हॅम्पोने अधिकृतपणे इगो-कॅमेरा सादर केला आहे, जो विशेषतः एम्बोडेड एआय आणि रोबोट-लर्निंग डेटा संकलनासाठी तयार केलेला, डोक्यावर घालण्याचा एक द्विनेत्री दुहेरी-लेन्स कॅमेरा आहे.
अस्सल मानवी प्रथम-पुरुषी दृष्टिकोन मिळवून, हे युनिट उच्च-सुस्पष्टता असलेला टाइमस्टॅम्प केलेला व्हिज्युअल-इनर्शियल फ्यूज्ड डेटा देण्यासाठी हार्डवेअर-स्तरीय सिंक्रोनायझेशनसह ऑन-बोर्ड IMU ला एकत्रित करते. हे रोबोटिक्स R&D टीम्सना वास्तविक जगातील हाताळणीचा डेटा सहजपणे गोळा करण्यास आणि एम्बोडेड AI मॉडेल प्रशिक्षणासाठी पुनरुत्पादनीय मल्टीमोडल डेटासेट तयार करण्यास सक्षम करते.
उद्योग पार्श्वभूमी
मूर्त एआय रोबोट्सच्या कामगिरीची कमाल मर्यादा ही प्रशिक्षण डेटासेटच्या गुणवत्तेवर आणि व्याप्तीवर मोठ्या प्रमाणावर अवलंबून असते. उद्योग क्षेत्रातील एकमतानुसार, स्वकेंद्रित प्रथम-पुरुषी डेटा सर्वात व्यावहारिक प्रशिक्षण सामग्री प्रदान करतो, जो रोबोट्स प्रत्यक्ष वापरात वापरत असलेल्या दृष्टिकोनाशी जुळतो.
संशोधक डोक्यावर हलका कॅमेरा घालतात आणि सामान्य वास्तविक वातावरणात वस्तू पकडणे, जुळवणे आणि हाताळणे यांसारखी नैसर्गिक कामे करतात. एआय मॉडेल्स हाताळणीची कौशल्ये, कृती क्रम आणि अवकाशीय संबंध थेट मानवी दृष्टिकोनातून केलेल्या रेकॉर्डिंगमधून शिकतात. यामुळे रोबोट चालवण्याच्या गुंतागुंतीच्या कार्यप्रवाहांना आणि खर्चिक विशेष डेटा-संकलन प्रणालींना मोठ्या प्रमाणात टाळता येते.
उच्च-गुणवत्तेच्या रोबोट प्रशिक्षणासाठी केवळ स्पष्ट प्रतिमांपेक्षा बरेच काही आवश्यक असते. विश्वसनीय व्हिजन-इनर्शियल टाइम अलाइनमेंट, फ्रेम-अचूक टाइमस्टॅम्प आणि वापरासाठी तयार कॅलिब्रेशन डेटासेट यांवरून हे ठरते की, मूळ रेकॉर्डिंगचा वापर VIO-SLAM, टेलिओपरेशन आणि इमिटेशन लर्निंगसाठी थेट केला जाऊ शकतो की नाही. हॅम्पो इगो-कॅमेरा विशेषतः उद्योगातील या महत्त्वाच्या समस्यांचे निराकरण करण्यासाठी तयार करण्यात आला आहे.
