無(wú)人叉車(chē)托盤(pán)識別的重要性

隨著(zhù)越來(lái)越多企業(yè)效仿行業(yè)巨子，自動(dòng)化設備的應用從分揀逐漸擴展到搬運。無(wú)人叉車(chē)（AGV）作為倉儲自動(dòng)化中的核心設備，承擔著(zhù)托盤(pán)搬運的重要任務(wù)。然而，托盤(pán)在倉儲中的位置和角度往往存在不確定性，通常由于人為干預或擺放誤差。這對無(wú)人叉車(chē)的導航精度提出了嚴峻挑戰，尤其是在快速、精準作業(yè)需求日益增長(cháng)的背景下，托盤(pán)識別的精度直接影響到整個(gè)倉儲系統的效率和安全性。因此，精準的托盤(pán)視覺(jué)識別技術(shù)成為保障無(wú)人叉車(chē)高效、準確作業(yè)的關(guān)鍵。

為了應對這些不確定性，自動(dòng)化托盤(pán)識別技術(shù)通過(guò)先進(jìn)的視覺(jué)傳感器和圖像處理技術(shù)，能夠實(shí)時(shí)提供托盤(pán)的精確位置和姿態(tài)信息，大大提高了無(wú)人叉車(chē)的導航與搬運效率。通過(guò)這項技術(shù)，無(wú)人叉車(chē)能夠克服托盤(pán)位置不穩定、角度不規則等難題，在復雜環(huán)境中依然可以精確對接，實(shí)現智能化和高效化的倉儲管理。

托盤(pán)識別實(shí)際應用中遇到的挑戰與解決方案

盡管托盤(pán)識別技術(shù)已經(jīng)取得了顯著(zhù)進(jìn)展，但在實(shí)際應用中，無(wú)人叉車(chē)仍然面臨一系列挑戰。倉儲環(huán)境中的復雜性，例如光照不均、托盤(pán)擺放偏差，以及多種托盤(pán)規格，都會(huì )對托盤(pán)識別的準確性產(chǎn)生影響。傳統的二維碼或條形碼識別依賴(lài)于明確的標簽和規則的擺放角度，雖然在結構化環(huán)境中效果較好，但在復雜環(huán)境下容易失效，從而影響搬運的準確性。

相比之下，基于3D ToF（飛行時(shí)間）相機的托盤(pán)識別技術(shù)展現出了更高的魯棒性，在應對復雜的托盤(pán)形態(tài)和環(huán)境變化方面有著(zhù)更強的適應能力。此外，2D激光雷達雖然也被應用于托盤(pán)識別，但由于對托盤(pán)底部復雜結構的敏感性，常常會(huì )誤判障礙物，影響無(wú)人叉車(chē)與托盤(pán)的順利對接。因此，針對這些挑戰，結合3D視覺(jué)和多傳感器融合的托盤(pán)識別解決方案，正在成為行業(yè)的主流選擇。

邁爾微視托盤(pán)識別系統PalletPro：破解托盤(pán)識別自動(dòng)化難題

邁爾微視的PalletPro托盤(pán)識別系統基于3D ToF（飛行時(shí)間）視覺(jué)技術(shù)，專(zhuān)為應對復雜倉儲環(huán)境中的托盤(pán)識別需求而設計。該系統將3D相機與智能算法結合，不僅能夠精準識別托盤(pán)的位置和姿態(tài)，還具備出色的環(huán)境適應能力，確保無(wú)人叉車(chē)在復雜條件下高效實(shí)現自動(dòng)化搬運。

集成與效率提升 通過(guò)將識別算法集成至相機內部，PalletPro系統能夠實(shí)時(shí)處理深度數據，大幅提升了計算效率和響應速度。該系統可以在每秒10幀（10FPS）的處理速度下，實(shí)時(shí)提供托盤(pán)識別結果，確保無(wú)人叉車(chē)能夠快速、精準地進(jìn)行托盤(pán)抓取和搬運作業(yè)。

