在动态环境条件下,在电站中用于视觉感知的数字双胞胎框架

科学领域:

• 机器人和计算机视觉 机器人和计算机视觉
• 电气工程 电气工程
• 数字双胞胎技术是数字双胞胎技术.

背景情况:

• 电力变电站是复杂的,安全关键的环境,需要强大的检查方法.
• 可变的照明和限制的访问对传统的视觉检查构成重大挑战.
• 开发和验证基于视觉的检查系统需要控制和可重复的测试环境.

研究的目的:

• 为电力变电站提供一种新的以传感器为中心的数字双胞胎 (DT) 框架.
• 为了使基于视觉检查算法的开发和验证.
• 为了生成现实的合成数据集,用于对机器人的感知进行基准测试.

主要方法:

• 开发了一个DT框架,将精确的3D变电站几何与基于物理的照明动态集成在一起.
• 实施了一种用于合成数据生成的循环中染 (RITL) 管道.
• 配置的传感器模型,可变的照明和依赖时间的材料反应,包括动态对象属性.

主要成果:

• 该框架成功地重现了变电站检查中的典型感知挑战.
• 生成了具有现实的日间变化,阳光姿势控制和光学缺陷的合成数据集.
• 证明了支持机器人感知算法的开发和测试的强大潜力.

结论:

• 以传感器为中心的DT框架为基于视觉的检查开发提供了一个可控和可重复的环境.
• 这种方法有助于生成可重现的数据集,用于基准测试和部署前测试.
• 这项研究通过加强检查系统验证,使公用事业运营商,资产管理团队和机器人研究人员受益.