Foxtech bietet Industrie -Drohnenlösungen an & UAV -Nutzlastsysteme.
Das räumliche Speichermodul Odin1 integriert leistungsstarke Multisensor-Hardware nahtlos in den integrierten MindSLAM™-Algorithmus. Es ermöglicht eine präzise 3D-Wahrnehmung, SLAM-Positionierung und einen persistenten räumlichen Speicher, sodass Roboter und Drohnen ihre Umgebung nicht nur „sehen“, sondern auch verstehen, speichern und intelligent navigieren können.
Typische Anwendungen
Odin1 ermöglicht vielfältige Anwendungen in den Bereichen autonome Robotik, UAV-Inspektion, verkörperte KI und industrielle Automatisierung und unterstützt Anwendungsfälle wie Lagerautomation, Service- und Agrarroboter, autonome Navigation und Hindernisvermeidung. Es unterstützt zudem Drohneninspektionen und -vermessungen und liefert zuverlässige Leistung für präzise Flug- und Kartierungsaufgaben.
Fortgeschrittene räumliche Wahrnehmung (3D-Sehen & Kartieren)
Erweitern Sie Ihr System um eine hochpräzise Umgebungserkennung, die über die Möglichkeiten herkömmlicher RGB-D-Kameras hinausgeht.
- Tiefenmessung über große Entfernungen: Bis zu 70 m (90 % Reflexionsvermögen) / 30 m (10 % Reflexionsvermögen)
- Extrem weites Sichtfeld: 120° × 90° Sichtfeld für eine breitere Abdeckung und weniger tote Winkel
- Hochdichte Punktwolke: Bis zu 700.000 Punkte/Sek. für detaillierte 3D-Kartierung
- Hochauflösende Aufnahme:
Tiefe: 240 × 180
RGB: 1600 × 1296 (Global Shutter)
- Ermöglicht hochpräzise 3D-Rekonstruktion, Umgebungskartierung und Hinderniserkennung
Persistentes räumliches Gedächtnis (SLAM & Lokalisierung)
Maschinen mit menschenähnlicher räumlicher Wahrnehmung und Navigationsfähigkeiten ausstatten.
- Integrierter MindSLAM™ Hochleistungs-Fusions-SLAM-Algorithmus
- Zentimetergenaue Präzision: ±5 cm globale Positioniergenauigkeit
- Extrem hohe Aktualisierungsrate der Pose: Bis zu 1000 Hz
- Robust in komplexen Umgebungen: Funktioniert zuverlässig bei schwachem Licht, auf reflektierenden Oberflächen (Glas) und in Wasserszenen
- Edge-Computing-Entlastung: Gibt Trajektorie und Karte direkt aus und reduziert so die Onboard-Rechenlast.