梅卡曼德创新推出移动充电解决方案，AI+3D助力“双碳”目标建设发展

近年来，新能源汽车产业快速发展。迅速增长的新能源汽车销量使充电设施的需求量迅速增加。传统的充电桩建设难度大、成本高、周期长，并存在充电桩固定式安装导致的利用率不高，人工插拔灵活度低等问题。

为解决上述问题，众多能源及充电设施运营企业将目光转向移动充电机器人，通过实现一键充电、随停随充的安全充电，助力新能源汽车的普及。而除了移动机器人硬件本身，如何准确定位充电位置是该新应用重点要解决的问题。

针对此类充电应用，梅卡曼德推出了成熟、可批量复制的AI+3D+复合机器人充电解决方案，采用3D视觉引导复合机器人，在楼宇、商场等室内及室外停车场场景下，实现快速、高效充电，助力双碳目标建设。

AI+3D+复合机器人

视觉引导电动汽车充电

方案概述

整体方案由复合机器人（协作机器人+AGV）搭配梅卡曼德3D视觉系统构成。复合机器人运动至汽车充电口旁侧，安装于机器人手臂上的工业级3D相机Mech-Eye Nano对黑色充电口位置进行拍照，生成高质量点云；Mech-Vision图形化机器视觉软件对相机获取的点云数据进行处理，获取充电口在空间中的位置；Mech-Viz机器人智能编程环境引导机器人将充电枪插入充电口，进行充电。

产品介绍

• Mech-Eye Nano工业级3D相机

Mech-Eye Nano是梅卡曼德针对灵活度要求高、需要安装于协作臂上、应用环境复杂的典型应用场景而自主研发的一款工业级3D相机。

Mech-Eye Nano 主要参数

Mech-Eye Nano拥有超小体积（145×51×85 mm），超轻重量（0.7 kg），是市面上体积最小、重量最轻的工业级3D相机之一。可轻松装配于各类轻型协作机器人上使用。

超小体积Mech-Eye Nano 工业级3D相机

因场景特性，各类公共停车场无法将环境光稳定在优质条件内，室外/半室外场景更是存在强烈阳光干扰。Mech-Eye Nano 精度可达0.1 mm @ 0.5 m，具备优异的抗环境光性能，可在晴天阳光干扰下（ >60000 lx）对黑色、结构精密的充电口产生结构完整、细节丰富、边界清晰的点云数据。

汽车充电插口

室内自然光

>60000 lx

Mech-Eye Nano从拍照到获取3D数据快至0.6 s，完全满足移动机器人充电场景的需求。

• Mech-Vision图形化机器视觉软件

Mech-Vision图形化机器视觉软件内置深度学习、3D视觉等先进算法，获得点云信息后，可迅速识别、定位纯黑色充电口，生成合适的装配点，并将信息传递给Mech-Viz。

• Mech-Viz机器人智能编程环境

Mech-Viz机器人智能编程环境获取装配位置后，控制机器人将充电枪准确插入汽车充电口。轨迹规划等先进算法可让机器人在复杂环境中规划合理的运动路线，避开障碍物。

应用场景

• 适合用于商场、楼宇、园区等室内地库、以及室外公共停车场。可配合复合机器人，完成电动汽车自动充电的应用；

• 此方案已经进入批量复制阶段。到目前为止，我们已经在多家停车场部署了众多搭配梅卡曼德3D视觉的移动充电机器人。

典型案例

案例背景

此项目服务对象是一家全球领先的能源企业，其业务遍及全球20多个国家及地区，致力于通过技术创新推动全球绿色能源转型。

该客户推出的移动充电机器人，在接到充电需求后应用导航技术自动前往车辆所在位置，并自动连接车辆充电接口，实现自动充电。工作过程中需要视觉系统实现对充电插口的精准识别。

实际案例现场：处于室外环境，存在明显阳光干扰

案例优势

• Mech-Eye Nano体积紧凑，高精度，安装于轻型协作机器人上，灵活度高；

• 该项目部分应用场景处于室外或有环境光干扰的公共停车场内。Mech-Eye Nano 具备优异的抗环境光性能，在>60000 lx的光照环境下，可对黑色且结构较为精密的充电口高质量成像；

• 梅卡曼德AI+3D视觉产品可兼容多种品牌的车型（如特斯拉、比亚迪、小鹏、威马、荣威、腾势等）；

• 可引导机器人开启充电盖，定位充电位置并完成充电。

梅卡曼德将3D视觉和机器人算法运用到移动机器人充电技术领域，极大拓展了复合机器人的应用边界，解除了充电车位与充电桩的强绑定关系。“桩到人”的充电模式，有效缓充电桩扩容难、利用不充分的问题，推动汽车自动充电从概念向产业的迈进，助力双碳目标建设。目前，梅卡曼德已和多家大型能源、充电设备相关企业建立合作，全国范围内已有众多移动汽车充电设备搭载了梅卡曼德3D视觉系统，更好实现快速、高效充电。

如果您有汽车自动充电视觉应用需求或想了解更多我们的各类产品及解决方案，请点击“阅读原文”或发送邮件至[e-mail]，我们将竭诚为您服务。

更多精彩内容