ກ້ອງຖ່າຍຮູບ Ego - ເຄື່ອງມືວິໄສທັດສະເຕີລິໂອຕິດຫົວສຳລັບການເກັບກຳຂໍ້ມູນການຮຽນຮູ້ຂອງຫຸ່ນຍົນ
ໂມດູນກ້ອງຖ່າຍຮູບສອງຕາທີ່ຕິດຕັ້ງໃສ່ຫົວ ສ້າງຂຶ້ນສະເພາະສຳລັບການຖ່າຍພາບຂໍ້ມູນການສາທິດຂອງມະນຸດ. ມັນສົ່ງຂໍ້ມູນເຊັນເຊີດິບທີ່ຊິ້ງກັບຮາດແວ ແລະ ປັບຄ່າລ່ວງໜ້າຈາກໂຮງງານເພື່ອຂັບເຄື່ອນການຮຽນຮູ້ແບບຈຳລອງ ແລະ ທໍ່ສົ່ງ AI ທີ່ລວມຢູ່.
ຄໍຂວດຂໍ້ມູນທີ່ເຮັດໃຫ້ AI ທາງກາຍະພາບມີບັນຫາ
ຮອດປີ 2026, ຄວາມເຫັນດີເປັນເອກະພາບກັນທົ່ວໂລກໄດ້ສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໃນທົ່ວອຸດສາຫະກຳຫຸ່ນຍົນ: ຂໍ້ມູນແມ່ນສິ່ງກີດຂວາງທີ່ສຳຄັນທີ່ປ້ອງກັນການນຳໃຊ້ AI ທາງກາຍະພາບທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້. ຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ຝຶກອົບຮົມດ້ວຍໂທເຄັນຂໍ້ຄວາມຫຼາຍລ້ານລ້ານໂຕ, ແຕ່ລະບົບ AI ທີ່ມີຕົວຕົນສາມາດເຂົ້າເຖິງໜ້ອຍກວ່າໜຶ່ງໝື່ນສ່ວນຂອງປະລິມານນັ້ນໃນພາບປະຕິສຳພັນທາງກາຍະພາບໃນໂລກຕົວຈິງ.
ຄວາມແຕກຕ່າງນີ້ສ້າງອຸປະສັກອັນໃຫຍ່ຫຼວງຕໍ່ຄວາມກ້າວໜ້າ. ຫ້ອງທົດລອງຫຸ່ນຍົນຊັ້ນນໍາຄາດຄະເນວ່າການຝຶກອົບຮົມນະໂຍບາຍການຈັດການຂັ້ນສູງຕ້ອງການເວລາ 100 ລ້ານຫາ 1 ຕື້ຊົ່ວໂມງຂອງວິດີໂອບຸກຄົນທໍາອິດທີ່ເນັ້ນໃສ່ຕົວເອງພາຍໃນ 2-3 ປີຂ້າງໜ້າ. ເຖິງແມ່ນວ່າສໍາລັບວຽກງານການຈັດການແຍກຕ່າງຫາກພຽງຢ່າງດຽວ, ຊຸດຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຕ້ອງການເວລາລະຫວ່າງ 100,000 ຫາ 1 ລ້ານຊົ່ວໂມງຂອງກິດຈະກໍາຂອງມະນຸດທີ່ບັນທຶກໄວ້.
ຜູ້ປະຕິບັດໃນອຸດສາຫະກຳເຫັນດີວ່າ ການບັນທຶກຂໍ້ມູນທີ່ເປັນຈຸດໃຈກາງຂອງຕົວເອງໃຫ້ຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍສູງສຸດ. ແທນທີ່ຈະອີງໃສ່ອຸປະກອນການດຳເນີນງານທາງໄກທີ່ມີລາຄາແພງ ເຊິ່ງມີລາຄາຫຼາຍສິບພັນໂດລາສະຫະລັດຕໍ່ໜ່ວຍ, ທີມງານຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ຜູ້ຂາຍຂໍ້ມູນໃນປັດຈຸບັນໄດ້ໃຊ້ກ້ອງຖ່າຍຮູບທີ່ຕິດຕັ້ງເທິງຫົວທີ່ມີນ້ຳໜັກເບົາເພື່ອບັນທຶກພາບສາທິດໃນຂະນະທີ່ມະນຸດປະຕິບັດໜ້າວຽກປະຈຳວັນຕາມທຳມະຊາດ.
