Քանի որ ռոբոտների ուսուցումը կառավարվող լաբորատոր միջավայրերից անցնում է իրական աշխարհի միջավայրեր, շարունակում է ի հայտ գալ մեկ խոչընդոտ՝ տվյալների հավաքագրումը։
Հեռակառավարումը ճշգրիտ է, բայց դանդաղ։ Երրորդ դեմքի տեսախցիկները չեն կարողանում տեսնել օպերատորի տեսանկյունը։ Սպառողական գործողությունների տեսախցիկներին պակասում է սենսորների համաժամեցումը, որը պահանջում է ժամանակակից իմիտացիոն ուսուցումը և VIO խողովակաշարերը։
Նոր սարքավորման տարբերակ է մտնում ոլորտ: Մեր «Էգո տեսախցիկը» գլխին կրվող երկդիտակ ստերեո տեսախցիկ է, որը հատուկ նախագծված է եսակենտրոն տվյալների հավաքագրման համար մարմնավորված արհեստական ինտելեկտի և ռոբոտների մանիպուլյացիայի հետազոտություններում:
Ռոբոտին համապատասխանող տեսակետ
Մոդուլը կրվում է մարդու գլխին՝ ինչպես թեթև գլխակապ, և ձայնագրում է ճշգրիտ այն, ինչ օպերատորը տեսնում է առաջադրանքի կատարման ընթացքում: Այս առաջին դեմքից (եսակենտրոն) տեսանկյունը դարձել է ռոբոտաշինության վերջին հետազոտությունների հիմնական ուղղությունը:
2025-2026 թվականներին անցկացված լայնածավալ ուսումնասիրությունները, այդ թվում՝ HumanEgo-ն, EgoMimic-ը և EgoScale-ը, ցույց են տվել, որ մարդկային եսակենտրոն տեսանյութի վրա մարզված ռոբոտների քաղաքականությունը կարող է համեմատվել կամ գերազանցել հեռակառավարման տվյալների վրա մարզված ռոբոտների քաղաքականությունը՝ տվյալների հավաքագրման արժեքի մի փոքր մասով։ Կարևոր է հեռանկարը. տեղակայման դեպքում ռոբոտը աշխարհը տեսնում է իր սեփական ներկառուցված սենսորներից, այլ ոչ թե առաստաղից կամ եռոտանու վրա տեղադրված ամրակից։
Մեր Էգո տեսախցիկը նախագծված է այդ բացը լրացնելու համար՝ տրամադրելով մարզման տվյալներ, որոնք համապատասխանում են ռոբոտի իրական եզրակացության տեսանկյունից, վերացնելով մոդելի մարզման համար հեռանկարային անհամապատասխանությունը։
Հետազոտական խողովակաշարերի համար սենսորների նախագծում
Global-Shutter ստերեո սենսորներ
Տեսախցիկի մոդուլն օգտագործում է երկու գլոբալ փակիչի 2 մեգապիքսելանոց սենսորներ՝ 60–65° հորիզոնական տեսադաշտով, որը համապատասխանում է մարդակերպ ռոբոտի գլխի տեսողության մոդուլների ստանդարտ տեսադաշտին: Գլոբալ փակիչը միջուկի դիզայնի միտումնավոր ընտրություն է. յուրաքանչյուր պիքսել է բացահայտվում միաժամանակ՝ լիովին վերացնելով պտտվող փակիչի ժելեային աղավաղումը, որը խաթարում է ձեռքի և մարմնի արագ շարժումները դինամիկ նկարահանման ժամանակ:
Հում տվյալների պահպանում (առանց EIS-ի)
Մենք միտումնավոր հեռացնում ենք ներկառուցված EIS էլեկտրոնային պատկերի կայունացումը: EIS-ը կտրում է սկզբնական տեսադաշտը և փոփոխում գործարանային կարգավորված ներքին և արտաքին պարամետրերը, ինչը կխախտի ստերեո համապատասխանությունը և տեսախցիկ-IMU կարգաբերման համապատասխանությունը: Լիակադրի սկզբնական տվյալները պահվում են ռոբոտի հետին ալգորիթմային մշակման համար:
Միկրովայրկյանային սարքավորումների համաժամեցում
Ներկառուցված ICM-2688 6-առանցքային IMU-ն (աքսելերոմետր + գիրոսկոպ, նմուշառում 200–500 Հց հաճախականությամբ) համաժամեցվում է GPIO-ի նվիրված ակտիվացնող ազդանշանի միջոցով: GPIO միացումների միջոցով ուղարկված միասնական իմպուլսային ազդանշանը միաժամանակ ակտիվացնում է ստերեո տեսախցիկները և IMU-ի նմուշառումը: Համաժամեցման սխալը 10 միկրովայրկյանից պակաս է, և յուրաքանչյուր տեսակադր և IMU նմուշ կրում է միասնական սարքային ժամանակային դրոշմանիշ:
