迈步旨在为用户提供光伏全生命周期机器人化的解决方案。
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迈步旨在为用户提供光伏全生命周期机器人化的解决方案。
割草机的视觉识别系统主要依赖多传感器融合与AI算法实现环境感知与决策：
摄像头模组： 采用广角高清摄像头（分辨率≥1080P），配合红外补光技术，实现24小时环境监测。
激光雷达辅助： 部分高端机型集成激光雷达（如禾赛JT16），通过3D点云数据构建高精度地图，提升障碍物识别精度至厘米级。
AI算法： 基于深度学习的卷积神经网络（CNN），可识别草种类型（如早熟禾、黑麦草）、植被密度（误差率<5%）及障碍物类别（石头、花坛等）。
边界识别： 通过视觉SLAM技术自动识别草坪边界，误差控制在±5cm内，避免越界作业。
动态避障： 实时检测移动目标（如儿童、宠物），触发紧急制动，响应时间<0.3秒。
植被健康管理： 分析草高数据（精度±1mm），自动生成修剪路径，确保光伏板下方植被高度稳定在10-30cm。
| 指标 | 传统视觉方案 | AI增强视觉方案 |
|---|---|---|
| 识别精度 | 70%-80% | 95%+ |
| 夜间作业能力 | 依赖补光，范围受限 | 热成像辅助，无光环境可用 |
| 异形障碍物识别 | 仅识别预设形状 | 零样本学习，泛化能力强 |
| 多机协同效率 | 单机独立作业 | 云端共享地图，协同路径规划 |
国家电投广西光泰电站： 部署搭载视觉识别系统的遥控割草机，通过AI分析光伏板下方植被生长状态，将割草作业效率提升30倍，运维成本降低80%。
德国莱茵TÜV认证机型： 采用VSLAM（视觉同步定位与地图构建）技术，在复杂庭院环境中实现98%的路径规划准确率，获欧盟CE安全认证。