ການປ່ຽນແປງນີ້ສາມາດເຫັນໄດ້ແລ້ວໃນການນຳໃຊ້ໃນໂລກຕົວຈິງ. ໃນເດືອນເມສາ 2026, ວິດີໂອທີ່ແຜ່ລາມໄປທົ່ວໂລກສະແດງໃຫ້ເຫັນພະນັກງານແຜ່ນແພຫຼາຍພັນຄົນໃນທົ່ວພາກພື້ນ Delhi NCR ຂອງອິນເດຍໃສ່ກ້ອງຖ່າຍຮູບທີ່ຕິດຕັ້ງຫົວຂະໜາດກະທັດຮັດທີ່ຜະລິດໂດຍ Egolab.AI. ປະຈຸບັນ, ຜູ້ປະຕິບັດງານເຫຼົ່ານີ້ສ້າງຊຸດຂໍ້ມູນວິດີໂອທີ່ມີຈຸດໃຈກາງເປັນສູນກາງເພື່ອຝຶກອົບຮົມຫຸ່ນຍົນມະນຸດລຸ້ນຕໍ່ໄປ.
ເປັນຫຍັງຂໍ້ມູນບຸກຄົນທຳອິດທີ່ເນັ້ນໃສ່ຕົວເອງຈຶ່ງເປັນສິ່ງທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້
ຫຸ່ນຍົນຕ້ອງຮັບຮູ້ການປ້ອນຂໍ້ມູນທາງສາຍຕາທີ່ມະນຸດເຫັນເພື່ອສຳເນົາທັກສະການເຄື່ອນໄຫວຂອງມະນຸດຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ຄື້ນການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຈັດພິມລະຫວ່າງປີ 2025 ແລະ 2026 ໄດ້ຢືນຢັນຄຸນຄ່າການຫັນປ່ຽນຂອງຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ເນັ້ນໃສ່ຕົວຕົນ:
1.
ອີໂກ້ມະນຸດ ວິດີໂອທີ່ເນັ້ນໃສ່ຕົວຕົນຂອງມະນຸດພຽງແຕ່ 30 ນາທີຕໍ່ໜ້າວຽກໜຶ່ງບັນລຸອັດຕາຄວາມສຳເລັດໂດຍສະເລ່ຍ 92.5% ໃນໜ້າວຽກການຫມູນໃຊ້ໃນໂລກຕົວຈິງ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ສາມາດໂອນທັກສະຈາກມະນຸດໄປສູ່ຫຸ່ນຍົນໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ຄວາມພະຍາຍາມຫຼາຍ.
2.
ລອກລຽນແບບອີໂກ້ ການລວມເອົາຂໍ້ມູນການສາທິດຂອງມະນຸດຊ່ວຍເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງວຽກງານໄດ້ 34% ເປັນ 228% ເມື່ອທຽບກັບຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມສະເພາະຫຸ່ນຍົນ. ວິດີໂອມືຂອງມະນຸດເພີ່ມເຕີມໜຶ່ງຊົ່ວໂມງໃຫ້ການປັບປຸງແບບຈຳລອງທີ່ດີກວ່າຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມທີ່ຫຸ່ນຍົນເກັບກຳດ້ວຍຕົນເອງໜຶ່ງຊົ່ວໂມງ. ຊຸດຂໍ້ມູນມະນຸດ-ຫຸ່ນຍົນປະສົມຍັງໃຫ້ປະສິດທິພາບການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ການນຳໃຊ້ທີ່ດີກວ່າ, ລວມທັງວິດີໂອຈາກຂະບວນການເຮັດວຽກທາງໄກໄລຍະຍາວ.
