Hampo ოფიციალურად უშვებს Ego-Camera-ს, თავზე დასამონტაჟებელ ორლინზიან ბინოკულარულ კამერას, რომელიც სპეციალურად ხელოვნური ინტელექტისა და რობოტების მიერ სწავლების მონაცემთა შეგროვებისთვისაა შექმნილი.
ავთენტური ადამიანის პირველი პირის პერსპექტივის აღბეჭდვით, ეს მოწყობილობა აერთიანებს ჩაშენებულ IMU-ს აპარატურული დონის სინქრონიზაციასთან, რათა უზრუნველყოს მაღალი სიზუსტის დროის შტამპით დაფიქსირებული ვიზუალური-ინერციული შერწყმული მონაცემები. ის საშუალებას აძლევს რობოტიკის კვლევისა და განვითარების გუნდებს მარტივად შეაგროვონ რეალური სამყაროს მანიპულირების მონაცემები და შექმნან რეპროდუცირებადი მულტიმოდალური მონაცემთა ნაკრებები განსახიერებული ხელოვნური ინტელექტის მოდელის ტრენინგისთვის.
ინდუსტრიის ისტორია
ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით განხორციელებული რობოტების შესრულების ლიმიტი მნიშვნელოვნად არის დამოკიდებული სასწავლო მონაცემთა ნაკრებების ხარისხსა და მასშტაბზე. ინდუსტრიის კონსენსუსი ადასტურებს, რომ ეგოცენტრული პირველი პირის მონაცემები უზრუნველყოფს ყველაზე პრაქტიკულ სასწავლო მასალას, რაც შეესაბამება რობოტების მიერ განლაგებისას გამოყენებულ რეალურ თვალსაზრისს.
მკვლევრები ატარებენ მსუბუქ, თავზე დამონტაჟებულ კამერას და ასრულებენ ბუნებრივი დაჭერის, აწყობისა და მანიპულირების ამოცანებს ჩვეულებრივ რეალურ გარემოში. ხელოვნური ინტელექტის მოდელები სწავლობენ მანიპულირების უნარებს, მოქმედების თანმიმდევრობას და სივრცით ურთიერთობებს პირდაპირ ადამიანის პერსპექტივის ჩანაწერებიდან. რობოტის რთული მუშაობის სამუშაო პროცესები და მონაცემთა შეგროვების ძვირადღირებული, მორგებული კონფიგურაციები დიდწილად შეიძლება იქნას აცილებული.
მაღალი ხარისხის რობოტების სწავლება გაცილებით მეტს მოითხოვს, ვიდრე უბრალოდ მკაფიო გამოსახულებაა. საიმედო ხედვის ინერციული დროის გასწორება, კადრში ზუსტი დროის ნიშნულები და გამოსაყენებლად მზა კალიბრაციის მონაცემთა ნაკრებები განსაზღვრავს, შეიძლება თუ არა ნედლი ჩანაწერების პირდაპირ გამოყენება VIO-SLAM-ისთვის, დისტანციური მუშაობისა და იმიტაციის სწავლებისთვის. Hampo Ego-კამერა სპეციალურად შექმნილია ინდუსტრიის ამ კრიტიკული პრობლემების გადასაჭრელად.
ძირითადი სპეციფიკაციები
| პარამეტრი | სპეციფიკაცია |
|---|---|
| სენსორი | ორმაგი 2MP ფერადი გლობალური ჩამკეტი CMOS (1/2.6″) |
| გამომავალი გარჩევადობა | 3840×1080P @30fps ბინოკულარული პანორამული |
| დინამიური დიაპაზონი | 61.56dB ხაზოვანი / 91.56dB HDR |
| ხედვის არე | ორმაგი 125° ულტრაფართო, დაბალი დამახინჯებით |
| ლინზა | M12×P0.5 ფიქსირებული ფოკუსი |
| ბინოკულარული ფუნქცია | ორმაგი კამერის სინქრონიზაცია, დიაპაზონის განსაზღვრა და კალიბრაცია; სიღრმის ამოცნობის და 3D რეკონსტრუქციის მხარდაჭერა |
| საინვესტიციო ერთეული | ჩაშენებული IMU, აპარატურა სინქრონიზებულია გამოსახულების ჩარჩოებთან |
| დროის ნიშნული | კადრის დონის დროის ნიშნული განმეორებითი დაკვრადი, რეპროდუცირებადი მონაცემებისთვის |
| კალიბრაცია | ქარხნულად წინასწარ დაკალიბრებული, კალიბრაციის მონაცემები მოწოდებისთანავე შედის |
| ინტერფეისი | USB 2.0, UVC plug-and-play, დამატებითი დრაივერი არ არის საჭირო |
| ოპერაციული სისტემის თავსებადობა | Windows 7/8/10/11, Linux |
| ფორმის ფაქტორი | კომპაქტური და მსუბუქი, თავზე დასამაგრებელი, ეგოცენტრული დიზაინი |
პროდუქტის ძირითადი მახასიათებლები
- 1გლობალური ჩამკეტის სენსორები | მოძრაობის დაბინდვისა და ჟელეს ეფექტის აღმოფხვრაორმაგი 2 მეგაპიქსელიანი მაღალი მგრძნობელობის გლობალური ჩამკეტის CMOS სენსორები ერთდროულად სრულ კადრებს იღებს. ამოძრავებული ჩამკეტის შედეგად გამოწვეული ჟელესებრი არტეფაქტები და მოძრაობის დაბინდვა ითრგუნება სწრაფი მოძრაობის სცენარებში, მათ შორის მოჭერის, აწყობისა და სიარულის დროს. თითოეული კადრი სიმკვეთრეს ინარჩუნებს, რაც უზრუნველყოფს სტაბილურ ვიზუალურ მონაცემებს მოქმედების ამოცნობისა და რობოტის იმიტაციის შესწავლის კვლევისთვის.
