahrnehmung
3D-Stereokameras erfassen die Umgebung autonomer mobiler Roboter (AMRs) dreidimensional und liefern aktuelle Tiefendaten für Navigation und lokale Hindernisvermeidung. In Kombination mit der nachgelagerten Perception- und Navigationssoftware werden Hindernisse und Veränderungen im Fahrweg frühzeitig berücksichtigt. Dies unterstützt einen effizienten Materialfluss und reduziert das Risiko von Kollisionen und ungeplanten Stopps.
3D-Bilddaten für Navigation und Hindernisvermeidung
Eine frühzeitige und zuverlässige Hinderniserkennung ist wesentlich für den effizienten Betrieb von AMRs in Lagerumgebungen. 3D-Stereokameras ergänzen weitere Sensoren, indem sie räumliche Informationen über den Fahrweg und die Umgebung liefern. Auf Basis dieser Tiefendaten berücksichtigt die Navigationssoftware beispielsweise hervorstehende Gegenstände in schmalen Gängen oder Fahrzeuge an Kreuzungen und passt den Fahrweg situationsabhängig an. Dadurch lässt sich das Risiko von Kollisionen, Fehlfahrten und Schäden an der Ladung reduzieren. Auch bewegte Objekte wie Personen sind geometrisch erfassbar. Der sicherheitsgerichtete Personenschutz muss jedoch unabhängig davon durch geeignete, zertifizierte Sicherheitstechnik gewährleistet werden.
Hinderniserkennung in schmalen Gängen
Die Kamera erfasst den Bereich vor dem Fahrzeug dreidimensional. Die erzeugten Tiefendaten unterstützen die Perception- und Navigationssoftware dabei, Hindernisse im Nahbereich zu erkennen und bei der lokalen Fahrwegplanung zu berücksichtigen.
Erfassung von Hindernissen an kreuzenden Fahrwegen
3D-Daten machen auch hervorstehende Gabeln, Palettenkanten oder Fahrzeugecken räumlich sichtbar. Dadurch kann die Perception-Software solche Hindernisse frühzeitig erkennen und an die Navigation weitergeben.
Erfassung bewegter Objekte
Stereovision erfasst die räumliche Kontur bewegter Objekte auch bei wechselnder Position oder Körperhaltung. Eine Klassifikation als Person und der sicherheitsgerichtete Personenschutz erfordern zusätzliche Software beziehungsweise zertifizierte Sicherheitssensorik.
3D-Stereovision ergänzt bestehende Navigationssensorik insbesondere dort, wo überhängende Hindernisse oder komplexe räumliche Strukturen erfasst werden müssen. Entscheidend ist das Zusammenspiel aus geeigneter Kameraposition, robuster Perception-Software und separat ausgelegter Sicherheitstechnik.
Stereo mini Kamera für AMRs und die Hinderniserkennung in der Lagerlogistik
Präzise 3D-Vermessung auch bei begrenztem Platzangebot: Die Basler Stereo mini Kamera eignet sich bei kurzen Arbeitsabständen und wenig verfügbarem Raum – sei es in kompakten Maschinen, montiert an einem Roboterarm oder in anderen räumlich eingeschränkten Umgebungen.
ToF-Kameras für größere Arbeitsabstände und Erfassungsbereiche
Bei großen autonomen Flurförderzeugen können größere Arbeitsabstände und breite Erfassungsbereiche erforderlich sein, etwa in breiten Gängen, an Regalfronten oder beim Beladen von LKWs. Für solche Anwendungen kann eine ToF-Kamera eine geeignete Alternative zur Stereokamera sein. Die Auswahl der 3D-Technologie hängt jedoch von den konkreten Anforderungen ab, insbesondere von Arbeitsabstand, Genauigkeit, Umgebungslicht, Oberflächen-Eigenschaften und Integrationsaufwand.
Mehr über die Basler ToF Camera erfahrenBasler Stereo mini: kompakte 3D-Kamera für Navigation und Hinderniserkennung
Die Stereo mini liefert Tiefenbilder und 3D-Punktwolken für die Umfelderfassung autonomer mobiler Roboter. Auf dieser Basis kann die nachgelagerte Perception- und Navigationssoftware Hindernisse, Abstände und Höhenunterschiede im Fahrweg berücksichtigen. Durch ihre kompakte Bauform und die verschiedenen Schnittstellen eignet sich die Kamera besonders für AMR-Plattformen mit begrenztem Bauraum und für Embedded Systeme. Die erreichbare Messqualität hängt unter anderem von Arbeitsabstand, Montageposition, Beleuchtung und den Oberflächen der erfassten Objekte ab.