3.
EgoScale ພັດທະນາໂດຍນັກຄົ້ນຄວ້າ NVIDIA, ຂອບການເຮັດວຽກນີ້ນຳໃຊ້ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ຫຼາກຫຼາຍຂອງວິດີໂອທີ່ເນັ້ນໃສ່ຕົວຕົນຂອງມະນຸດເປັນເວລາ 20,854 ຊົ່ວໂມງເພື່ອຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດໃນການຈັດການແບບຊຳນານໃນວຽກງານທົ່ວໄປ.
4.
ເປີດ AoE ປ່ອຍຊຸດຂໍ້ມູນວິດີໂອທີ່ມີຄວາມຍາວ 2,000 ຊົ່ວໂມງທີ່ອີງໃສ່ຕົວຕົນຂອງຕົນເອງ ຈັບຄູ່ກັບການເຄື່ອນໄຫວຂອງມື ແລະ ຄຳອະທິບາຍປະກອບການກະທຳຂອງອະຕອມທີ່ປະສານກັນ.
5.
ຂອບການເຮັດວຽກທີ່ທັນສະໄໝ ຂອບການເຮັດວຽກທີ່ທັນສະໄໝ ລວມທັງ EgoGuide ແລະ EgoLive ຊ່ວຍໃຫ້ການຈັບພາບສາທິດໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ຫຸ່ນຍົນ ແລະ ການສ້າງຊຸດຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ທີ່ເນັ້ນໃສ່ຕົວຕົນຂອງຕົນເອງມີປະສິດທິພາບຍິ່ງຂຶ້ນ.
ເຖິງວ່າຈະມີແຮງກະຕຸ້ນຈາກອຸດສາຫະກໍານີ້, ແຕ່ວິທີແກ້ໄຂຮາດແວສໍາລັບການຈັບພາບທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງຍັງຄົງແຕກແຍກ. ນັກຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ທີມງານຂໍ້ມູນຖືກບັງຄັບໃຫ້ປະກອບກ້ອງຖ່າຍຮູບແອັກຊັນຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ, ແວ່ນຕາ AR, ແລະ ອຸປະກອນທີ່ສ້າງຂຶ້ນເອງເຂົ້າກັນ—ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຄວາມແມ່ນຍໍາໃນການຊິ້ງຂໍ້ມູນ, ຄວາມສອດຄ່ອງຂອງການວັດແທກ, ແລະ ຄວາມສະດວກສະບາຍໃນການໃຊ້ງານທີ່ຍາວນານຫຼຸດລົງ.
ພາບລວມຜະລິດຕະພັນກ້ອງຖ່າຍຮູບ Ego
ກ້ອງຖ່າຍຮູບ Ego ເປັນໂມດູນກ້ອງຖ່າຍຮູບສະເຕີລິໂອແບບສອງຕາທີ່ຕິດຫົວ ເຊິ່ງຖືກອອກແບບມາຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນເພື່ອການເກັບກຳຂໍ້ມູນທີ່ເປັນຈຸດໃຈກາງຂອງຕົວເອງໃນການຮຽນຮູ້ຂອງຫຸ່ນຍົນ, ປັນຍາປະດິດ (AI) ທີ່ມີຕົວຕົນ, ແລະ ຂະບວນການຮຽນຮູ້ແບບຈຳລອງ.
