Kraken Robotics stellt SeaVision 3D-Lasersystem vor
Kraken Robotics' Tochtergesellschaft hat SeaVision eingeführt, ein RGB-Unterwasser-Laserbildsystem für ROVs und AUVs. Es verspricht Echtzeit-, Vollfarb-3D-Punktwolkenbilder mit Millimetergenauigkeit.

Kraken Robotics Inc. hat die Einführung seines SeaVision-Systems durch seine deutsche Tochtergesellschaft Kraken Robotik GmbH bekannt gegeben. Das Unternehmen beschreibt SeaVision als das weltweit erste Vollfarb-RGB-Unterwasser-Laserbildsystem, das in der Lage ist, hochauflösende Echtzeit-3D-Punktwolkenbilder mit Millimetergenauigkeit zu liefern. Das System ist für den Einsatz auf ferngesteuerten Unterwasserfahrzeugen (ROVs) und autonomen Unterwasserfahrzeugen (AUVs) konzipiert.
SeaVision zielt darauf ab, die wachsende Nachfrage nach genauen 3D-Rekonstruktionen von Unterwasserinfrastruktur zu erfüllen, was für kommerzielle, militärische und ozeanografische Forschungszwecke unerlässlich ist. Während Sonar typischerweise für die großflächige Kartierung eingesetzt wird, bietet Kraken's SeaVision-System eine deutlich höhere Auflösung für Inspektionsaufgaben in Reichweiten von weniger als 10 Metern.
Das System verwendet sechs RGB-Laserlinien zur Erfassung von visuellen Daten und Tiefendaten. Es verarbeitet die Informationen in Echtzeit an Bord und kann über 300.000 farbige Punkte pro Sekunde mit einer typischen räumlichen Genauigkeit von weniger als zwei Millimetern erzeugen. Kraken hebt sein kompaktes Design ohne externe bewegliche Teile hervor, was eine vereinfachte Installation auf See und eine automatische Kalibrierung ermöglicht.
Kraken erwartet, dass das SeaVision-System in Kombination mit seiner bestehenden Sonar- und Unterwasserrobotiktechnologie verbesserte Fähigkeiten für das Management von Unterwasservermögenswerten bieten wird. CEO Karl Kenny erklärte, dass die Technologie voraussichtlich autonome Echtzeit-3D-Modellierung und Beurteilung der strukturellen Integrität ermöglichen wird, was potenziell die Sicherheit und betriebliche Effizienz für Kunden verbessern könnte.