Basler Stereo mini 951g: kompakt und leicht
Die Basler Stereo mini 951g eignet sich besonders für kompakte AMR-Plattformen mit begrenztem Bauraum. Sie liefert Tiefendaten mit geringer Latenz und deckt einen Arbeitsbereich von 0,25 m bis 6 m ab. Die GigE-Schnittstelle unterstützt die robuste Integration in mobile Robotersysteme.
Kompakte Größe: 124 mm × 29 mm × 50 mm
Geringes Gewicht: 220 g
Für den Einsatz in industriellen Lagerumgebungen ausgelegt
Die Basler Stereo mini 951g verfügt über ein robustes Gehäuse mit IP67-Schutz und eignet sich damit auch für staubige und feuchte Umgebungen.
Die automatische Belichtungsregelung unterstützt den Betrieb bei wechselnden Lichtverhältnissen. In dunklen oder schwach texturierten Szenen kann der integrierte Musterprojektor zusätzliche Oberflächenstrukturen erzeugen und dadurch die Tiefenberechnung verbessern. Die erreichbare Messqualität hängt weiterhin von Beleuchtung, Oberflächenbeschaffenheit und Arbeitsabstand ab.
Integration in mobile Robotersysteme
Die Basler Stereo mini 951g kombiniert eine kompakte Bauform mit einer robusten GigE-Schnittstelle. Sie eignet sich damit für verteilte Systemarchitekturen und größere Kabellängen innerhalb des Fahrzeugs.
95 mm Basisabstand für den Nah- und mittleren Entfernungsbereich
Arbeitsbereich von 0,25 m bis 6 m
GigE-Schnittstelle für eine flexible Integration in AMR-Systeme
2D- und 3D-Bilddaten für Lokalisierung und Umfelderfassung
Die Stereo mini liefert 2D-Bilder sowie Tiefendaten und 3D-Punktwolken der Fahrzeugumgebung. Je nach Systemarchitektur lassen sich diese Daten sowohl für visuelle Lokalisierung und Kartierung als auch für die lokale Hinderniserkennung nutzen.
In Kombination mit weiteren Sensoren wie LiDAR und IMU kann die Stereokamera die Umfelderfassung ergänzen. Sie liefert räumliche Informationen auch außerhalb einzelner LiDAR-Scanebenen und unterstützt damit die Erfassung von Hindernissen, überhängenden Objekten und Höhenunterschieden. Die Auswertung der Sensordaten, die Bahnplanung und die Reaktion des Fahrzeugs erfolgen durch die nachgelagerte Navigations- und Perception-Software.
Warum Millisekunden zählen: Latenz in dynamischen AMR-Anwendungen
Für die Hinderniserkennung und lokale Navigation müssen Tiefendaten möglichst aktuell bereitstehen. Entscheidend ist dabei die End-to-End-Latenz der gesamten Verarbeitungskette – von Bildaufnahme und Tiefenberechnung über Datenübertragung und Auswertung bis zur Reaktion des Fahrzeugs.
Bei einer Fahrgeschwindigkeit von 1,5 m/s entsprechen 100 ms Verzögerung bereits einer zurückgelegten Strecke von 15 cm, zusätzlich zum erforderlichen Bremsweg. Eine geringe und stabile Latenz unterstützt daher schnelle Reaktionen auf Veränderungen im Fahrweg und muss bei der Auslegung von Navigation und Bremsverhalten berücksichtigt werden.
Integration über das pylon SDK
Die Basler Stereo mini 951g ist in das pylon SDK integriert. 2D-Bilder und Tiefendaten lassen sich über eine gemeinsame Softwareumgebung erfassen und konfigurieren. Der pylon Viewer unterstützt die Inbetriebnahme und Prüfung der Kameraeinstellungen.
Programmier-Schnittstellen für C++, C# und Python ermöglichen die Einbindung der Kamera in die Perception- und Navigationssoftware des AMR – von der Evaluierung bis zur Serienanwendung.
Unterstützung bei Auswahl und Integration
Basler unterstützt AMR-Hersteller bei der Auswahl, Auslegung und Integration der passenden 3D-Kamera. Unser FAE-Team begleitet die Evaluierung und Inbetriebnahme. Mit dem pylon SDK steht eine einheitliche Softwareumgebung für die Konfiguration sowie den Zugriff auf 2D- und 3D-Daten zur Verfügung.
Unterstützung bei Auswahl und Auslegung der Kamera
Technische Begleitung bei Evaluierung und Integration
Einheitliche Softwareanbindung über das pylon SDK