SLAM技术,即"即时定位与地图构建"技术,允许机器人在未知环境中同时进行自身定位和地图构建。具体来说,SLAM使用传感器(如深度相机或激光雷达)收集环境数据,通过算法处理这些数据来估算设备的位置,同时构建周围的环境地图。SLAM技术能够解决机器人在不知道自己位置的情况下如何绘制地图,同时又依赖地图来确定自己的位置。这项技术在机器人导航、自动驾驶、增强现实(AR)等领域有广泛应用,使设备能够在没有预先定义地图的情况下在复杂环境中导航。
案例分享
迈尔微视顶视SLAM导航
应用场景二:
某华南汽车制造企业,车间环境空旷,周边摆满周转料车,且人车混流,厂房内零部件堆放变化大,属于典型的高动态环境,传统2D激光雷达定位十分困难。为满足该场景需求,采用迈尔微视SLAM导航定位方案,将传感器安装于大型辊筒搬运AMR上端,负责运输发动机部件,提高机器人定位的稳定性。
应用场景三:
某华南成衣制造企业,其仓库为典型的地堆式,拥有超过4000个库位,且库位间距小、物料变动大,无法使用2D激光导航,最终采用迈尔微视顶视SLAM导航解决方案,将导航模块安装于AGV叉车顶部,负责运输托盘。
迈尔微视的3D视觉+AI解决方案已经集成了视觉导航、视觉避障、视觉对接和视觉抓取等技术,并且批量应用...
迈尔微视自团队成立以来,始终专注于移动机器人安全性、稳定性和智能性的提升。通过3D视觉传感器+AI算...
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