"自主无人搬运车辆 "是当前内部物流的趋势之一。这些可以从今天的图像处理所提供的新的可能性中受益。人工智能、捕捉三维图像的相机和边缘设备的高计算能力正在导致快速的进展。在使用德国ifm公司（易福门））新的O3R平台时，这种应用可以特别容易和方便地实现。

自主工作的移动机器人是视觉图像处理平台的应用之一。图片：易福门电子有限公司

每个图像处理方案的开始都是相机，它或多或少是系统的眼睛。分辨率、速度、光敏度、3D信息--工业相机的技术发展带来了越来越好的结果，并产生了越来越多的数据。然而，后续的硬件也必须能够处理这种有时非常大的数据量。目标是提取该过程所需的信息。硬件的相应性能能力对于这项任务是不可或缺的。在处理数据时，必须决定到底应该在哪里进行处理。近年来经常使用的一种方法是直接在相机中对数据进行预处理。这样一来，需要传输的数据量就大大减少了。然而，这一优势是用相对较高的相机价格 "买 "来的。如果在一个应用中使用多个相机系统，这样的解决方案很快就变得不经济了。此外，在工程应用方面往往存在困难，因为来自不同相机的信息必须以一种有意义的方式结合起来。这种应用的典型例子是用于物流或传送技术中环境检测的多摄像头系统。

ifm 的硬件平台 O3R 为工业图像处理开辟了新的可能性。图片：易福门电子有限公司

专业的边缘架构

最重要的用例之一是在内部物流中自主操作输送车辆--甚至更广泛。移动机器人的应用。在这样的应用中，很快就会发现需求是多么复杂和广泛。内部物流的目标是自主操作的车辆，自行将货物从A点运送到B点。其优点是显而易见的：所需人员较少，系统几乎可以全天候运行。自动导引车（AGV）通常使用几个传感器，以不同的原理工作。除了RGB相机和3D相机，如ifm公司的O3R系列，还使用了激光扫描仪、雷达或超声波传感器。可以说，这些是移动机器的感觉器官。这里使用了所谓的传感器数据融合，即从不同传感器的数据组合中获得额外的信息。然而，传感器的同步和传感器数据的融合给用户和硬件带来了巨大挑战。

通过专门为该领域开发的O3R硬件平台，ifm提供了一个理想的解决方案，并通过复杂的软件环境和全面的软件工具和接口选择，为开发者的前期开发和系列开发提供了便利。中心部件是一个边缘设备，它既能提供高计算能力，又能轻松连接各种传感器。总共可以连接多达六个3D摄像机和许多其他传感器。摄像机通过FPD链接（平板显示器链接）进行连接，GigE接口可用于其他传感器。CAN接口可确保轻松集成到移动机器人的架构中。一个配备了Nvidia视频处理单元的强大Linux系统构成了硬件基础。这种GPU的性能是可扩展的，因此可以适应各自的应用。利用现有的ROS2驱动程序，该系统可以很容易地集成到机器人应用中。由于在新的O3R概念中，图像处理转移到了边缘设备上，所以相机中几乎不需要任何数据处理。因此，也可以使用几个不同的相机，这些相机的价格也相应便宜。ifm公司提供匹配的相机头，包含3D传感器或具有不同光圈角度和分辨率的3D和2D传感器组合。

多个摄像头和其他传感器可以轻松连接到处理数据的边缘设备。图片：易福门电子有限公司

基于人工智能应用的高计算能力

由于基于Linux系统的边缘设备提供了大量的计算能力，即使是要求很高的应用也可以实现。特别是人工智能（AI）应用，在工业图像处理中发挥着越来越重要的作用，这取决于这种性能。例如，神经网络可以实现传统算法方法无法实现的图像处理应用。例如，这些深度学习方法可用于实现自主移动机器人（AMR）的改进定位。用于此的方法，即同步定位和映射（Slamming），使AMR能够知道它的环境是什么样的，以及它在这个环境中的位置（定位）。当它在这个环境中移动时，它也可以创建一个其周围环境的地图（映射）。通过使用神经网络和其他人工智能方法，此类任务可以得到解决。这样一来，这样的系统完全模拟了人类解决这一任务的方法。通过我们的感觉器官，我们从环境中吸收数据，而我们大脑中的神经网络利用这些数据创建一个抽象的概念，即我们所处环境的地图。

图片：易福门电子有限公司

图像处理变得更具成本效益

新的O3R平台不仅使非常创新的图像处理应用成为可能，而且同时也降低了这种解决方案的成本。这为将自主移动机器人用于以前因成本原因而被排除在外的应用开辟了新的前景。未来，在O3R平台的基础上，将出现一套针对最多样化领域的完整解决方案。