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深圳北站智能化升级:巡检机器人上岗,明治激光雷达“护航”避障
来源: 明治传感器作者: 明治传感器时间:2024-07-02 10:21:34点击:475

深圳北站作为全国高铁网络的重要枢纽,全年客流量超2.3亿人次,每日承载着数以万计的旅客和数千节车厢的运输任务。在这样的背景下,如何确保动车的安全运行,提高巡检效率,成为了摆在深圳北站面前的重要课题。

近期,深圳北站成功引入了巡检机器人,并配备了明治激光雷达进行“护航”避障,这一智能化升级不仅大大提高了巡检效率,也标志着我国交通运输领域在智能化道路上迈出了坚实的一步。

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图源客户现场拍摄

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图源客户现场拍摄 | 明治AS系列雷达

项目背景

高铁站每天需要对上万节车厢进行巡检,这是一项艰巨而繁琐的任务。由于动车的运行特点,巡检工作往往需要在凌晨时段进行,以确保在白天列车正常运行前完成所有检查工作。

然而,这样的工作安排不仅给巡检工人带来了巨大的工作压力,也影响了巡检工作的质量和效率。此外,由于人工巡检的局限性,一些隐蔽的安全隐患往往难以被发现,给动车的安全运行带来了潜在的风险。

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巡检机器人应用优势

为了解决上述问题,深圳北站决定引入巡检机器人进行智能化巡检。与传统的人工巡检相比,巡检机器人具有以下几个明显的优势:

1、提高巡检效率:巡检机器人可以24小时不间断地工作,不受时间和天气等因素的影响,大大提高了巡检效率。

2、减少人力成本:引入巡检机器人后,可以大幅减少巡检工人的数量,降低了人力成本。

3、提高巡检质量:巡检机器人配备了高清摄像头和多种传感器,可以更加全面、细致地检查动车的各个部位,发现隐蔽的安全隐患。

4、实时数据传输:巡检机器人可以将巡检数据实时传输到后台系统,方便工作人员进行分析和处理。

巡检机器人的核心部件之一

虽然巡检机器人具有诸多优势,但在实际应用中仍然面临着一个重要的问题——

如何确保机器人

在复杂多变的环境中稳定运行

并准确识别和避让障碍物?

为了解决这一问题,明治为巡检机器人配备了TOF激光雷达进行“护航”避障,采用先进的激光探测技术,利用激光束对周围环境进行扫描和测量,获取目标物体的距离、速度、角度等信息。

在巡检机器人的应用中,明治雷达主要发挥了以下作用:

1、精准避障:明治雷达可以实时感知机器人周围的环境信息,包括静止的障碍物和移动的行人等。通过精确计算目标物体的距离和速度,机器人可以迅速做出避障决策,确保在巡检过程中不会发生碰撞事故。

2、实时数据传输:明治雷达还可以将获取的环境信息和目标物体信息实时传输到机器人后台系统。机器人可以在巡检过程实时对周围的障碍物距离进行监控和数据分析,以避免与障碍物/人员产生撞击,进一步提高巡检工作的质量和效率。

应用优势

要让巡检机器人在复杂多变的车站环境中稳定运行,避障技术的选择至关重要。在这方面,明治雷达技术发挥了不可或缺的作用。明治雷达以其卓越的探测精度和抗干扰能力,为巡检机器人提供了精准的避障“护航”。

脉冲TOF高速测距技术

使用直接飞行时间(dTOF)技术进行距离测量,即发射高瞬时功率、纳秒级短脉冲,并通过测量脉冲往返时间计算目标距离。

无论是静止的障碍物还是移动的行人,明治雷达都能迅速识别并计算出其距离和速度,为机器人提供准确的避障数据。

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在复杂的车站环境中,这种能力显得尤为重要。它确保了机器人在巡逻过程中能够灵活避让各种障碍物,保证了巡检工作的顺利进行。

产品运行稳定可靠

轻巧的转镜式产品结构设计,搭配精密无刷静音电机,使得产品运行稳定可靠

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无惧各种严苛检测场景

精密无尘组装工艺,通过了高强度的振动测试和严苛的冲击测试,产品一致性佳。

使得雷达耐振动 耐冲击,可轻松适应各种检测场景

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选择多样,应用方案更精准

避障型、导航型激光雷达可供选择

扫描角度270°/300°/360°可选

测量范围0.1-100米多量程可选

最高扫描频率30Hz

串口(Type-C接口)通讯

在线输出测量数据(含各方向距离和光强数据)

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其他机器人的使用

深圳北站巡检机器人的成功应用,仅仅是激光雷达技术广泛应用的冰山一角。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,激光雷达将在更多类型的机器人中发挥重要作用。

工业机器人:在工业领域,激光雷达可以帮助机器人实现精确的物体识别、定位和抓取等功能。通过扫描和测量工作环境中的物体,机器人能够准确地判断物体的位置和姿态,从而实现精确的操作和加工。

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服务机器人:在服务领域,激光雷达可以帮助机器人实现自主导航、路径规划和避障等功能。通过实时感知和理解周围环境信息,服务机器人能够为用户提供更加智能、便捷的服务体验。

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激光雷达作为一种高精度、高速度的测距导航工具,在机器人领域具有广泛的应用前景。

随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,明治的激光雷达将为机器人的智能化和自主化提供更加强大的技术支持。


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