O3R 인식 플랫폼

자동차 산업에서 최고 수준의 자동화

자율주행차 (AV) 산업계는 운전자 상호작용이 필요하지 않아 비전문가인 최종 사용자도 위험없이 사용할 수 있는 완전 자동화인 레벨 5 자율성을 추구하고 있습니다.

• 제조업체는 차량이 주변환경을 완전히 이해할 수 있도록 하는 인식 패키지로만 레벨 5를 달성할 수 있다는 것을 알고 있습니다.
• 차량 주변영역 인식을 위한 다중 모드 접근방식
• 각 양식은 다른 양식의 "약점"을 극복하도록 디자인되어 동급 최고의 환경인식을 위한 강력한 플랫폼을 제공합니다.

모바일 로봇공학의 과제

자율성은 모바일 로봇공학 (1950년대에 처음 도입됨)에 새로운 것이 아닙니다.

• AV 산업과 달리 비용이 모바일 로봇의 채택을 가로막는 장벽입니다.
• 모바일 로봇의 진입점은 사용자의 대규모 투자가 필요하므로 강력한 ROI를 달성하는 데 소요되는 시간이 늘어납니다.
• 제조업체는 BoM 비용을 줄이기 위하여 주로 안전에 중점을 둔 하드웨어 선택을 타협해야 합니다.
• 궁극적으로 이는 로봇의 전반적인 유연성을 제한하는데, 결과적으로 기능이 축소됩니다.

타협할 필요가 없다면 어떻겠습니까?

새로운 O3R 플랫폼으로 모바일 로봇 공학 자동화

자동화 레벨 5를 달성하기 위하여 자율주행 산업이 취하는 접근 방식은 잘못되지 않았습니다.환경에 대한 인식이 높아질수록 AV의 유연성이 향상되고 전체적인 작동이 향상됩니다.모바일 로봇 산업에도 동일한 역량이 있어야 합니다.

모바일 로봇 공학에서도 높은 레벨의 자동화를 현실화하기 위하여 센서의 동기화 및 융합을 포함하여 다중 모드 및 다중 카메라 어플리케이션의 과제를 극복해야 합니다.인식 플랫폼의 총 소유 비용을 줄이는 유일한 방법은 다중 모드 시스템의 설계 및 통합을 단순화하는 것입니다.

O3R 인식 플랫폼은 이 작업을 수행하도록 설계되었습니다.

O3R 플랫폼은 AGV와 같은 자율 이동 로봇에서 이미지 및 센서 정보의 중앙 집중식 동기화 처리를 위한 포괄적인 솔루션입니다. 간소화된 통합과 카메라와 센서의 신뢰성있는 상호작용을 통해 충돌 방지, 탐색 및 위치 지정과 같은 관련 기능을 강력하게 구현할 수 있습니다. 또한 여러대의 카메라를 사용하여 정지된 물체의 분석 및 치수 측정을 실현하고 보다 효과적으로 처리할 수 있습니다. 팔레트, 통나무, 패키지 또는 여행 가방의 측정이 그 예입니다.

ifm은 플랫폼 솔루션의 일부로 적합한 고성능 카메라 헤드를 제공합니다. 2D/3D 카메라에는 60° 또는 105°의 조리개 각도가 옵션으로 제공되며, pmdtechnologies ag의 최신 time-off-light 이미저가 장착되어 있습니다.  ifm 그룹의 이 회사는 자동화 전문가의 비전 제품을 위한 모든 센서를 개발하고 각 요구사항에 정확하게 적용합니다. 변조된 적외선으로 2D/3D 카메라는 주변광에 대한 노출이 증가하더라도 최대의 신뢰성으로 물체를 감지합니다.

시스템의 핵심은 고성능 컴퓨팅 장치인 비디오 처리장치 (VPU)입니다. 이 제품은 Yocto Linux 및 NVIDIA Jetson TX2 기반 시스템이며 ROS 및 Docker와 같은 개방형 개발 환경을 지원합니다. 최대 6개의 카메라 헤드를 컴퓨팅 장치에 연결할 수 있습니다. 도어 또는 파티션 벽과 같은 유리표면 감지를 위한 초음파 센서등의 추가 센서는 Gigabit 이더넷 인터페이스를 통해 연결할 수 있습니다. 따라서 AGV가 안전한 자율 주행을 위해 필요로 하는 모든 관련 "감각"은 중앙 지점에서 사용할 수 있습니다.

O3R 소프트웨어 아키텍처는 다양한 소프트웨어 도구와 다양한 인터페이스 지원을 통해 사전 개발 및 시리즈 개발을 용이하게 합니다. Docker 아키텍처를 사용하면 Python, ROS, CUDA 및 C++와 같은 개방형 개발 환경이 지원됩니다.