基于5G拓展激光导航移动机器人新应用
激光导航移动机器人因其能够适应复杂的应用场景和繁琐指令需求,以及在精益化柔性生产方面展示出来的无与伦比的优势,已成为目前搬运机器人的高水平代表,并在越来越多的智能制造域得以投入使用。不过受原有技术体系
两种slam导航方法谁更胜一筹
SLAM是指运动物体根据传感器的信息,计算自身位置的同时构建环境地图的过程,解决机器人等在未知环境下运动时的定位与地图构建问题。目前SLAM主要应用于机器人、无人驾驶等领域。SLAM的实现方式和难度按传感器来分会有一定的差异,主要分为激光SLAM 和V-SLAM 两大类
软体机器人手臂-刚柔并济
近日,机器人顶刊《The International Journal of Robotics Research》刊发了中国科学技术大学陈小平教授团队在软体机器人手臂上的研究进展,展示了软体机器人手臂在日常生活中的巨大应用潜力
基于机器视觉的工业机器人定位技术简析
当我们谈论日益热门的工业4.0、智能制造这些话题时,机器人是一个无论如何也绕不开的问题。机器人的智能化程度影响着整个工业演化的进程,传统的机器人仅能在严格定义的结构化环境中执行预定指令动作,缺乏对环境的感知与应变能力,这极大地限制了机器人的应用
移动机器人运动控制-两轮差速
随着国内企业数字化升级智能化改造需求加增,自主移动机器人得到迅速发展,AGV/AMR的应用范围也在不断扩展,市面上常见的自主移动机器人或导引小车多数采用两轮差速来进行运动控制。两轮差速系统如下:- 控
无人机续航难点难突破,怎么办?
近年来,在新一代通信和导航等技术不断突破的背景下,我国无人机产业迎来了非常迅猛的发展。不管是军用还是民用领域,越来越多的无人机出现在人们视野之中,不仅给生产生活带来了极大便利,同时也催生出庞大商业蓝海
各有千秋的机器人避障传感器
移动机器人在行走过程中,通过传感器感知到在其规划路线上存在静态或动态障碍物时,按照一定的算法实时更新路径,绕过障碍物,最后达到目标点。这种动态的导航规划,或者说避障,第一步都需要感知周边环境。在机器人运动过程中,需要通过传感器实时获取自身周围障碍物信息,包括但不限于尺寸、形状等物理信息
自动化升级加速,雷柏智能仓储优势解析
随着工业4.0时代的到来,智能制造成为每个企业都绕不开的话题,如果不能尽早升级工厂,淘汰落后的生产模式,在竞争异常激烈的市场环境下,很有可能就会在不断被赶超中最终被淘汰。近年来,伴随着互联网科技快速发展,政策红利的释放,物流仓储行业也逐渐进入信息化和智能化时代,以适应更加激烈的市场竞争
常见AGV/AMR导航方式简析(四)
导航导引技术是AGV/AMR的核心技术之一,很大程度上影响了机器的搬运效率。目前市面上有着多种导航方式的自动搬运设备,使用者该如何选择成了一个不小的问题。本期将为继续大家简单介绍各种导航导引技术。AG
常见AGV/AMR导航方式简析(三)
导航导引技术是AGV/AMR的核心技术之一,很大程度上影响了机器的搬运效率。目前市面上有着多种导航方式的自动搬运设备,使用者该如何选择成了一个不小的问题。本期将为继续大家简单介绍各种导航导引技术。AG
常见AGV/AMR导航方式简析(二)
导航导引技术是AGV/AMR的核心技术之一,很大程度上影响了机器的搬运效率。目前市面上有着多种导航方式的自动搬运设备,使用者该如何选择成了一个不小的问题。本期将为继续大家简单介绍各种导航导引技术。AG
常见AGV/AMR导航方式简析(一)
导航导引技术是AGV/AMR的核心技术之一,很大程度上影响了机器的搬运效率。目前市面上有着多种导航方式的自动搬运设备,使用者该如何选择成了一个不小的问题。本期将为大家简单介绍各种导航导引技术。AGV导
视觉定位-边缘轮廓检测
轮廓检测指在包含目标和背景的数字图像中,忽略背景和目标内部的纹理以及噪声干扰的影响,采用一定的技术和方法来实现目标轮廓提取的过程。它是目标检测、形状分析、目标识别和目标跟踪等技术的重要基础。边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域之间,是图像分割、纹理特征提取及形状特征提取和图像分析的基础
盘点机器人行业那些五花八门的传感器
在工业自动化领域,机器人需要传感器提供必要的信息,以正确执行相关的操作。一份报告预测,到2021年,全球工业机器人传感器市场将以约8%的复合年增长率(CAGR)稳步增长。对于包括消费者和汽车在内的机器
“鸡与鸡蛋?”,SLAM导航的即时定位与地图构建
SLAM技术的应用解决了机器人研究领域中定位的问题,解决机器人定位的问题后机器人在未知环境中的自主移动也成为了可能。
机器人视觉系统工作原理
机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用,都需要考虑系统的运行速度和图像的处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等
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