ステレオ3Dカメラ：ロードボリュームスキャナーの未来
掲載トルヴェート・ブログ
5分で読める2024年12月24日--
トルヴェートでは、次のようなものを開発しました。 ロード・ボリューム・スキャナー (LVS）は、鉱石や骨材などのバルク材を運搬するダンプトラックの高精度な点群を生成するために、ステレオ3Dカメラを利用する先進的なソリューションです。この革新的な技術により、正確な積荷量の推定が可能になり、バルク材料の輸送分析において比類のない効率性と信頼性を実現します。
この記事では、先進的なコンピュータビジョンアルゴリズムで強化されたステレオ3Dカメラが、バルク材を扱う業界全体におけるロードボリュームスキャンにおいて、ライダーよりも優れた選択肢である理由を説明することを目的としています。ライダーはすぐに使える利点がありますが、Tolveetが社内で開発した比類のないソフトウェア主導のステレオアプローチは、困難な環境において比類のない性能を発揮します。
テクノロジーを理解するステレオ対ライダー
- ステレオ3Dカメラ は、深度、カラー、赤外線ストリームを使用して詳細な3Dモデルを生成します。最先端のコンピュータビジョンアルゴリズムを追加することで、これらのシステムは固有のハードウェアの制限を克服し、卓越した精度を実現します。
- ライダーその一方で、レーザーパルスを使用して生の点群データを収集します。ほとんどのソリューションは、別々のセンサーから得られた2Dスライスと速度測定に基づいて3Dモデルを組み立てている。後処理なしでも正確ですが、このアプローチでは、ソフトウェアで強化されたステレオシステムが提供する柔軟性と深みに欠けます。
ロードボリュームスキャンでステレオが優れている理由
優れた深度マップ精製- 生のステレオ深度マップは、一般的にLiDARの初期出力よりも精度が低い。しかし、Tolveetのニューラルネットワークを含む独自のコンピュータビジョンアルゴリズムは、これらの深度マップを洗練し、補正します。
- 私たちのシステムは、インスタンスセグメンテーションモデルと、カラーストリームに合わせて手作業で補正されたマップを持つ履歴データを活用し、深度精度を向上させている。
- より単純な組み立て技術に頼るライダーとは異なり、高度なソフトウェアで強化されたステレオシステムは、体積測定に最適化された高精度の点群を生成する。
- ステレオシステムは、深度、カラー、赤外線データの同期ストリームを収集する。これにより、各ポイントが特定のトラックコンポーネントや積荷セクションに関連付けられた、ラベル付きポイントクラウドが可能になります。
- ライダーにはこの機能がないため、同様のラベリングを行うには追加のセンサーや手作業が必要となる。
- 鉱業や骨材のような産業では、粉塵、雨、反射など、独特の課題があります。トルビートのステレオ・ソリューションは、リアルタイム・ノイズ・フィルタリングと適応アルゴリズムで強化されており、このような条件下でも確実に機能します。
- ライダーは、管理された環境では正確だが、反射や微粒子の干渉に悩まされることが多く、バルク材料の環境ではデータ品質が低下する。
- ライダーシステムはステレオカメラよりかなり高価で、交換費用は最大20倍かかる。
- 機器が偶発的な損傷を受けやすい環境では、手頃な価格と耐久性を備えたステレオシステムがより実用的な選択肢となる。
トルビートのアドバンテージ高度なソフトウェア機能
トルベートの ロード・ボリューム・スキャナー 最新のステレオ技術を使って特別に設計された最先端のソフトウェアが際立っている：
フレームの選択と時間的アライメントフレームのサブセットは、トラックの部品と主要なラベルの位置から推測される関心ポイントに基づいてインテリジェントに選択されます。高度なコンピュータビジョンの速度推定技術を使用して、これらのフレームは共通の時間的ポイントに変換され、正確な3D再構成が保証されます。
ダイナミック深度補正整列された深度マップとカラーマップで学習されたニューラルネットワークが、深度データを動的に調整・強化し、不整合に対処して正確な測定を保証する。
容積測定の最適化当社の高度なアルゴリズムは、ラベル付けされた点群データを分析し、正確な積荷量を提供します。ラベル付けされたデータを含めることで、生のライダーデータでは得られない荷重分布、粒子分析、材料分類に関する洞察が得られます。
ライダーの利点への取り組み
生データの精度- 最初はライダーの生データの方が正確だが、ステレオの高度な後処理によるマルチストリームアプローチによって、同等、いやそれ以上の結果が保証される。
- トルビートのステレオ・ソリューションは、過去のデータを活用することで、積荷の体積測定に特化して距離を測定するようカメラをトレーニングします。この 継続学習 のアプローチは、システムが時間とともに適応し、改善することを可能にし、新たな課題に効果的に対処する。
- ライダーは基本的な点群生成にはそれほど高度なソフトウェアを必要としないが、このシンプルさは柔軟性と適応性を犠牲にする。
- 高度なアルゴリズムを搭載したステレオシステムは、複雑なシナリオに対応できる、より汎用性の高いソリューションを提供する。
- 機械学習やAIを採用する産業が増えるなか、ステレオ・テクノロジーの学習・適応能力は、将来を見据えた選択肢となる。
- 静的なハードウェアベースのアプローチであるライダーには、この適応性が欠けている。
その可能性の証
テスラの決断 は、自律走行車にライダーよりもステレオビジョンを採用することで、この技術の優位性を浮き彫りにしている：
- 費用対効果:ステレオカメラは、ライダーよりもはるかに低価格で拡張性がある。
- ソフトウェア主導の精密さ:テスラのソフトウェア改良への依存は、トルヴィートのアプローチと一致しており、ハードウェア性能を向上させる後処理の力を示している。
- 適応性:ステレオの学習と進化の能力は、技術の進歩に伴い、常に適切であり続けることを保証する。
さらに、Voltequityの記事にあるように、ライダー固有の拡張性とコストの限界から、さまざまな産業での採用が減少しており、ソフトウェア主導のステレオ・ソリューションの必要性がさらに強調されている(ソース ).
体積測定に焦点を当てる：最終目標
ロードボリュームスキャナーをお求めのお客様にとって、第一の目的は正確な体積測定です。この分野では、ステレオシステムが優れています：
ラベル付けされたデータの統合： 同期化されたストリームは、より詳細な分析を可能にし、後処理を改善する機会を増やし、荷重分布とトラックの力学に関する貴重な洞察を提供します。
学習能力： 高度なコンピュータ・ビジョン・アルゴリズムにより、システムは時間の経過とともに改善され、徐々に良い結果を出すことができる。
費用対効果の高い精度： 手頃な価格と最先端のソフトウェアを組み合わせることで、ステレオシステムは、バルク材料を扱う産業における体積測定に比類のない価値を提供します。
結論
Tolveetの先進的なコンピュータビジョンアルゴリズムで強化されたステレオ3Dカメラは、鉱業や骨材などの産業におけるロードボリュームスキャンの未来です。ライダーにはライダーの強みがありますが、ステレオシステムは柔軟性、適応性、費用対効果に優れているため、困難な環境ではより優れた選択肢となります。トルビートのロード・ボリューム・スキャナーを選択することで、実用的かつ経済的でありながら、正確な体積計測を実現する実証済みの自社開発ソリューションに投資することができます。トルベートの技術は、今日の課題に対応するだけでなく、将来の課題にも適応し、卓越した性能を発揮します。