ບໍ່ເຫມືອນກັບກ້ອງຖ່າຍຮູບແອັກຊັນຜູ້ບໍລິໂພກທີ່ຖືກປັບປຸງໃໝ່ເພື່ອໃຊ້ໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ກ້ອງຖ່າຍຮູບ Ego ຖືກສ້າງຂຶ້ນໂດຍສະເພາະສຳລັບທໍ່ສົ່ງຫຸ່ນຍົນທາງວິຊາການ ແລະ ອຸດສາຫະກຳ. ມັນສົ່ງອອກຂໍ້ມູນເຊັນເຊີດິບທີ່ສະອາດ, ຊິ້ງຂໍ້ມູນກັບຮາດແວ, ແລະ ໄດ້ຮັບການປັບຕັ້ງລ່ວງໜ້າຈາກໂຮງງານທັນທີໂດຍບໍ່ຕ້ອງຕັ້ງຄ່າການປະມວນຜົນຫຼັງການປະມວນຜົນ.
ລາຍລະອຽດດ້ານເຕັກນິກຫຼັກ
| ລາຍລະອຽດ | ລາຍລະອຽດ |
|---|---|
| ເຊັນເຊີຮູບພາບ | ເຊັນເຊີ CMOS ຊັດເຕີທົ່ວໂລກ 2MP ຄູ່ |
| ມຸມມອງແນວນອນ (HFOV) | 60–65°, ກົງກັບຂອບເຂດການເບິ່ງເຫັນຕາມທຳມະຊາດຂອງມະນຸດ |
| ເທັກໂນໂລຢີຊັດເຕີ | ຊັດເຕີທົ່ວໂລກ; ກຳຈັດຄວາມບິດເບືອນຂອງຊັດເຕີມ້ວນໃນລະຫວ່າງການເຄື່ອນໄຫວດ້ວຍຄວາມໄວສູງ |
| ໂມດູນ IMU | 6-axis ICM-26888-P (ເຄື່ອງວັດຄວາມເລັ່ງ 3 ແກນ + ເຄື່ອງວັດການໝຸນ 3 ແກນ), ຄວາມຖີ່ການເກັບຕົວຢ່າງ 200–500 Hz |
| ກົນໄກການຊິ້ງຂໍ້ມູນ | ຕົວກະຕຸ້ນ GPIO ຮາດແວ; ຄວາມຜິດພາດໃນການປະສານ frame-IMU < 10 ໄມໂຄຣວິນາທີ |
| ການປະທັບເວລາ | ປະທັບເວລາແບບປະສົມປະສານລະດັບນາໂນວິນາທີໃນລະດັບຮາດແວສຳລັບທຸກໆກອບຮູບພາບ ແລະ ການອ່ານ IMU |
| ອິນເຕີເຟດແບບມີສາຍ | USB 2.0 ປະເພດ C, ຮອງຮັບ UVC; ຮອງຮັບ SDK ຂ້າມແພລດຟອມສຳລັບ Windows, Linux, ແລະ ROS |
| ການນຳໃຊ້ແບບໄຮ້ສາຍ | ບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນ WiFi + ບັດ MicroSD ໃນຕົວ; ວິດີໂອຈະຖືກຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນໃນບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນທ້ອງຖິ່ນ, ອັບໂຫຼດຄລາວໂດຍອັດຕະໂນມັດເມື່ອເຊື່ອມຕໍ່ເຄືອຂ່າຍຄືນໃໝ່ |
| ມາດຕະຖານການຕິດຕັ້ງ | ຮູຕິດຕັ້ງເກຼียว 1/4″-20, ເຂົ້າກັນໄດ້ກັບສາຍຮັດຫົວຫຼັງການຂາຍ ແລະ ອຸປະກອນຕິດຕັ້ງຕາມໃຈລູກຄ້າ |
| ການປັບທຽບ | ພາລາມິເຕີສະເຕີລິໂອພາຍໃນ/ພາຍນອກທີ່ໄດ້ຮັບການປັບຄ່າລ່ວງໜ້າຈາກໂຮງງານ ແລະ ການຫັນປ່ຽນ IMU ຂອງກ້ອງຖ່າຍຮູບ, ເກັບໄວ້ຢ່າງຖາວອນໃນໜ່ວຍຄວາມຈຳແຟລດໃນຕົວ |
ເປັນຫຍັງ Global Shutter ຈຶ່ງບໍ່ສາມາດເຈລະຈາໄດ້ສຳລັບການຮຽນຮູ້ຂອງຫຸ່ນຍົນ
ກ້ອງຖ່າຍຮູບຜູ້ບໍລິໂພກອາໄສເຊັນເຊີ rolling shutter ທີ່ເປີດເຜີຍແຖວພິກເຊວຕາມລຳດັບ. ການເຄື່ອນໄຫວມືຂອງມະນຸດຢ່າງໄວວາ - ເຊິ່ງເປັນອົງປະກອບທີ່ມີຢູ່ຕະຫຼອດເວລາໃນວິດີໂອສາທິດ - ສ້າງສິ່ງປະດິດ rolling shutter ທີ່ຮຸນແຮງເຊິ່ງຮູ້ຈັກກັນໃນນາມ "ຜົນກະທົບຂອງວຸ້ນ": ຂອບວັດຖຸທີ່ບິດເບືອນ, ການບິດເບືອນເລຂາຄະນິດ, ແລະການຕິດຕາມຄຸນສົມບັດທີ່ບໍ່ໜ້າເຊື່ອຖື.
