新品发布 | 倍加福新推R2300 3D多层激光扫描仪,实现精准可靠的防撞、导航及目标识别

时间:2021-04-16

来源:园区无人驾驶

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导语:自主移动机器人(AMR)和自动导引小车(AGV)正越来越多被运用到现代化、智能化的内部物流系统中来。如今,倍加福推出全新的具有四个扫描平面的 R2300 3D LiDAR 传感器,可轻松实现行进路线上及后方区域监控。

自主移动机器人(AMR)和自动导引小车(AGV)正越来越多被运用到现代化、智能化的内部物流系统中来。如今,倍加福推出全新的具有四个扫描平面的 R2300 3D LiDAR 传感器,可轻松实现行进路线上及后方区域监控。

R2300系列产品外形紧凑,易于集成到设备测量系统中,具有其高可靠性,因此非常契合此类自动小车的需求。作为一款功能强大的传感器,R2300能够在四个不同的平面上提供角度和距离的测量,实现防撞、导航和负载检测。

R2300 对环境进行非接触式 3D 扫描,与单层设备相比,R2300 多层激光扫描仪为用户提供更多的扫描信息,确保了更可靠的检测结果。此外,仅使用一台多平面扫描仪替代多个传感器,很大程度上减少采集、布线和集成成本。

我们相信,如在您的移动物流应用中使用 R2300 产品,它将为您带来更多优势!

应用中精准且灵活

基于革新的脉冲测距技术(PRT),R2300 3D多层激光扫描仪表现出色,结合了高达 0.1° 的角度分辨率、50kHz高扫描频率和精确的光斑,能可靠地检测非常小的物体结构和轮廓,同时此技术还可以使传感器适应不同的应用检测现场。

易于调试、安装

R2300 系列中配备有一个可开关的红色引导激光器,便于用户校准和调试,帮助引导激光与红外测量激光的扫描平面精确对准,无需任何额外工具即可轻松操作。此外,根据所需的检测范围,可以将 3D LiDAR 传感器安装在任何位置。

外形紧凑且坚固

 

R2300 3D 多层激光扫描仪采用紧凑的外壳设计,确保有效地利用空间。它的整体高度仅为 58mm,非常适用于 AMR、穿梭车以及小型 AGV 的应用场合。除了旋转镜外,R2300采用全固态电子元件,降低了对干扰的敏感性,具有很高的抗冲击和抗振动能力。

特性一览  亮点

四个扫描平面,通过一个传感器提供 3D信息

创新的脉冲测距技术,确保高精度和可用性

精确的光斑和 0.1° 的角分辨率,确保高精度

测量范围可达 10米,即使在黑色表面上的测量范围也可达 4米

12.5Hz 和 25 Hz 的可选扫描速率,每次扫描高达 4000 个采样点

固态电子设备,对干扰的敏感性非常小

典型应用

1. 自动小车的导航及防撞:

将R2300 3-D LiDAR传感器集成到AGV中,可以跟踪目标、跟随并可靠地避免碰撞。扫描传感器监控AGV小车前方的区域,检测地面到工作人员的具体情况,这些参考点用作识别工作人员移动方向并以一定的距离跟随。由于R2300具备四个扫描平面和精确的光斑,甚至可以检测到极小的障碍物,确保过程的顺利进行。

2. 机器人应用中的载货检测:

将R2300 3-D LiDAR传感器安装在机械臂上,可以通过四个扫描平面提供有关载具、位置和载货的数据,这样机器人就可以直接检测到载具和负载之间的相对位置,无需固定的参考位置。用户将从可靠的检测和经济高效的解决方案中受益。

3. 小车后方区域监控:

 

将R2300 3-D LiDAR传感器安装在叉车的后部,当叉车倒车时,光电传感器根据车辆的转向角和速度监控叉车后方的区域。R2300采用高采样频率和高测量密度,确保能够检测到各种尺寸的物体和结构。当检测到障碍物时,触发警报信号并停止车辆。

4. 高架立库中的货架监控:

在检查货架或隔层是否被占用时,必须扫描货架间的深度。配备PRT技术和四个扫描平面,R2300 3-D LiDAR传感器非常适用于这项任务。精确的光斑可以检测其结构和边缘信息。此外,多层传感器还提供有关托盘上负载物体的信息,这远远超过了其他传感器解决方案的性能。

关于倍加福

倍加福–未来自动化的驱动者和创新者

作为自动化行业的领军企业之一,倍加福凭借其持续不断的对开创性技术的研发,被誉为行业的全球先驱。倍加福致力于自动化行业的传统应用和面向未来的应用,不仅向客户提供丰富全面的产品,同时还推动引领行业发展趋势的前瞻技术研发,比如应用型云连接解决方案,以及过程行业中针对工业4.0应用的新型以太网技术开发。

倍加福 Sensorik4.0® 提供工厂自动化场景下的创新型、具备智能通信能力的传感器。这一开发的益处在自动化的众多领域得到了验证,此智能通信技术不仅为IT和OT的融合铺平了道路,还满足了本质安全型智能传感器在过程控制领域中对数字化服务和维护的要求。除此之外,倍加福对其他前瞻性技术的开发和投入,也将同样有益于几乎所有的自动化领域。

 
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