Սինխրոնիզացիայի այս մակարդակը պարտադիր ստանդարտ է VIO խողովակաշարերի համար, ինչպիսիք են VINS‑Fusion-ը և OpenVINS-ը, որտեղ միայն ծրագրային ժամանակային նշագրերի հավասարեցումը կուտակում է ակնհայտ հետագծի շեղում երկար ձայնագրման հաջորդականությունների ընթացքում։
Ներկառուցված կալիբրացման պահեստ
Գործարանային լրիվ կարգավորումը ներառում է ստերեո ներքին և արտաքին տարրերը, ինչպես նաև տեսախցիկից IMU փոխակերպումները: Բոլոր կարգավորումների պարամետրերը պահվում են ներկառուցված Flash հիշողության մեջ և լիովին կարդացվում են տարբեր հարթակների SDK-ի միջոցով՝ սարքավորումների գործարկումից հետո տեղում վերակարգավորման կարիք չկա:
Տեղակայման ճկունություն
Աջակցվում են երկու գործառնական ռեժիմներ՝ բոլոր հետազոտական սցենարները լուսաբանելու համար։
Ստանդարտ բազմաֆորմատ տվյալների ելք
1. TF քարտի վրա տեղական ձայնագրություն (անցանց ձայնագրություն)
- Սինխրոնացված ձախ և աջ երկդիտակ MP4 տեսանյութեր՝ արագ տեսողական նախադիտման համար
- Անկախ CSV գրանցամատյաններ, որոնք պահպանում են IMU հում տվյալները՝ զուգակցված միկրովայրկյանային ժամանակային դրոշմանիշների հետ
2. SDK-ի միջոցով հոսթ համակարգչի ձայնագրություն (USB միացում ROS/ROS2 միջավայրում)
Աջակցում է ROSbag-ի և թեթև MCAP սենսորների ամբողջական համաժամեցված տվյալների հավաքածուների արտահանմանը, որը լիովին համատեղելի է ռոբոտաշինության մշակման հիմնական էկոհամակարգերի հետ։
Բոլոր սարքավորումների ժամանակային դրոշմանիշները ներդրված են յուրաքանչյուր կադրի և IMU նմուշի համար: Գործարանային ամբողջական կարգաբերման պարամետրերի ֆայլերը հասանելի են պաշտոնական SDK-ի միջոցով:
Հատկանշական է, որ մոդուլը չունի ներկառուցված արհեստական ինտելեկտի մշակման կամ ավտոմատ մեկնաբանման գործառույթներ: Դրա հիմնական դիրքավորումը մաքուր, ժամանակի հետ համահունչ հում սենսորային տվյալների արտածումն է՝ մոդելի ուսուցումը, թիրախի հայտնաբերումը և ալգորիթմային եզրակացությունը թողնելով հետազոտողների անկախ մշակման ուղիներին:
Անհատականացում և առևտրային հասանելիություն
Ego տեսախցիկն այժմ հասանելի է համաշխարհային հետազոտական լաբորատորիաների, ռոբոտաշինության ստարտափների և մարդակերպ ռոբոտների արտադրողների համար: Մեծածավալ ODM ծավալային նախագծերի համար աջակցվում են ստերեո բազային հեռավորության և օբյեկտիվի FOV կոնֆիգուրացիաներ:
Յուրաքանչյուր պատվերի համար տրամադրվում են ամբողջական տեխնիկական SDK, շահագործման փաստաթղթեր և նմուշային փորձարկման կոդեր՝ սարքավորումների ինտեգրման ծախսերը նվազեցնելու համար։
Կապվեք մեզ հետ
Եթե ձեր ռոբոտաշինության նախագծի համար ձեզ անհրաժեշտ են ապրանքի նմուշներ, SDK փաստաթղթեր, տեխնիկական պարամետրերի խորհրդատվություն կամ անհատականացված ապարատային լուծումներ, խնդրում ենք հարցում ուղարկել էլեկտրոնային փոստով: Մեր ինժեներական թիմը առաջարկում է անհատական տեխնիկական աջակցություն SLAM, VIO և մարմնավորված արհեստական բանականության տվյալների հավաքագրման նախագծերի համար:
Հրապարակման ժամանակը. Հուլիս-29-2026
