子地图:大型仓库覆盖 | Marvelmind

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子地图:大型仓库覆盖 | Marvelmind

▶ 4:02
📅 2018-06-21

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构建与管理子地图:视频内容

本视频展示了Marvelmind借助子地图技术实现的±2厘米精确室内定位。子地图将复杂空间划分为易于管理的区域,并在区域之间平滑地软切换,从而实现对大型仓库、制造工厂和大型建筑的无缝建图。非常适合工业自动化中的自主 机器人、无人机和叉车跟踪。

文字稿

本视频展示了Marvelmind借助子地图技术实现的±2厘米精确室内定位。子地图将复杂空间划分为易于管理的区域,并在区域之间平滑地软切换,从而实现对大型仓库、制造工厂和大型建筑的无缝建图。非常适合工业自动化中的自主 机器人、无人机和叉车跟踪。

0:00 大家好。本视频将介绍如何构建子地图——或者说,由三个子地图组成的地图。这就是跟踪效果,可以看到。共有三个子地图:地图零、子地图一、子地图二。这是子地图一,子地图二是另一个子地图,它覆盖了这整片区域。这是我们的地图一。这里有 信标——一个 信标 在那边,一个 信标 在那边。然后在尽头,我给大家看一下:在尽头,这个 信标——这个 信标 属于……这是信标82,它同时属于子地图一和子地图二。这是信标78,它属于子地图……

1:05 子地图二。现在我会往回走,展示移动信标在这三个子地图上的轨迹。再说一遍,这里安装了设备。我们假设这个信标装在叉车 机器人上,或者无人机上,或者虚拟现实头盔上。我先把跟踪轨迹清除,现在开始移动。这是实时画面。可以看到,我们定义了服务区——为每个子地图定义了服务区,子地图在其中负责处理和检测。现在我们在子地图二的服务区内。可以看到它们离得相当远。

2:04 稍等一下(略有延迟)。我们在这里,这就是我们所在的位置,这里由子地图二负责。继续。(音乐)现在我们正经过地图中部。这是正在负责跟踪的信标之一,我们往回走。(音乐)这就是那个信标。(音乐)实际上,各处都有跟踪。

3:16 只要能看到该子地图的那两个信标,就有跟踪。现在我们回到桌子那里。这就是轨迹。可以看到有两处中断:一处在这里——可能这里有什么遮挡——另一处也在这里。现在很难说清,因为我们转了个身,但除此之外,整片区域的轨迹都非常平滑。通过这种方式,可以构建任意大小、满足您需要的地图,覆盖非常非常大的区域。接下来我们将展示如何构建更大的区域。

✓ 要点总结

  • 借助子地图,可在大型仓库、工厂和建筑中实现±2厘米的室内定位精度,且不损失精度
  • 子地图之间的软切换确保自主 机器人、无人机和叉车在区域切换时保持连续跟踪
  • 子地图 架构(中文) 可简化企业级室内定位系统的安装和校准
  • 子地图可将RTLS技术扩展到多层设施和复杂的工业环境
  • 在精度和覆盖范围必须兼顾时,Marvelmind的室内GPS方案优于UWB系统

👥 适用对象:系统架构师与大规模部署团队

面向在大型设施中构建室内定位系统的仓库经理、自动化工程师和机器人工程师。本演示解决了一个关键难题:如何在多个区域内保持定位精度,并在已建图区域之间无缝切换而不损失精度。

? 常见问题

问:Marvelmind如何在多个子地图之间保持±2厘米精度?
子地图构建出各自独立校准的坐标区域,并通过软切换逻辑在区域之间无缝传递定位数据。每个子地图保持独立校准,而重叠区域确保连续性,不损失精度。
问:子地图可以覆盖多大的设施?
借助子地图,定位系统可以扩展到整个仓库、制造工厂和复杂建筑。实际上没有面积限制——子地图只是把大空间划分为逻辑上易于管理的区域,同时保持精度。
问:子地图切换如何作用于移动中的自主 机器人?
机器人在子地图之间移动时,系统会执行软切换——在保持连续跟踪的同时无缝切换坐标系。这可确保叉车、无人机和机器人不会出现定位中断或精度下降。
问:子地图可以用于多层仓库跟踪吗?
可以。子地图适用于多楼层环境,每层可独立校准,并实现无缝过渡。这对于立体仓储自动化和多层设施跟踪至关重要。
问:基于子地图的系统安装复杂度如何?
子地图将复杂布局拆分为易于管理的区域,从而简化大规模安装。工程师可以分别校准每个子地图,再定义切换区域——与单一的庞大坐标空间相比,降低了整体系统复杂度。

ⓘ 子地图 架构(中文) 与多区域覆盖

Marvelmind的子地图功能解决了室内定位中的一个根本难题:在大型设施中扩展精确的RTLS,而不牺牲精度、不产生盲区。本实时演示展示了在多个子地图之间切换时依然保持±2厘米精度——这对于在整个工厂内运行的室内自主机器人、仓库无人机和叉车跟踪系统至关重要。子地图将大型环境划分为按逻辑建图的区域,通过软切换保持连续的定位精度。这项技术对于仓储自动化尤其有价值,因为叉车和自主车辆必须在装卸区、巷道和多层设施之间无缝通行。借助子地图,企业可以构建企业级室内定位系统,而不必在覆盖面积和定位精度之间做传统的取舍。这种方法简化了安装和校准,同时降低了管理庞大坐标空间的复杂度。

# 主题

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