El desarrollo de robots móviles ha sido una rápida progresión de “gama baja” a “inteligente”, y de “percepción débil” a “percepción fuerte”.”
La visión artificial encierra un gran potencial
Con los avances de la tecnología LiDAR, la navegación láser se ha convertido en uno de los principales métodos de la industria. Las soluciones AMR basadas en la navegación láser SLAM se han implantado en diversas aplicaciones. Sin embargo, a medida que se generaliza el uso de la navegación láser, también se ponen de manifiesto sus limitaciones, sobre todo en lo que respecta al posicionamiento estable en entornos complejos.
En entornos dinámicos en los que la posición de las mercancías cambia constantemente y los puntos de referencia fijos son escasos, los robots que utilizan SLAM láser suelen tener dificultades para lograr un posicionamiento fiable. Los frecuentes movimientos de entrada y salida de las zonas de almacenamiento hacen que el entorno cambie continuamente, lo que dificulta un posicionamiento coherente y preciso.
En talleres grandes y abiertos, donde la distancia entre columnas de acero es amplia, los robots equipados con LiDAR se enfrentan a problemas debidos a la escasez de nubes de puntos y a la falta de puntos de referencia fiables, lo que reduce la fiabilidad de su navegación.
El SLAM visual, sin embargo, utiliza cámaras de profundidad en el robot para capturar imágenes del entorno circundante y generar densas nubes de puntos. Esta gran cantidad de datos del entorno permite a los robots mantener un posicionamiento estable incluso ante cambios locales, lo que ofrece una mayor adaptabilidad a diversas escenas.
El difícil camino de las soluciones basadas en la visión
A pesar de las claras ventajas del SLAM visual en términos de adaptabilidad al entorno, pocas empresas del mercado lo están adoptando. La razón principal es la elevada barrera técnica de la visión en profundidad, que muchas empresas de AMR no pueden desarrollar internamente por falta de un equipo de investigación y desarrollo visual y de los conocimientos tecnológicos pertinentes.
La división MRDVS de LANXIN, aunque es un equipo joven, cuenta con casi 20 años de experiencia en óptica y visión por ordenador. Estos conocimientos les han permitido crear una completa capacidad de I+D que combina la visión por ordenador y la robótica móvil.
Comparada con la tecnología LiDAR, más madura, la visión en profundidad es un “camino difícil” que MRDVS ha decidido seguir. Tras años de desarrollo técnico, MRDVS ha creado un sistema de visión profunda robusto y completo para robots móviles, que incluye sensores de visión 3D y algoritmos de percepción de desarrollo propio. LANXIN es ahora la primera empresa china que ofrece una solución de hardware y software de visión 3D totalmente integrada para robots móviles.
Este sistema permite a los robots realizar tareas de localización visual, evitación de obstáculos y acoplamiento de alta precisión, lo que mejora significativamente la seguridad, la estabilidad y la inteligencia, al tiempo que satisface las necesidades de entornos más complejos.
Caso práctico: Solución de almacén a gran escala
Tomemos, por ejemplo, el almacén de un gran fabricante por contrato, con más de 3.000 posiciones de almacenamiento. Las mercancías entran y salen con frecuencia, y la disposición de palés y artículos cambia constantemente, sin puntos de referencia fijos. El robot también puede encontrarse con trabajadores u obstáculos como cartones abandonados en los pasillos. Además, para mantener la estética del almacén y facilitar su despliegue, el cliente prefirió no utilizar códigos QR marcados en el suelo.
En este escenario, las opciones disponibles se limitaban a carretillas equipadas con SLAM láser o SLAM de visión. Sin embargo, los robots que utilizan SLAM láser se enfrentan a importantes dificultades para localizarse de forma fiable en entornos tan dinámicos. El cliente eligió finalmente la solución SLAM por visión de LANXIN.
MRDVS proporciona a las carretillas elevadoras de LANXIN una solución integrada para el posicionamiento visual, el acoplamiento de palés y la evitación de obstáculos.
Para la navegación, la carretilla elevadora utiliza un sistema SLAM de visión 3D. Las cámaras de profundidad capturan datos del entorno 3D sin marcar para generar densas nubes de puntos y vincular los datos recogidos con la posición real del robot para lograr una localización y navegación autónomas. Las ventajas incluyen:
- Fiabilidad y estabilidad, que no se ven afectadas por las personas, los vehículos o la logística.
- Adaptabilidad a entornos dinámicos, sin que los cambios en la disposición o la posición de los palés tengan impacto alguno.
- Alta precisión, con una exactitud de +/-1 cm en entornos típicos.
Para el acoplamiento de palés, la carretilla elevadora utiliza un sistema de acoplamiento por visión 3D. Una cámara diseñada a medida capta imágenes para generar una nube de puntos del palé y, combinada con los algoritmos de visión de LANXIN, el robot puede calcular los valores de desalineación y ajustar su pose y la dirección de la horquilla para recoger el palé con éxito.
Además, la carretilla elevadora está equipada con un sistema de prevención de obstáculos basado en visión 3D, que detecta obstáculos aéreos y de poca altura dentro del campo de visión del robot, garantizando un funcionamiento seguro.
Con el sistema de visión profunda MRDVS, LANXIN ha proporcionado una solución logística de almacén inteligente y sin personal que satisface plenamente los requisitos del cliente.
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