В России новый робот видит в полной темноте
Новый робот использует многопроекционное машинное зрение на основе нескольких панорамных камер и структурированного лазерного света

В Челябинске представили промышленного робота, способного измерять расстояние до объектов с точностью до нескольких миллиметров даже в полной темноте и без использования дорогостоящих дальномеров. Проект реализован международной группой учёных из России и Китая и уже прошёл испытания на экспериментальном стенде. О результатах работы сообщил доцент Южно-Уральского государственного университета Иван Холодилин.
Новый принцип «зрения»
В отличие от большинства аналогов, где применяются 2D-лидары стоимостью в сотни тысяч рублей, новая система основана на другом принципе. Робот использует многопроекционное всенаправленное машинное зрение: данные одновременно поступают с нескольких панорамных камер и дополняются линией структурированного лазерного света. Такое сочетание позволяет системе восстанавливать форму объектов и точно определять расстояние до них в пределах всей рабочей зоны на 360 градусов.
По словам разработчиков, главная особенность робота — гибкость настройки. В зависимости от задачи можно менять количество камер, их расположение, параметры оптики и лазера. Полученные изображения передаются на внешний вычислительный сервер, где специальный алгоритм объединяет данные в единую карту окружающего пространства и формирует точную модель препятствий.
Работа на производстве
Разработка ориентирована на промышленное применение, прежде всего в задачах сортировки и управления объектами на производственных линиях, где требуется высокая точность и надёжность работы оборудования. Отсутствие дорогих сенсоров снижает стоимость системы и делает её доступной для более широкого круга предприятий.
Авторы подчёркивают, что предложенный подход может стать альтернативой традиционным типам машинного зрения и расширить возможности роботизированных комплексов, особенно в условиях ограниченной видимости и сложной производственной среды.








































