„Hampo“ oficialiai pristato „Ego-Camera“ – ant galvos tvirtinamą žiūroninę dviejų objektyvų kamerą, specialiai sukurtą dirbtinio intelekto ir robotų mokymosi duomenų rinkimui.
Užfiksuodamas autentišką žmogaus pirmojo asmens perspektyvą, šis įrenginys integruoja integruotą IMU su aparatinės įrangos lygio sinchronizavimu, kad pateiktų didelio tikslumo laiko žyma pažymėtus vizualiai inercinius sujungtus duomenis. Tai leidžia robotikos tyrimų ir plėtros komandoms lengvai rinkti realaus pasaulio manipuliavimo duomenis ir generuoti atkuriamus multimodalinius duomenų rinkinius, skirtus dirbtinio intelekto modelių mokymui.
Pramonės istorija
Įkūnytų dirbtinio intelekto robotų našumo ribos labai priklauso nuo mokymo duomenų rinkinių kokybės ir masto. Pramonės atstovai sutaria, kad egocentriški pirmojo asmens duomenys suteikia praktiškiausią mokymo medžiagą, atitinkančią tikrąjį požiūrį, kurį robotai naudoja diegdami.
Tyrėjai nešioja lengvą, ant galvos tvirtinamą kamerą ir atlieka natūralias suėmimo, surinkimo ir manipuliavimo užduotis įprastoje realaus pasaulio aplinkoje. Dirbtinio intelekto modeliai mokosi manipuliavimo įgūdžių, veiksmų sekų ir erdvinių santykių tiesiogiai iš žmogaus perspektyvos įrašų. Galima iš esmės išvengti sudėtingų robotų valdymo darbo eigų ir brangių, pritaikytų duomenų rinkimo nustatymų.
Aukštos kokybės robotų mokymui reikia daug daugiau nei aiškių vaizdų. Patikimas regos ir inercinis laiko suderinimas, tikslūs kadrų laiko žymos ir paruošti naudoti kalibravimo duomenų rinkiniai lemia, ar neapdorotus įrašus galima tiesiogiai pritaikyti VIO-SLAM, nuotolinio valdymo ir imitaciniam mokymuisi. „Hampo Ego-Camera“ yra specialiai sukurta siekiant išspręsti šias svarbiausias pramonės problemas.
Pagrindinės specifikacijos
| Parametras | Specifikacija |
|---|---|
| Jutiklis | Dvigubas 2 MP spalvotas globalus užrakto CMOS jutiklis (1/2,6 colio) |
| Išvesties skiriamoji geba | 3840×1080P @ 30 kadrų per sekundę Binokulinis panoraminis |
| Dinaminis diapazonas | 61,56 dB linijinis / 91,56 dB HDR |
| Regėjimo laukas | Dvigubas 125° itin plataus kampo, mažai iškraipantis |
| Objektyvas | M12×P0.5 fiksuotas fokusavimas |
| Binokulinė funkcija | Dviejų kamerų sinchronizavimas, diapazono nustatymas ir kalibravimas; palaiko gylio aptikimą ir 3D rekonstrukciją |
| IMU | Integruotas IMU, aparatinė įranga sinchronizuota su vaizdo kadrais |
| Laiko žyma | Kadrų lygio laiko žyma, skirta pakartotinai atkuriamiems ir atkuriamiems duomenims |
| Kalibravimas | Gamykloje iš anksto sukalibruotas, kalibravimo duomenys pridedami pristatant |
| Sąsaja | USB 2.0, UVC „plug-and-play“, nereikia papildomos tvarkyklės |
| OS suderinamumas | „Windows 7/8/10/11“, „Linux“ |
| Formos faktorius | Kompaktiškas ir lengvas, ant galvos tvirtinamas egocentriškas dizainas |
Pagrindiniai produkto akcentai
- 1„Global Shutter“ jutikliai | Pašalinkite judesio suliejimą ir drebučių efektąDvigubi 2 MP didelio jautrumo globalaus užrakto CMOS jutikliai vienu metu eksponuoja visus kadrus. Riedančio užrakto sukelti drebučių artefaktai ir judesio suliejimas yra slopinami greito judėjimo scenarijuose, įskaitant suėmimą, surinkimą ir ėjimą. Kiekvienas kadras išlieka ryškus, užtikrinant stabilų vaizdinį įvestį veiksmo atpažinimui ir robotų imitacijos mokymosi tyrimams.