ການບິດເບືອນເຫຼົ່ານີ້ເຮັດໃຫ້ທໍ່ສົ່ງຫຸ່ນຍົນພິການ. ສ່ວນໜ້າຂອງ VIO, ອັລກໍຣິທຶມ SLAM ທີ່ເບິ່ງເຫັນໄດ້, ແລະ ນະໂຍບາຍການຮຽນຮູ້ແບບຈຳລອງບໍ່ສາມາດທົນທານຕໍ່ການປ່ຽນແປງຄຸນສົມບັດລະຫວ່າງເຟຣມທີ່ບໍ່ສາມາດຄາດເດົາໄດ້, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ການລວມຕົວແບບທົ່ວໄປ ແລະ ປະສິດທິພາບຂອງວຽກງານໃນໂລກຕົວຈິງຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
ເຊັນເຊີຊັດເຕີທົ່ວໂລກຂອງກ້ອງ Ego ຈະເປີດເຜີຍພິກເຊວທັງໝົດພ້ອມໆກັນໃນໜ້າຕ່າງຖ່າຍພາບດຽວ. ທຸກໆເຟຣມສອດຄ່ອງກັບທ່າທາງຂອງຕົວເຄື່ອງທີ່ແຂງກະດ້າງ ແລະ ບໍ່ມີການບິດເບືອນທາງເລຂາຄະນິດ - ມາດຕະຖານບັງຄັບສຳລັບການຄົ້ນຄວ້າຫຸ່ນຍົນທີ່ເຂັ້ມງວດ ແລະ ການຝຶກອົບຮົມແບບຈຳລອງທາງການຄ້າ.
ໃນຂະນະທີ່ອຸດສາຫະກໍາກໍາລັງຊອກຫາຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ເປັນຈຸດໃຈກາງຂອງຕົວເອງທີ່ໃຫຍ່ຂຶ້ນເລື້ອຍໆ (ເຊັ່ນ: ເອກະສານບັນທຶກພາບສະເຕີລິໂອທີ່ມີຄວາມລະອຽດສູງຫຼາຍພັນຊົ່ວໂມງຂອງ EgoLive ເຊິ່ງກວມເອົາວຽກງານຕົວຈິງໃນຄົວເຮືອນ ແລະ ອຸດສາຫະກໍາ), ຄວາມຕ້ອງການຮາດແວບັນທຶກພາບທີ່ບໍ່ມີການບິດເບືອນ ແລະ ຖືກຕ້ອງຕາມເຟຣມຍັງສືບຕໍ່ເພີ່ມຂຶ້ນ.
