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![散料自动化应用与 LiDAR 解决方案——场景三：高动态目标追踪]()
散料自动化应用与 LiDAR 解决方案——场景三：高动态目标追踪
关键应用场景高动态目标追踪 (适用于: 抓斗/料斗全行程实时性完整性追踪)·应用需求:在散料装卸作业中，抓斗或料斗往往以极高的速度在三维空间内运动。为了实现自动化控制（如自动对准目标位置、优化运动轨迹以提高效率）和安全防护（如防止抓斗碰撞船舱边缘、料斗或车辆），需要对这些高速运动的目标进行实时、精确的三维位置和姿态追踪。这是自动化领域中一项极具挑战性的任务。·典型部署与架构:传感器通常安装在起重机
2025-05-16 manager 6
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![散料自动化应用与 LiDAR 解决方案——场景二：物料与流程监控]()
散料自动化应用与 LiDAR 解决方案——场景二：物料与流程监控
关键应用场景——物料与流程监控 (适用于: 船舶/船舱扫描, 料堆/堆场管理, 溜槽/斗/勺监控)·应用需求:对散装物料（如煤炭、矿石、谷物等）进行精确的体积测量和形态分析，是库存管理、自动化装卸作业（如确定装载进度、防止溢出）以及优化生产流程（如监控料仓/溜槽料位）的关键环节。实时、准确地掌握物料信息有助于提高资源利用率和作业效率。·典型部署与架构:传感器通常安装在料堆上方（如固定立柱、传送带机
2025-05-15 manager 8
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![散料自动化应用与 LiDAR 解决方案——场景一：大型设备防撞系统]()
散料自动化应用与 LiDAR 解决方案——场景一：大型设备防撞系统
概述：散料自动化驱动因素、挑战与 LiDAR 核心作用散料物料搬运（如港口、矿山、发电厂等场景）的自动化是提升运营效率、增强作业安全性以及降低成本的关键驱动力。经济效益的追求、日益严格的安全法规以及对 24/7 全天候稳定运行的需求，共同推动着行业向自动化和智能化转型。然而，散料处理环境通常极为恶劣，充满了严峻挑战：弥漫的粉尘、潮湿甚至水雾/蒸汽环境、剧烈的设备振动、极端的工作温度、复杂的重型机械
2025-05-14 manager 9
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![SLAM技术概览（Simultaneous Localization and Mapping）]()
SLAM技术概览（Simultaneous Localization and Mapping）
一、SLAM技术简介与市场背景1.1 SLAM技术定义SLAM（Simultaneous Localization and Mapping），即同时定位与地图构建，是一种使机器人能够在构建环境地图的同时确定自身位置的方法。它是实现机器人自主导航的关键技术。1.2 市场背景与增长趋势近年来，随着自动化引导车辆（AGV）和自主移动机器人（AMR）市场的快速增长，SLAM技术作为支撑这一增长的重要软件技
2025-05-13 manager 7
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![Ouster：以物理AI赋能智能基础设施行业]()
Ouster：以物理AI赋能智能基础设施行业
智能基础设施的未来——物理AI的崛起在智能基础设施的未来图景中，数据的收集已远远不够，我们迎来的是物理AI的变革性飞跃。这一转变超越了被动感知的局限，引领我们进入主动感知的新纪元。在这一领域中，系统能够动态地理解和应对物理世界的复杂性，旨在创造更安全、高效且富有洞察力的环境。物理AI的基石在于丰富的空间感知与对三维世界的全面理解，它要求硬件与软件不仅智能，还需具备坚固耐用与可扩展性——这些特质已深
2025-05-12 manager 3
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![Ouster数字激光雷达：以3D技术重新定义近距离险情，革新近错检测]()
Ouster数字激光雷达：以3D技术重新定义近距离险情，革新近错检测
近错检测的重要性定义与意义：近错事件指碰撞几乎发生但侥幸避免的情况，涉及所有道路使用者（车辆、行人、自行车）。尽管未造成物理伤害，但它们是潜在道路隐患的重要指示器。数据与研究：根据海因里希事故三角理论（Heinrich's Accident Triangle），每300次近错事件中，有29次导致轻微伤害，1次导致重伤或死亡。然而，由于数据捕获和分析的挑战，近错事件常被忽视。传统监测的局
2025-05-09 manager 6