部署與智能對接 通過(guò)將3D相機部署于叉車(chē)的兩個(gè)叉臂之間，PalletPro系統利用自動(dòng)標定技術(shù)確定托盤(pán)的位姿與叉車(chē)間的坐標關(guān)系，實(shí)現快速、智能的對接操作。算法基于深度數據中的點(diǎn)云特征，識別托盤(pán)的腿部和橫桿結構，支持標準的兩腿托盤(pán)、四腿托盤(pán)以及多托盤(pán)堆疊的識別需求，同時(shí)可定制適用于無(wú)腿或異形托盤(pán)的識別方案。

PalletPro系統無(wú)需采集額外的數據進(jìn)行模型訓練，即可適配市面上90%以上的托盤(pán)類(lèi)型。

易用性與兼容性 PalletPro易于部署，用戶(hù)無(wú)需算法開(kāi)發(fā)經(jīng)驗即可通過(guò)入門(mén)教程快速上手。該系統兼容歐標托盤(pán)，適用于高位存儲、復雜堆垛等場(chǎng)景，提供實(shí)時(shí)的托盤(pán)識別結果，并能夠在各種倉儲環(huán)境中穩定運行，確保無(wú)人叉車(chē)在多樣化的托盤(pán)條件下高效作業(yè)。

多條件適應性與魯棒性針對光照強烈的室外場(chǎng)景，邁爾微視的托盤(pán)識別解決方案采用了配備940nm紅外發(fā)射器的ToF深度相機M系列，能夠有效應對復雜的光照條件。940nm波長(cháng)屬于近紅外光，在強光環(huán)境下抗干擾能力更強，不容易受到可見(jiàn)光影響，確保深度數據的穩定性和準確性。

針對反射率低的黑色托盤(pán)，M系列深度相機在距離托盤(pán)2.5米范圍內依然能夠提供精準的深度數據，確保系統的魯棒性和兼容性。

識別與對接

將邁爾微視M系列相機安裝在叉車(chē)的兩個(gè)叉臂之間，通過(guò)捕捉托盤(pán)的深度信息，并利用深度識別算法實(shí)現對托盤(pán)的精確識別。

當叉車(chē)接收到調度系統的任務(wù)時(shí)，它會(huì )移動(dòng)到托盤(pán)前方的對接點(diǎn)，距離托盤(pán)前沿大約2米。在這個(gè)位置，叉車(chē)進(jìn)行初步定位，3D視覺(jué)系統會(huì )輸出位姿信息，幫助叉車(chē)調整角度偏差。然后，叉車(chē)繼續前進(jìn)至1.5米的位置進(jìn)行精確定位，3D視覺(jué)系統再次輸出托盤(pán)位姿信息，幫助叉車(chē)調整左右偏差，確保對接過(guò)程的精準度。

方案支持兩種對接模式：兩次對接與實(shí)時(shí)對接，以滿(mǎn)足不同應用場(chǎng)景的需求。

兩次對接模式 兩次對接模式分為遠端定位、近端校驗和盲走叉取三個(gè)步驟：遠端定位：叉車(chē)接收到調度任務(wù)后，移動(dòng)至對接點(diǎn)，啟用相機識別托盤(pán)數據。通過(guò)運動(dòng)控制系統，叉車(chē)在距離托盤(pán)1800mm至2800mm范圍內進(jìn)行角度與橫向偏移的調整。

近端校驗：當叉尖距離托盤(pán)前沿約200mm時(shí)，再次獲取相機識別數據，校驗對接精度是否符合叉取要求。如果精度滿(mǎn)足要求，叉車(chē)進(jìn)行叉??；若不滿(mǎn)足，則原地調整后再進(jìn)行叉取操作。

實(shí)時(shí)對接模式 實(shí)時(shí)對接模式通過(guò)連續獲取相機識別數據，實(shí)現動(dòng)態(tài)調整位姿。當叉車(chē)移動(dòng)到距離托盤(pán)前沿約200mm時(shí)，系統進(jìn)行微調并完成叉取操作。該模式依賴(lài)數據的時(shí)間戳進(jìn)行更新，以避免延遲導致的錯誤調整。

通訊方式

為了給用戶(hù)提供更加易于集成的產(chǎn)品，該解決方案支持TCP、UDP、CAN、485、API等接口，并可在識別算法和避障算法之間進(jìn)行切換，實(shí)現高效、準確、通用的托盤(pán)識別自動(dòng)化。