ການຊິ້ງຂໍ້ມູນຮາດແວ: ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ມີຄຸນນະພາບຕໍ່າ ແລະ ຄຸນນະພາບການຜະລິດ
ເມື່ອມະນຸດປະຕິບັດລຳດັບການຈັດການ - ການເອື້ອມມື, ການຈັບ, ການວາງວັດຖຸ - ນະໂຍບາຍຂອງຫຸ່ນຍົນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຈັດລຽງເວລາທີ່ແນ່ນອນລະຫວ່າງການເຄື່ອນໄຫວຂອງມືທີ່ເບິ່ງເຫັນ ແລະ ການເຄື່ອນໄຫວຂອງຮ່າງກາຍແບບ inertial. ເຖິງແມ່ນວ່າສອງສາມມິນລິວິນາທີຂອງ desync ລະຫວ່າງກອບກ້ອງຖ່າຍຮູບ ແລະ ການອ່ານ IMU ກໍ່ເຮັດໃຫ້ຊຸດຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທັງໝົດປົນເປື້ອນ. ການຈັດລຽງ timestamp ທີ່ອີງໃສ່ຊອບແວ (soft synchronization) ສະສົມຄວາມເລື່ອນລອຍໃນໄລຍະການບັນທຶກສຽງ ແລະ ບໍ່ສາມາດຕອບສະໜອງມາດຕະຖານຄວາມແມ່ນຍຳສຳລັບ VIO ທີ່ມີຄວາມຖືກຕ້ອງສູງ ແລະ ທໍ່ສົ່ງການຮຽນຮູ້ແບບຈຳລອງ.
ກ້ອງຖ່າຍຮູບ Ego ໃຊ້ກຳມະຈອນ GPIO ສະເພາະເພື່ອກະຕຸ້ນທັງເຊັນເຊີກ້ອງສ່ອງທາງໄກ ແລະ IMU ພ້ອມໆກັນ, ເຊິ່ງໃຫ້ຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການຊິ້ງຂໍ້ມູນໄດ້ດີກວ່າ 10 ໄມໂຄຣວິນາທີ. ທຸກໆກອບຮູບພາບ ແລະ ຕົວຢ່າງແບບ inertial ມີເວລາຮາດແວທີ່ໃຊ້ຮ່ວມກັນ - ຕອບສະໜອງຄວາມຕ້ອງການທາງດ້ານເວລາຢ່າງເຂັ້ມງວດຂອງກອບ VIO ຫຼັກໆ ລວມທັງ VINS-Fusion ແລະ OpenVINS.
ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຳອະທິບາຍສ່ວນຕົວທີ່ໂດດເດັ່ນເຊັ່ນ Open-AoE ແມ່ນອີງໃສ່ລະດັບການຊິ້ງຮາດແວນີ້ເພື່ອສົ່ງປ້າຍຂໍ້ຄວາມທີ່ຊິ້ງກັນ, ການປະເມີນທ່າທາງມືທີ່ອີງໃສ່ MANOS, ບັນທຶກວິຖີຊີວິດຂອງກ້ອງຖ່າຍຮູບ, ແລະແທັກການກະທຳຂອງອະຕອມທີ່ຕັ້ງຢູ່ໃນທ້ອງຖິ່ນຕາມເວລາ - ຜົນງານຫຼັກທັງໝົດທີ່ກ້ອງ Ego ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຮອງຮັບແບບພື້ນເມືອງ.
ການວັດແທກລ່ວງໜ້າຈາກໂຮງງານ: ກຳຈັດການວັດແທກຢູ່ໃນສະຖານທີ່ທີ່ໃຊ້ເວລາຫຼາຍ
ການວັດແທກດ້ວຍຕົນເອງແມ່ນໜຶ່ງໃນບັນຫາທີ່ໃຊ້ຊັບພະຍາກອນຫຼາຍທີ່ສຸດສຳລັບຂະບວນການເຮັດວຽກກ່ຽວກັບການບັນທຶກຂໍ້ມູນກ້ອງຫຼາຍຕົວ. ການປັບແຕ່ງພາລາມິເຕີພາຍໃນເລນ, ການຊົດເຊີຍພາຍນອກສະເຕີລິໂອ, ແລະ ເມທຣິກການຫັນປ່ຽນກ້ອງ-IMU ຕ້ອງການອຸປະກອນທາງດ້ານ optical ພິເສດ, ຄວາມຊ່ຽວຊານດ້ານເຕັກນິກ, ແລະ ຊົ່ວໂມງແຮງງານຕໍ່ອຸປະກອນ.
