Gängige Kameratypen für humanoide Roboter

Binokularkameras ahmen das binokulare Sehen des Menschen nach, indem sie das Objekt mithilfe von zwei Kameras aus verschiedenen Winkeln erfassen und durch Nutzung des Parallaxenprinzips Tiefenwahrnehmung ermöglichen. Dadurch kann der Roboter die dreidimensionale räumliche Position und Position von Objekten erfassen und so eine dreidimensionale Wahrnehmung der Umgebung erreichen. Wenn der Roboter Gegenstände greift, können Binokularkameras die Position und Haltung der Gegenstände sowie die Genauigkeit und Erfolgsrate des Greifens genau messen.

Tiefenkameras können die Tiefeninformationen von Objekten direkt erfassen. Zu den gängigen Tiefenkameratechnologien gehören strukturiertes Licht und Time-of (ToF). Tiefenkameras mit strukturiertem Licht projizieren bestimmte Lichtmuster auf die Oberfläche von Objekten und berechnen die Tiefe von Objekten anhand der Verformung der Muster. ToF-Kameras hingegen berechnen die Entfernung von Objekten, indem sie die Zeit messen, die das Licht von der Aussendung bis zur Rückkehr benötigt. Tiefenkameras verleihen Robotern eine umfassendere Umgebungswahrnehmungsfähigkeit und spielen eine wichtige Rolle bei Aufgaben wie Roboternavigation, Hindernisvermeidung und Objekterkennung.

Infrarotkameras können die von Objekten abgegebene Infrarotstrahlung erfassen und sind nicht durch Lichtverhältnisse eingeschränkt, sodass sie auch in schwach beleuchteten oder dunklen Umgebungen normal funktionieren. In Bereichen wie der Sicherheitsüberwachung und der Industrie helfen Infrarotkameras allgemeinen humanoiden Robotern, Wärmebilder von Zielobjekten zu erhalten, was Temperaturüberwachung, thermische Zielverfolgung und visuelle Wahrnehmung in dunklen Umgebungen ermöglicht.

Gewöhnliches RGB Kameras Erfasst Bildinformationen über drei Farbkanäle: Rot (R), Grün (G) und Blau (B) und kann satte Farben und feine Texturen darstellen. Dieser Kameratyp eignet sich für Szenarien, in denen hohe Anforderungen an das Aussehen und die Farberkennung von Objekten gestellt werden, wie Gesichtserkennung, Objektklassifizierung und Bild, und bietet Robotern eine grundlegende visuelle Wahrnehmung der Umgebung.