【梅卡曼德】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

近年来，新能源汽车产业发展迅速。新能源汽车销量的快速增长，迅速增加了对充电设施的需求。传统的充电桩建设难度大，成本高，周期长，并且存在充电桩固定安装导致的利用率低，人工插拔灵活性低等问题。

为了解决上述问题，许多能源和充电设施运营商将目光投向了移动充电机器人，通过实现一键充电和随时安全充电，助力新能源汽车的普及。除了移动机器人硬件本身，如何准确定位充电位置是这种新应用需要解决的关键问题。

针对这类充电应用，Mecarmand推出了成熟且可批量复制的AI+3D+复合机器人充电解决方案，利用3D视觉引导复合机器人在楼宇、商场等室内外停车场实现快速高效充电，助力双碳目标建设。

AI+3D+复合机器人

电动汽车的视觉引导充电

方案概述

总体方案由一个复合机器人(合作机器人+AGV)和一个Mecarmand三维视觉系统组成。复合机器人移动到汽车充电口一侧，安装在机械臂上的工业3D相机Mech-Eye Nano对黑色充电口位置进行拍照，生成高质量的点云。Mech-Vision图形化机器视觉软件对摄像头获取的点云数据进行处理，得到充电口在空间的位置；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纳米工业3D相机

Mech-Eye Nano是由Mecarmand公司自主研发的一款工业3D摄像机，适用于要求高灵活性、需要安装在协同手臂上、应用环境复杂的典型应用场景。

机械眼纳米的主要参数

Mech-Eye Nano具有超小的体积(145×51×85 mm)和超轻的重量(0.7 kg)，是目前市场上最小最轻的工业3D相机之一。它可以很容易地装配和使用在各种轻型合作机器人上。

超小型机械眼纳米工业3D相机

各类公共停车场由于场景特点，无法在高质量条件下稳定环境光，室外/半室外场景存在较强的太阳光干扰。机甲眼Nano的精度为0.1 mm @ 0.5 m，抗环境光性能出色。能在晴天(60000 lx)干扰下，为黑色精准的充电口生成结构完整、细节丰富、边界清晰的点云数据。

汽车充电插座室内自然光为60000 lx。

机甲眼Nano从拍照到获取3D数据最快0.6 s，完全满足移动机器人充电场景需求。

●Mech-Vision图形机器视觉软件

Mech-Vision图形机器视觉软件内置了深度学习、3D视觉等高级算法。获得点云信息后，它可以快速识别定位纯黑色充电口，生成合适的组装点，并将信息传输给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得装配位置后，控制机器人将充电枪准确插入汽车充电口。先进的算法，如轨迹规划，可以让机器人规划合理的运动路线，并在复杂的环境中避开障碍物。

应用场景

适用于商场、建筑、公园、室外公共停车场等室内地下室。可以配合复合机器人完成电动汽车自动充电的应用；

这个方案已经进入批量复制阶段。到目前为止，我们已经在许多停车场部署了许多具有Mecarmand 3D视觉的移动充电机器人。

典型案件

案例背景

该项目服务于全球领先的能源企业，业务覆盖全球20多个国家和地区，致力于通过技术创新推动全球绿色能源转型。

客户推出的移动充电机器人在收到充电需求后，利用导航技术自动前往车辆位置，自动连接车辆充电接口，实现自动充电。在工作过程中，需要视觉系统来实现对充电插座的准确识别。

实际案例现场:处于阳光干扰明显的室外环境。

案例优势

●Mech-Eye Nano体积小，精度高，安装在轻型协作机器人上灵活性高；

●本项目部分应用场景位于室外或有环境光干扰的公共停车场。Mech-Eye Nano具有出色的抗环境光性能，在60000 lx的光照环境下，能够高质量的成像黑色精准的充电口。

● Mecarmand AI+3D视觉产品可兼容多个品牌的车辆(如特斯拉、比亚迪、小鹏、威马、荣威、腾势等);

●能引导机器人打开充电盖，定位充电位置，完成充电。

Mecarmand将3D视觉和机器人算法应用于移动机器人充电技术领域，极大地拓展了复合机器人的应用边界，释放了充电车位与充电桩的强绑定关系。“桩对人”充电模式可有效解决充电桩扩容难、利用率不足等问题，推动汽车自动充电从概念走向产业，助力双碳目标建设。目前，Mecarmand已与多家大型能源及充电设备相关企业建立合作，全国多家移动车载充电设备已搭载Mecarmand 3D视觉系统，更好地实现快速高效充电。