托盤識別實際應(yīng)用中遇到的挑戰(zhàn)與解決方案

無人叉車托盤識別的重要性

隨著越來越多企業(yè)效仿行業(yè)巨子，自動化設(shè)備的應(yīng)用從分揀逐漸擴展到搬運。無人叉車（AGV）作為倉儲自動化中的核心設(shè)備，承擔著托盤搬運的重要任務(wù)。然而，托盤在倉儲中的位置和角度往往存在不確定性，通常由于人為干預(yù)或擺放誤差。這對無人叉車的導(dǎo)航精度提出了嚴峻挑戰(zhàn)，尤其是在快速、精準作業(yè)需求日益增長的背景下，托盤識別的精度直接影響到整個倉儲系統(tǒng)的效率和安全性。因此，精準的托盤視覺識別技術(shù)成為保障無人叉車高效、準確作業(yè)的關(guān)鍵。

為了應(yīng)對這些不確定性，自動化托盤識別技術(shù)通過先進的視覺傳感器和圖像處理技術(shù)，能夠?qū)崟r提供托盤的精確位置和姿態(tài)信息，大大提高了無人叉車的導(dǎo)航與搬運效率。通過這項技術(shù)，無人叉車能夠克服托盤位置不穩(wěn)定、角度不規(guī)則等難題，在復(fù)雜環(huán)境中依然可以精確對接，實現(xiàn)智能化和高效化的倉儲管理。

托盤識別實際應(yīng)用中遇到的挑戰(zhàn)與解決方案

盡管托盤識別技術(shù)已經(jīng)取得了顯著進展，但在實際應(yīng)用中，無人叉車仍然面臨一系列挑戰(zhàn)。倉儲環(huán)境中的復(fù)雜性，例如光照不均、托盤擺放偏差，以及多種托盤規(guī)格，都會對托盤識別的準確性產(chǎn)生影響。傳統(tǒng)的二維碼或條形碼識別依賴于明確的標簽和規(guī)則的擺放角度，雖然在結(jié)構(gòu)化環(huán)境中效果較好，但在復(fù)雜環(huán)境下容易失效，從而影響搬運的準確性。

相比之下，基于3D ToF（飛行時間）相機的托盤識別技術(shù)展現(xiàn)出了更高的魯棒性，在應(yīng)對復(fù)雜的托盤形態(tài)和環(huán)境變化方面有著更強的適應(yīng)能力。此外，2D激光雷達雖然也被應(yīng)用于托盤識別，但由于對托盤底部復(fù)雜結(jié)構(gòu)的敏感性，常常會誤判障礙物，影響無人叉車與托盤的順利對接。因此，針對這些挑戰(zhàn)，結(jié)合3D視覺和多傳感器融合的托盤識別解決方案，正在成為行業(yè)的主流選擇。

邁爾微視托盤識別系統(tǒng)PalletPro：破解托盤識別自動化難題

邁爾微視的PalletPro托盤識別系統(tǒng)基于3D ToF（飛行時間）視覺技術(shù)，專為應(yīng)對復(fù)雜倉儲環(huán)境中的托盤識別需求而設(shè)計。該系統(tǒng)將3D相機與智能算法結(jié)合，不僅能夠精準識別托盤的位置和姿態(tài)，還具備出色的環(huán)境適應(yīng)能力，確保無人叉車在復(fù)雜條件下高效實現(xiàn)自動化搬運。

集成與效率提升 通過將識別算法集成至相機內(nèi)部，PalletPro系統(tǒng)能夠?qū)崟r處理深度數(shù)據(jù)，大幅提升了計算效率和響應(yīng)速度。該系統(tǒng)可以在每秒10幀（10FPS）的處理速度下，實時提供托盤識別結(jié)果，確保無人叉車能夠快速、精準地進行托盤抓取和搬運作業(yè)。

部署與智能對接 通過將3D相機部署于叉車的兩個叉臂之間，PalletPro系統(tǒng)利用自動標定技術(shù)確定托盤的位姿與叉車間的坐標關(guān)系，實現(xiàn)快速、智能的對接操作。算法基于深度數(shù)據(jù)中的點云特征，識別托盤的腿部和橫桿結(jié)構(gòu)，支持標準的兩腿托盤、四腿托盤以及多托盤堆疊的識別需求，同時可定制適用于無腿或異形托盤的識別方案。

PalletPro系統(tǒng)無需采集額外的數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練，即可適配市面上90%以上的托盤類型。

易用性與兼容性 PalletPro易于部署，用戶無需算法開發(fā)經(jīng)驗即可通過入門教程快速上手。該系統(tǒng)兼容歐標托盤，適用于高位存儲、復(fù)雜堆垛等場景，提供實時的托盤識別結(jié)果，并能夠在各種倉儲環(huán)境中穩(wěn)定運行，確保無人叉車在多樣化的托盤條件下高效作業(yè)。

多條件適應(yīng)性與魯棒性針對光照強烈的室外場景，邁爾微視的托盤識別解決方案采用了配備940nm紅外發(fā)射器的ToF深度相機M系列，能夠有效應(yīng)對復(fù)雜的光照條件。940nm波長屬于近紅外光，在強光環(huán)境下抗干擾能力更強，不容易受到可見光影響，確保深度數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和準確性。

針對反射率低的黑色托盤，M系列深度相機在距離托盤2.5米范圍內(nèi)依然能夠提供精準的深度數(shù)據(jù)，確保系統(tǒng)的魯棒性和兼容性。

識別與對接

將邁爾微視M系列相機安裝在叉車的兩個叉臂之間，通過捕捉托盤的深度信息，并利用深度識別算法實現(xiàn)對托盤的精確識別。

當叉車接收到調(diào)度系統(tǒng)的任務(wù)時，它會移動到托盤前方的對接點，距離托盤前沿大約2米。在這個位置，叉車進行初步定位，3D視覺系統(tǒng)會輸出位姿信息，幫助叉車調(diào)整角度偏差。然后，叉車繼續(xù)前進至1.5米的位置進行精確定位，3D視覺系統(tǒng)再次輸出托盤位姿信息，幫助叉車調(diào)整左右偏差，確保對接過程的精準度。

方案支持兩種對接模式：兩次對接與實時對接，以滿足不同應(yīng)用場景的需求。

兩次對接模式 兩次對接模式分為遠端定位、近端校驗和盲走叉取三個步驟：遠端定位：叉車接收到調(diào)度任務(wù)后，移動至對接點，啟用相機識別托盤數(shù)據(jù)。通過運動控制系統(tǒng)，叉車在距離托盤1800mm至2800mm范圍內(nèi)進行角度與橫向偏移的調(diào)整。

近端校驗：當叉尖距離托盤前沿約200mm時，再次獲取相機識別數(shù)據(jù)，校驗對接精度是否符合叉取要求。如果精度滿足要求，叉車進行叉??；若不滿足，則原地調(diào)整后再進行叉取操作。

實時對接模式 實時對接模式通過連續(xù)獲取相機識別數(shù)據(jù)，實現(xiàn)動態(tài)調(diào)整位姿。當叉車移動到距離托盤前沿約200mm時，系統(tǒng)進行微調(diào)并完成叉取操作。該模式依賴數(shù)據(jù)的時間戳進行更新，以避免延遲導(dǎo)致的錯誤調(diào)整。

通訊方式

為了給用戶提供更加易于集成的產(chǎn)品，該解決方案支持TCP、UDP、CAN、485、API等接口，并可在識別算法和避障算法之間進行切換，實現(xiàn)高效、準確、通用的托盤識別自動化。