- 2ჩაშენებული IMU აპარატურული დონის სინქრონიზაციითსურათები და IMU-ს გაზომვები აპარატურულად ითიშება დროის მკაცრი შესაბამისობისთვის. კრიტიკულია VIO‑SLAM-ისთვის, დისტანციური ოპერაციისა და რობოტის მონაცემების შეგროვებისთვის. არ არის საჭირო დამღლელი პროგრამული უზრუნველყოფის გამოყენებით დროის კორექცია; IMU-ს ჩვენებები შეიძლება პირდაპირ შეყვანილი იყოს კვლევის ალგორითმებში.
- 3რეპროდუცირებადი მონაცემთა ნაკრებებისთვის კადრის დონის მაღალი სიზუსტის დროის ნიშნულებითითოეული გამოსახულების კადრი და IMU ნიმუში ზუსტ დროის ნიშნულებს შეიცავს. უზრუნველყოფს ზუსტ დაკვრას და მრავალსენსორულ ჯვარედინი გასწორებას, რაც იმიტაციის სწავლის, ქცევის ანალიზისა და მულტიმოდალური სენსორების შერწყმის ფუნდამენტურ მოთხოვნას.
- 4ქარხნულად წინასწარ დაკალიბრებული, გამოსაყენებლად მზად კალიბრაციის მონაცემებიშიდა და გარე პარამეტრების კალიბრაცია ქარხანაში ხდება. კალიბრაციის ფაილები აპარატურასთან ერთად იგზავნება. მომხმარებლებს შეუძლიათ მონაცემთა შეგროვების დაწყება ყუთიდან მოხსნისთანავე, ხელით კალიბრაციის სამუშაოების გამოტოვებით და სისტემის დაყენების ციკლების შემცირებით.
- 5125° დაბალი დამახინჯების ბინოკლის FOV, სიღრმის აღქმა და 91.56dB HDR125°-იანი ულტრაფართო, დაბალი დამახინჯების მქონე ლინზები სრულად აღბეჭდავს ხელის მოძრაობას და მიმდებარე სცენებს. ბინოკლის ჩაშენებული მხარდაჭერა საშუალებას იძლევა დიაპაზონის, სიღრმის გამოსავლის და 3D რეკონსტრუქციის. 91.56 დბ მაღალი დინამიური დიაპაზონი ინარჩუნებს კარგად დაბალანსებულ ექსპოზიციას განათების და შიდა და გარე განათების გადასვლების პირობებში.
- 6USB2.0 UVC Plug-and-PlayUSB 2.0-ზე დაფუძნებული სტანდარტული UVC პროტოკოლი Windows-სა და Linux-ზე დრაივერის ინსტალაციის გარეშე მუშაობს მშობლიურად. კვლევისა და განვითარების გუნდები ფოკუსირებულია მონაცემთა ნაკრებების შეგროვებაზე და არა მოწყობილობის რთული გამართვის პროცესზე.
ტიპიური აპლიკაციები
- ხელოვნური ინტელექტის განსახიერებული მონაცემთა შეგროვება:დროის ნიშნულით დაფიქსირებული ეგოცენტრული ვიდეო + IMU ინერციული მონაცემები რობოტის იმიტაციის სწავლისა და მანიპულირების უნარების ტრენინგისთვის.
- ვიზუალური-ინერციული SLAM და სივრცითი ლოკალიზაცია:აპარატურულად სინქრონიზებული ხედვა და IMU VIO-SLAM ალგორითმის შემუშავებისა და ბენჩმარკინგისთვის
- ტელეოპერაცია და ტელეყოფნა:დისტანციური მართვისა და ადამიანი-რობოტის თანამშრომლობისთვის რეალურ დროში ჩამთრევი პირველი პირის ხედი
- VR / AR კონტენტის აღება:ეგოცენტრული 3D გამოსახულება და სივრცითი მონაცემების ჩაწერა
- მოქმედების ამოცნობისა და ქცევის კვლევა:სამრეწველო სამუშაო პროცესების, ადამიანური ფაქტორის კვლევების, სპორტისა და მოძრაობის ანალიზის დიგიტალიზაცია
- ჩაშენებული ხედვის პროექტები:სახის ამოცნობა, ცოცხალი სახეების ამოცნობა, წვდომის კონტროლი და სხვა ხედვაზე დაფუძნებული ინტეგრაცია
დახურვა
მონაცემები განსახიერებული ხელოვნური ინტელექტის ეპოქის ძირითადი საწვავია და ეგოცენტრული პერსპექტივა წარმოადგენს ერთ-ერთ ყველაზე პრაქტიკულ გზას ქმედითი ზოგადი დანიშნულების რობოტებისკენ.
გლობალური ჩამკეტის ბინოკულარული ხედვის, ინტეგრირებული IMU-ს, აპარატურის სინქრონიზაციისა და კადრის დონის დროის ნიშნულების გამოყენებით, Hampo Ego-Camera რობოტიკის მკვლევარებს საშუალებას აძლევს მიიღონ მაღალი ხარისხის განმეორებადი ვიზუალურად-ინერციული ეგოცენტრული მონაცემები მინიმალური განლაგების ხარჯებით - რაც პროექტებს ეხმარება ვიზუალური დაკვირვებიდან რეალურ სამყაროს გაგებაზე გადასვლაში.
გამოქვეყნების დრო: 2026 წლის 14 აგვისტო
