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杭州藍芯科技有限公司
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近年來新能源汽車井噴式發展引發市場對充電設施的大量需求。全國各地批量部署充電樁，雖然基本解決了車主充電需求，但固定式充電方案也給車主帶來諸多不便：固定充電樁數量不足：與新能源汽車的增長速度相比，充電樁數量仍有缺口，特別是老舊小區，電力容量有限和場地限制，充電樁數量嚴重不足，導致車主需要長時等待或出小區尋找充電樁。固定充電樁故障率高：許多充電樁存在故障或損壞，導致車主在到達后無法使用，需重新尋找可用充電樁。固定充電樁占位問題：充電樁被非電動汽車占用或充電完成后未及時移走，導致有需要的車主無法使用充
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人工叉車數字化升級：邁爾微視實時RTLS與庫位識別協同方案介紹
在傳統的倉儲物流管理中，人工叉車和庫位管理是核心環節，但其高效運作往往受到多重限制：?路徑不優化，效率低?庫位信息滯后，調度混亂?安全隱患難控為了解決這些問題，一些項目嘗試引入基于UWB技術的定位方案，用于優化叉車路徑和提升安全性。然而，UWB定位系統在實際應用中暴露出多重局限性：?信號易受干擾：在金屬貨架或堆積復雜的環境中，UWB信號易受到干擾，定位數據不穩定。?精度有限且功能單一：UWB定位精度僅為20-50厘米，且只能提供位置數據，無法支持角度信息，難以滿足倉儲場景對精細化管理的需求。?部 -
邁爾微視正式發布3D視覺傳感器S10 Pro/S10，助力移動機器人從室內走向室外
在快速發展的移動機器人領域，避障與精確測距能力成為智能設備在復雜環境中成功運行的關鍵因素。作為行業移動機器人3D視覺解決方案提供商，邁爾微視MRDVS在感知范圍上實現了從近到遠，從室內到室外的全覆蓋產品布局，發布最新創新產品，基于先進車載激光雷達技術的S10Pro與S10兩款dToF避障相機，為復雜環境下的遠距離障礙物檢測提供了高性能解決方案。S10Pro與S10具備240×160的深度分辨率，通過實時捕獲深度與紋理信息，為低速無人車、無人叉車、無人機、割草機等設備提供穩定的遠距離感知需求，可適 -
隨著工業4.0的推進，智能化物流設備的需求日益增長，智能叉車作為倉儲物流系統的關鍵組成部分，要求具備高度自主性和高效的作業能力。要實現這一目標，叉車需要能夠準確識別和操作托盤，確保物料搬運的精度與效率。2D視覺技術和激光雷達識別托盤的局限性復雜環境下的識別能力不足：傳統的2D視覺系統在識別不同光照條件、復雜背景和高密度堆疊托盤時，表現出識別率低、誤報率高的缺陷，難以應對三維空間中的位姿識別任務。缺乏魯棒性與靈活性：在實際應用中，托盤的形狀、顏色和材質各異，這要求識別系統具有高度的自適應能力。傳統
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近日，邁爾微視MRDVS知識庫正式上線。這是一個集產品介紹、使用手冊、常見問題、工業解決方案及相關案例介紹于一體的全面知識平臺。無論您是初次了解邁爾微視，還是已經使用邁爾微視產品的專業用戶，這個知識庫都將成為您的強大助手。通過簡單搜索，您可以獲得從產品細節到軟件使用說明的各類文檔，幫助您快速掌握各類信息，提高使用效率。知識庫獲取方法：點擊文末“閱讀原文”直達知識庫頁面。在邁爾微視MRDVS公眾號首頁點擊菜單“知識庫”，進入對應頁面，如下圖↓↓↓
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項目背景：從光通信先鋒到智能制造先驅近年來，隨著工業4.0和智能制造的浪潮席卷制造業，F公司在其數字化智能工廠通過大規模的自動化設備應用實現了生產與物流效率的大幅提升。無人堆高叉車在其中承擔了關鍵的內部物流任務，負責托盤和電纜盤具的精確搬運與對接。項目挑戰：精準識別與復雜環境中的搬運操作在F公司的智能工廠中，托盤和電纜盤具的擺放角度和位置往往不規則，這對無人堆高叉車的精確識別與對接能力提出了較大挑戰。此外，工廠內部的物流環境復雜，設備需要在動態變化的場景下運行，既要避開低矮障礙物，又要確保在堆高
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無人叉車托盤識別的重要性隨著越來越多企業效仿行業巨子，自動化設備的應用從分揀逐漸擴展到搬運。無人叉車（AGV）作為倉儲自動化中的核心設備，承擔著托盤搬運的重要任務。然而，托盤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。這對無人叉車的導航精度提出了嚴峻挑戰，尤其是在快速、精準作業需求日益增長的背景下，托盤識別的精度直接影響到整個倉儲系統的效率和安全性。因此，精準的托盤視覺識別技術成為保障無人叉車高效、準確作業的關鍵。為了應對這些不確定性，自動化托盤識別技術通過先進的視覺傳感器
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邁爾微視3D視覺SLAM導航，助力移動機器人在工業環境中穩定運行
SLAM技術，即"即時定位與地圖構建"技術，允許機器人在未知環境中同時進行自身定位和地圖構建。具體來說，SLAM使用傳感器（如深度相機或激光雷達）收集環境數據，通過算法處理這些數據來估算設備的位置，同時構建周圍的環境地圖。SLAM技術能夠解決機器人在不知道自己位置的情況下如何繪制地圖，同時又依賴地圖來確定自己的位置。這項技術在機器人導航、自動駕駛、增強現實(AR）等領域有廣泛應用，使設備能夠在沒有預先定義地圖的情況下在復雜環境中導航。案例分享邁爾微視頂視SLAM導航邁爾微視頂視導航SLAM技術利
