Stereolabs ZED X工业级双目相机|机器人导航与AI视觉解决方案
发布时间:2026-06-17 09:26:58 浏览:210
Stereolabs ZED X工业级双目相机:专为机器人导航与AI视觉打造
随着自主移动机器人(AMR)、物流机器人、人形机器人以及自动驾驶技术的快速发展,对视觉感知系统提出了更高要求。传统工业相机已经难以满足机器人对于深度感知、环境建图和实时定位的需求。
作为Stereolabs新一代旗舰级3D视觉产品,ZED X工业级双目相机专为机器人和智能设备打造,能够提供精准的深度信息、空间定位能力以及稳定的工业级性能,帮助开发者快速构建高性能视觉系统。

什么是Stereolabs ZED X?
ZED X是Stereolabs针对机器人市场推出的新一代双目视觉相机,采用双全球快门(Global Shutter)图像传感器,可有效消除高速运动过程中的图像拖影问题。
相比传统双目相机,ZED X拥有更高的图像同步精度、更稳定的深度数据输出以及更强的环境适应能力,非常适用于动态场景下的自主导航和环境感知任务。
ZED X,ZED X Mini,ZED X 4mm和ZED X Mini 4mm相机镜头规格参数对比Stereolabs
ZED X核心优势
全球快门技术
传统滚动快门相机在高速运动过程中容易产生图像变形,而ZED X采用双全球快门设计,可确保每一帧图像同步曝光。
优势包括:
提高深度计算精度
降低运动模糊
增强目标识别能力
提升导航稳定性
高精度深度感知
通过先进的双目立体视觉算法,ZED X能够实时输出高质量深度图和三维点云数据。
支持:障碍物检测、距离测量、三维重建、环境建模
工业级可靠性
ZED X采用工业级设计,可适应复杂工作环境。
主要特点:
IP67防护等级
抗震设计
宽温工作范围
长时间稳定运行
NVIDIA Jetson深度集成
ZED X与NVIDIA Jetson平台深度适配,包括:
Jetson Orin NX
Jetson AGX Orin
Jetson Xavier NX
开发者可快速部署AI推理、目标检测和机器人导航应用。
ZED X系列型号介绍
ZED X Nano
专为人形机器人和紧凑型设备设计。
特点:
超小体积
18mm基线
轻量化设计
适用于:人形机器人、无人机、小型移动机器人
针对机器人抓取和近距离视觉任务优化。
特点:
50mm基线
高精度深度感知
紧凑结构设计
适用于:机械臂抓取、自动分拣系统、智能仓储
面向导航和建图应用。
特点:
120mm基线
长距离深度测量
高精度SLAM支持
适用于:AMR机器人、AGV系统、自动驾驶研发平台
典型应用场景
自主移动机器人(AMR)
实现:自主导航、避障规划、实时定位、地图构建、智能物流
支持:自动搬运、仓储管理、路径优化、货物识别、人形机器人
帮助机器人完成:环境感知、目标跟踪、空间理解、动作规划、自动驾驶研发
适用于:环境感知测试、三维建图、目标识别、数据采集
为什么选择Stereolabs ZED X?
相比传统工业视觉方案,ZED X不仅能够提供高清图像,还能够实时输出丰富的空间信息。
其完整的软件生态系统支持:ROS、ROS2、Isaac ROS、NVIDIA SDK、Python、C++、Ubuntu Linux。开发者无需从零构建视觉算法,即可快速完成项目开发和验证。
Stereolabs ZED X现货供应
我们长期供应Stereolabs全系列产品:
提供原装正品、技术支持、项目选型及全球交付服务。
欢迎联系获取最新库存、产品资料及报价信息。
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Stereolabs 是一家专注于 3D 立体视觉和人工智能技术的公司,开发 ZED 系列相机及软件平台,为机器人、自动驾驶等行业提供深度感知和空间分析能力,深圳市立维创展科技有限公司优势渠道供应Stereolabs ZED系列相机,欢迎咨询。
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StereoLabs推出的ZED X系列双目3D相机,包括ZED X、ZED X Mini和ZED X One,这些相机具有工业级可靠性,可应对复杂环境,具备IP67防护等级和宽温设计,内置高性能IMU,能保持稳定运动跟踪精度。它们有多种型号,覆盖不同场景需求,如农业机械导航、机械臂抓取等,具有精准深度与3D感知能力,可生成稳定深度数据和3D点云,通过硬件同步和ZED SDK实现多相机协同,为机器人提供可靠的立体视觉支持,推动自动化领域发展。
StereoLabs ZED X系列是专为机器人感知设计的工业级立体深度相机,包含四款主要型号:ZED X 2mm P(宽视野、中近距、带偏振滤镜,适合室内避障)、ZED X 4mm NP(视野较窄、远距离检测,适合户外场景)、ZED X One 4K 3mm(兼顾视野与远距,支持4K高分辨率图像,用于高精度视觉任务)以及ZED XM 2mm NP(紧凑轻量版,适合空间受限应用)。
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