ກ້ອງຖ່າຍຮູບ Ego ກຳຈັດຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກນີ້ອອກຢ່າງສິ້ນເຊີງ. ທຸກໆໜ່ວຍໄດ້ຜ່ານການປັບທຽບແບບຕົ້ນທາງຫາປາຍທາງຢ່າງຄົບຖ້ວນກ່ອນທີ່ຈະອອກຈາກໂຮງງານ. ພາລາມິເຕີທີ່ສຳຄັນທັງໝົດ - ຄວາມຍາວໂຟກັສ, ພິກັດຈຸດຫຼັກ, ສຳປະສິດການບິດເບືອນ, ພາຍນອກສະເຕີລິໂອ, ແລະ ການຫັນປ່ຽນກ້ອງຖ່າຍຮູບ-IMU - ແມ່ນຖືກຂຽນລົງໃນໜ່ວຍຄວາມຈຳແຟລດໃນຕົວຢ່າງຖາວອນ.
ທີມງານຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ຜູ້ຂາຍຂໍ້ມູນສາມາດເລີ່ມຕົ້ນການບັນທຶກພາບທີ່ຖືກຕ້ອງພາຍໃນຫ້ານາທີຫຼັງຈາກແກະກ່ອງ, ໂດຍບໍ່ຕ້ອງມີເປົ້າໝາຍກະດານໝາກຮຸກ, ອຸປະກອນປັບທຽບ, ຫຼື ກອງປະຊຸມປັບທຽບເຄິ່ງມື້. ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີມາດຕະຖານສູງທີ່ທັນສະໄໝຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຮາດແວກ້ອງຖ່າຍຮູບທີ່ປັບທຽບລ່ວງໜ້າຈາກໂຮງງານ - ເຊິ່ງເປັນສະເປັກທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍກົງໃນແຕ່ລະໜ່ວຍກ້ອງຖ່າຍຮູບ Ego.
ສອງຮູບແບບການນຳໃຊ້, ແພລດຟອມຮາດແວແບບລວມດຽວ
1. ໂໝດສາຍ USB
ເຊື່ອມຕໍ່ກັບແລັບທັອບ ຫຼື ສະຖານີເຮັດວຽກ ສຳລັບການສະແດງຕົວຢ່າງສົດແບບສົດໆ ແລະ ການບັນທຶກທີ່ມີຄວາມໜ่วงເວລາຕ່ຳ. ປັບປຸງໃຫ້ເໝາະສົມສຳລັບສະພາບແວດລ້ອມຫ້ອງທົດລອງທີ່ຄວບຄຸມໄດ້ ບ່ອນທີ່ນັກຄົ້ນຄວ້າກວດສອບຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນຕາມຄວາມຕ້ອງການ. ຮອງຮັບຢ່າງເຕັມທີ່ໂດຍ SDK ຂ້າມແພລດຟອມທີ່ເຂົ້າກັນໄດ້ກັບ Windows, Linux, ແລະ frameworks robotics ROS.
