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。

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

• 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。