- 2Integruotas IMU su aparatinės įrangos lygio sinchronizavimuVaizdai ir IMU matavimai yra suaktyvinami aparatine įranga, siekiant griežto laiko suderinimo. Tai labai svarbu VIO-SLAM, nuotolinio valdymo operacijoms ir robotų duomenų rinkimui. Nereikia jokios varginančios programinės įrangos pagrindu atliekamos laiko korekcijos; IMU rodmenys gali būti tiesiogiai tiekiami į tyrimų algoritmus.
- 3Didelio tikslumo laiko žymos kadrų lygmenyje atkuriamiems duomenų rinkiniamsKiekvienas vaizdo kadras ir IMU pavyzdys turi tikslias laiko žymas. Palaiko tikslų atkūrimą ir kelių jutiklių kryžminį suderinimą – tai esminis imitacijos mokymosi, elgesio analizės ir daugiamodalinio jutiklių sujungimo reikalavimas.
- 4Gamykloje iš anksto sukalibruoti, paruošti naudoti kalibravimo duomenysVidiniai ir išoriniai parametrai kalibruojami gamykloje. Kalibravimo failai siunčiami kartu su aparatine įranga. Vartotojai gali pradėti rinkti duomenis iš karto išpakavę įrenginį, taip praleisdami rankinį kalibravimą ir sutrumpindami sistemos sąrankos ciklus.
- 5125° mažo iškraipymo žiūronų matymo kampas, gylio suvokimas ir 91,56 dB HDR125° itin plataus kampo mažo iškraipymo objektyvai visiškai užfiksuoja rankų judesius ir aplinkinius vaizdus. Integruotas žiūronų palaikymas leidžia nustatyti atstumą, gylį ir atlikti 3D rekonstrukciją. 91,56 dB platus dinaminis diapazonas palaiko subalansuotą ekspoziciją esant foniniam apšvietimui ir šviesos perėjimams patalpose ir lauke.
- 6USB 2.0 UVC „Prijunk ir dirbk“Standartinis UVC protokolas per USB 2.0 veikia natūraliai „Windows“ ir „Linux“ sistemose be tvarkyklių diegimo. Mokslinių tyrimų ir plėtros komandos daugiausia dėmesio skiria duomenų rinkimui, o ne sudėtingam įrenginių derinimui.
Tipinės taikymo sritys
- Įkūnyto dirbtinio intelekto duomenų rinkimas:Laiko žyma pažymėtas egocentrinis vaizdo įrašas + IMU inerciniai duomenys robotų imitacijos mokymuisi ir manipuliavimo įgūdžių lavinimui
- Vizualinė inercinė SLAM ir erdvinė lokalizacija:Aparatinės įrangos sinchronizuotas regėjimas ir IMU VIO-SLAM algoritmo kūrimui ir lyginamajai analizei
- Teleoperacija ir nuotolinis buvimas:Įtraukiantis realaus laiko pirmojo asmens vaizdas nuotoliniam valdymui ir žmogaus bei roboto bendradarbiavimui
- VR / AR turinio fiksavimas:Egocentriniai 3D vaizdai ir erdvinių duomenų įrašymas
- Veiksmų atpažinimas ir elgesio tyrimai:Skaitmeninkite pramonės darbo eigas, žmogiškųjų veiksnių tyrimus, sporto ir judesių analizę
- Įterptųjų vizijų projektai:Veido atpažinimas, gyvumo aptikimas, prieigos kontrolė ir kita regėjimu pagrįsta integracija
Uždarymas
Duomenys yra pagrindinis įkūnyto dirbtinio intelekto eros kuras, o egocentrinė perspektyva yra vienas praktiškiausių kelių link pajėgių bendrosios paskirties robotų.
„Hampo Ego-Camera“, pasižyminti globalaus užrakto binokuliniu matymu, integruotu IMU, aparatinės įrangos sinchronizavimu ir kadrų lygio laiko žymomis, suteikia robotikos tyrėjams galimybę gauti aukštos kokybės pakartojamus vizualiai inercinius egocentrinius duomenis su minimaliomis diegimo sąnaudomis, padėdama projektams pereiti nuo vizualinio stebėjimo prie realaus pasaulio supratimo.
Įrašo laikas: 2026 m. rugpjūčio 14 d.