2. ໂໝດອອບໄລນ໌ WiFi + ບັດ MicroSD
ການບັນທຶກແບບບໍ່ມີສາຍສຳລັບການເກັບກຳຂໍ້ມູນແບບກະຈາຍຂະໜາດໃຫຍ່. ພາບຖ່າຍທັງໝົດທີ່ຖ່າຍໄດ້ຈະຖືກຂຽນລົງໃນບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນ MicroSD ໃນທ້ອງຖິ່ນກ່ອນເພື່ອປ້ອງກັນການສູນເສຍຂໍ້ມູນໃນລະຫວ່າງການຂັດຂ້ອງຂອງເຄືອຂ່າຍ; ເມື່ອການເຊື່ອມຕໍ່ຖືກຟື້ນຟູແລ້ວ, ໄຟລ໌ຈະຖືກຊິ້ງໂດຍອັດຕະໂນມັດໄປຫາເຊີບເວີຄລາວທີ່ຢູ່ໄກ ຫຼື ສາງຂໍ້ມູນໃນສະຖານທີ່. ເໝາະສຳລັບການຖ່າຍພາບຫຼາຍສາກໃນທົ່ວເຮືອນຄົວ, ໂຮງຜະລິດ, ຫ້ອງການ ແລະ ສະພາບແວດລ້ອມຕົວຈິງອື່ນໆເພື່ອສ້າງພາບຖ່າຍສາທິດຫຼາຍພັນຊົ່ວໂມງ.
ຜົນຜະລິດຂໍ້ມູນດິບທີ່ມີໂຄງສ້າງ (ບໍ່ມີການປະມວນຜົນ AI ໃນຕົວ)
ໜ່ວຍນີ້ຈະສົ່ງຂໍ້ມູນເຊັນເຊີດິບທີ່ບໍ່ປ່ຽນແປງ ແລະ ບໍລິສຸດໂດຍບໍ່ມີການເຮັດໃຫ້ຮູບພາບລຽບໃນຕົວ, ການໃສ່ຄຳອະທິບາຍອັດຕະໂນມັດ, ຫຼື ການອະນຸມານ AI ໃນອຸປະກອນ—ຮັກສາຄວາມແນ່ນອນດິບຢ່າງເຕັມທີ່ສຳລັບການເຊື່ອມໂຍງເຂົ້າໃນທໍ່ສົ່ງການຝຶກອົບຮົມແບບກຳນົດເອງ:
ວິດີໂອຊ້າຍ.mp4/ວິດີໂອ_ຂວາ.mp4: ການຖ່າຍທອດວິດີໂອສະເຕີລິໂອແບບສອງຕາທີ່ຊິ້ງຄຣອນກັນimu_6axis.csv: ບັນທຶກການວັດແທກຄວາມเฉื่อย 6 ແກນ (accelerometer + gyroscope) ທີ່ມີແທັກເວລາຮາດແວtimestamps_ns.txt: ປະທັບເວລາຮາດແວແບບ nanosecond ແບບລວມສຳລັບເຟຣມຮູບພາບ ແລະ ຕົວຢ່າງ IMU ທັງໝົດcalibration_params.yamlການຫັນປ່ຽນການປັບທຽບພາຍໃນ, ພາຍນອກ, ແລະກ້ອງຖ່າຍຮູບ-IMU ທີ່ອົບຈາກໂຮງງານ
ກຸ່ມຜູ້ໃຊ້ເປົ້າໝາຍ
ຫ້ອງທົດລອງຄົ້ນຄວ້າທາງວິຊາການ AI ແລະ ການຮຽນຮູ້ແບບຈຳລອງທີ່ປະສົມປະສານ
ຜູ້ຜະລິດຫຸ່ນຍົນຮູບຮ່າງຄ້າຍຄືມະນຸດ ແລະ ຫຸ່ນຍົນຈັດການທີ່ມີຄວາມຄ່ອງແຄ້ວ
ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການຂໍ້ມູນພິເສດສ້າງຊຸດຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມສຳລັບລູກຄ້າ AI ທາງກາຍະພາບ
ທີມງານຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ພັດທະນາ (R&D) ກຳລັງສ້າງອັລກໍຣິທຶມ VIO ແລະ visual SLAM
ທີມງານຫຸ່ນຍົນຂະຫຍາຍຂະບວນການເກັບກຳຂໍ້ມູນສາທິດທີ່ມີຈຸດໃຈກາງເປັນໃຈກາງໃນຂະໜາດໃຫຍ່
ເວລາໂພສ: ສິງຫາ-11-2026
