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Come le lenti anti-ostacolo supportano una navigazione più sicura dei droni
Jan 09, 2026Poiché i droni sono sempre più utilizzati nelle ispezioni industriali, nella logistica, nella mappatura e nella navigazione autonoma, sistemi di evitamento degli ostacoli sono diventati una parte fondamentale della progettazione dei droni. Tra i numerosi componenti coinvolti, il obiettivo della fotocamera gioca un ruolo fondamentale nel determinare l'affidabilità con cui un drone riesce a percepire l'ambiente circostante.
Questo articolo si concentra sul ruolo di obiettivi ultra grandangolari nei sistemi di evitamento degli ostacoli dei droni e spiega come la progettazione ottica influenza le prestazioni di rilevamento in scenari di volo reali.
La maggior parte dei sistemi di evitamento degli ostacoli basati sulla visione si basa su telecamere per rilevare oggetti vicini, stimare la distanza e supportare la pianificazione del percorso. A differenza delle immagini aeree o della fotografia, l'evitamento degli ostacoli si concentra su percezione a corto raggio, richiedendo alla telecamera di catturare la maggior parte possibile dell'ambiente circostante.
Per questo motivo, le telecamere anti-ostacolo in genere utilizzano obiettivi ultra grandangolari, che offrono un campo visivo più ampio rispetto alle lenti standard. Un campo visivo più ampio aiuta a ridurre gli angoli ciechi e consente al sistema di rilevare gli ostacoli in anticipo, soprattutto durante i voli a bassa quota o in ambienti chiusi.
UN lente di evitamento degli ostacoli Deve bilanciare copertura e precisione. Gli obiettivi con un campo visivo ultra-ampio possono catturare una scena più ampia in un singolo fotogramma, il che li rende adatti per rilevare strutture vicine come muri, alberi, cavi o bordi di edifici.
Tuttavia, le ottiche grandangolari estreme introducono anche sfide come la distorsione e il degrado dei bordi dell'immagine. Per la navigazione con i droni, distorsione controllata e prestazioni stabili dei bordi sono essenziali, poiché una geometria imprecisa può influenzare il giudizio spaziale e la localizzazione degli ostacoli.
Quando si seleziona una lente per evitare gli ostacoli con i droni, gli ingegneri solitamente prendono in considerazione diversi parametri ottici:
Campo visivo (FOV): Un ampio campo visivo orizzontale e diagonale migliora la consapevolezza ambientale.
Controllo della distorsione: Una distorsione inferiore consente una stima più accurata della distanza e del posizionamento degli oggetti.
Struttura compatta: La leggerezza e la lunghezza totale del cingolo (TTL) ridotta contribuiscono a ridurre il peso del carico utile.
Stabilità dell'immagine: La qualità uniforme dell'immagine in tutto il fotogramma supporta algoritmi di visione affidabili.
Protezione ambientale: I droni da esterno spesso richiedono obiettivi resistenti alla polvere e all'umidità.
Lenti come la YT-6047P-C1, progettati con ottiche ultragrandangolari e struttura meccanica compatta, mirano a soddisfare questi requisiti per i sistemi di visione a corto raggio dei droni.
Le lenti per l'elusione degli ostacoli sono in genere abbinate a sensori di immagini CMOS utilizzati nei sistemi di visione automobilistica o industriale. Sensori come SC120AT, comunemente applicati nelle applicazioni di visione dei veicoli, offrono un output di immagini stabile e affidabile, rendendoli adatti anche per alcuni sistemi di visione UAV.
Sebbene questi sensori non siano progettati esclusivamente per i droni, le loro caratteristiche prestazionali consentono di integrarli in piattaforme UAV industriali o autonome, soprattutto quando la robustezza e la coerenza dei risultati sono prioritarie.
Gli obiettivi ultragrandangolari per evitare gli ostacoli sono comunemente utilizzati in:
Telecamere di rilevamento ostacoli in avanti o verso il basso
Volo autonomo indoor o a bassa quota
Droni industriali che operano in ambienti strutturati
Assistenza alla navigazione per UAV autonomi o semi-autonomi
In questi scenari, l'obiettivo non mira a produrre immagini cinematografiche, ma piuttosto a fornire input visivo prevedibile e affidabile per algoritmi di percezione.