大家好!总说要让机器看懂世界,一双好的“眼睛”是关键。今天,小岚带大家直击现场,看看Aurora S如何用硬实力,在提供强大的空间定位建图能力之外,是如何成为机器人的“视觉担当”的!
作为机器人避障的核心传感器:深度相机,其视野的大小(视场角)直接决定了机器人在行动过程中能看多广的问题。而这也是目前传统深度相机的一大遗憾,相对小的视野会导致避障的盲区。在Aurora S中,我们创新的将端到端神经网络实现了120°超大广角的深度感知能力。其视野足以覆盖机器人前方的全部区域。下面,我们将Aurora S与传统的深度相机放在同一位置,拍摄同一场景,看看他们的效果差别吧。
第三视角实拍
结果如何?效果差异显著!凭借120°的超大水平视场角,Aurora S单次拍摄就能覆盖更广阔的区域,环境信息尽收眼底。而第三方相机的视野则显得“局促”不少。
传统相机 vs Aurora S深度对比图
室内拍摄同一物体Aurora FOV 更广
这意味着:机器人、智能设备只需一眼就能获取更全面的环境信息,决策更快,行动更安全。
面对光滑、少纹理的表面,很多深度相机就会“失灵”。我们进行了严苛的弱纹理测试:
1. 拍黑色吧台:传统相机深度图出现明显“空洞”与数据缺失;Aurora S表面则平滑完整,稳定输出。
传统相机 vs Aurora S深度对比图
吧台overlay 模式
2. 拍电梯门(不锈钢):传统相机在反光的不锈钢材质前几乎失效;Aurora S则能清晰呈现出门的深度对比和三维结构。
传统相机 vs Aurora S深度对比图
电梯识别overlay 模式
这意味着:无论是在昏暗的咖啡馆还是在光亮的电梯口,Aurora S都能提供可靠的3D感知,彻底告别视觉盲区。
室外强光、空旷距离,是传统深度相机的“噩梦”。Aurora S凭借端到端的深度学习方案,在此场景下表现如何?一看便知:
我们在室外边走边拍。从录屏中您可以清晰地看到,Aurora S输出的深度图稳定、连续,没有因快速运动而出现撕裂或大面积的数据丢失,环境的三维结构被实时、完整地重建出来。
传统相机vs Aurora S深度对比图
室外边走边拍 overlay 模式
在移动中拍摄马路边常见的金属护栏。传统深度相机在此条件下往往数据稀疏甚至失效。而Aurora S的深度图中,护栏的连续结构被清晰地勾勒出来,这为机器人在嘈杂的户外环境中实现稳定避障提供了至关重要的可靠感知。
传统相机vs Aurora S深度对比图
栏杆overlay 模式远景
这意味着:Aurora S让机器人的活动范围实现了从室内到户外的跨越,即使在动态和强光环境下,也能“看清”周围世界的真实三维结构。
Aurora S能真正让机器理解场景,而不仅仅是测量距离。
室外:能清晰区分建筑、道路、植被、车辆等超过18类场景元素。
室内:能精准识别人、桌子、椅子、显示器等80类通用物体。
识别能力再升级:它的识别非常精细!即使只捕捉到人的手臂或腿,也能准确识别为“人”;甚至能进一步识别出人手中拿着的“手机”。这带来了极强的抗遮挡能力和细腻的交互潜力。
Aurora S能将所有识别结果,实时、精准地投射到3D点云中。
在3D世界里,你看到的不再是杂乱的点,而是被颜色标注的 “道路”、“车辆”、“行人”和“建筑” 。这让机器人能直接在3D空间中决策和交互。
光说不练假把式。我们最后在办公室里,用Aurora S进行了一次实时演示。
如上图所示,通过Remote UI连接到Aurora S后,您可以在总界面中清晰地看到两个核心功能板块的实时效果:
深度感知:精确的环境3D几何模型。
语义识别:被不同颜色准确标注的物体类别。
这一切都是实时发生的,充分展示了Aurora S作为开箱即用的3D场景理解解决方案的强大与便捷。
总结一下
Aurora S不只是一款深度相机,它是机器人的全能视觉中枢。
它以端到端神经网络实现的120°广角看得广,以抗弱纹理看得稳,以抗强光看得远,更以AI语义分割和3D语义投射看得懂。
我们相信,强大的工具能激发无限的创新。希望Aurora S能成为您项目背后,最可靠的那双“眼睛”!
关键字:SLAM,产品介绍
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