मुख्य वैशिष्ट्ये
| पॅरामीटर | तपशील |
|---|---|
| सेन्सर | ड्युअल २ मेगापिक्सेल कलर ग्लोबल शटर सीएमओएस (१/२.६″) |
| आउटपुट रिझोल्यूशन | ३८४०×१०८०पी @३०एफपीएस बायनाक्युलर पॅनोरामिक |
| डायनॅमिक रेंज | ६१.५६dB लिनियर / ९१.५६dB HDR |
| दृष्टीक्षेत्र | ड्युअल १२५° अल्ट्रा-वाइड, लो-डिस्टॉर्शन |
| लेन्स | M12×P0.5 स्थिर फोकस |
| द्विनेत्रीय कार्य | दोन कॅमेऱ्यांचे सिंक्रोनायझेशन, रेंजिंग आणि कॅलिब्रेशन; डेप्थ डिटेक्शन आणि ३डी रिकन्स्ट्रक्शनला समर्थन देते |
| आयएमयू | ऑन-बोर्ड IMU, इमेज फ्रेम्ससोबत हार्डवेअरद्वारे सिंक्रोनाइझ केलेले. |
| टाइमस्टॅम्प | पुन्हा चालवता येण्याजोग्या, पुनरुत्पादित करता येण्याजोग्या डेटासाठी फ्रेम-स्तरीय टाइमस्टॅम्प |
| अंशांकन | कारखान्यात पूर्व-कॅलिब्रेट केलेले, डिलिव्हरीसोबत कॅलिब्रेशन डेटा दिला जाईल. |
| इंटरफेस | USB 2.0, UVC प्लग-अँड-प्ले, अतिरिक्त ड्रायव्हरची आवश्यकता नाही. |
| ओएस सुसंगतता | विंडोज ७/८/१०/११, लिनक्स |
| फॉर्म फॅक्टर | कॉम्पॅक्ट, हलके, डोक्यावर घालण्यायोग्य, स्वकेंद्रित डिझाइन |
मुख्य उत्पादनाची ठळक वैशिष्ट्ये
- 1ग्लोबल शटर सेन्सर्स | मोशन ब्लर आणि जेली इफेक्ट नाहीसे करादोन २ मेगापिक्सेलचे उच्च-संवेदनशीलता असलेले ग्लोबल शटर CMOS सेन्सर्स एकाच वेळी संपूर्ण फ्रेम्स टिपतात. वस्तू पकडणे, जुळवणे आणि चालणे यांसारख्या वेगवान हालचालींच्या परिस्थितीत, रोलिंग-शटरमुळे होणारे जेली आर्टिफॅक्ट्स आणि मोशन ब्लर टाळले जातात. प्रत्येक फ्रेम सुस्पष्ट राहते, ज्यामुळे कृती ओळख आणि रोबोट अनुकरण-शिक्षण संशोधनासाठी स्थिर व्हिज्युअल इनपुट मिळतो.
- 2हार्डवेअर-स्तरीय सिंक्रोनायझेशनसह ऑन-बोर्ड IMUप्रतिमा आणि IMU मोजमापे काटेकोर वेळेच्या संरेखनासाठी हार्डवेअरद्वारे ट्रिगर केली जातात. VIO-SLAM, टेलिओपरेशन आणि रोबोट डेटा संकलनासाठी हे अत्यंत महत्त्वाचे आहे. किचकट सॉफ्टवेअर-आधारित वेळ दुरुस्तीची आवश्यकता नाही; IMU वाचन थेट संशोधन अल्गोरिदममध्ये दिले जाऊ शकते.
- 3पुनरुत्पादित डेटासेटसाठी फ्रेम-स्तरीय उच्च-सुस्पष्टता टाइमस्टॅम्पप्रत्येक इमेज फ्रेम आणि IMU सॅम्पलमध्ये अचूक टाइमस्टॅम्प असतात. अचूक प्लेबॅक आणि मल्टी-सेन्सर क्रॉस-अलाइनमेंटला समर्थन देते, जी अनुकरण शिक्षण, वर्तन विश्लेषण आणि मल्टी-मोडल सेन्सर फ्यूजनसाठी एक मूलभूत आवश्यकता आहे.
- 4कारखान्यात पूर्व-कॅलिब्रेट केलेला, वापरासाठी तयार कॅलिब्रेशन डेटाअंतर्गत आणि बाह्य पॅरामीटर्स कारखान्यातच कॅलिब्रेट केले जातात. कॅलिब्रेशन फाइल्स हार्डवेअरसोबत पाठवल्या जातात. वापरकर्ते हार्डवेअर वापरताच डेटा कॅप्चर सुरू करू शकतात, ज्यामुळे मॅन्युअल कॅलिब्रेशनचे काम टाळता येते आणि सिस्टम सेटअपची प्रक्रिया कमी होते.
- 5१२५° कमी-विकृती द्विनेत्रीय FOV, खोलीची जाणीव आणि ९१.५६dB HDR१२५° अल्ट्रा-वाइड लो-डिस्टॉर्शन लेन्सेस हातांच्या हालचाली आणि सभोवतालची दृश्ये पूर्णपणे टिपतात. नेटिव्ह बायनोक्युलर सपोर्टमुळे रेंजिंग, डेप्थ आउटपुट आणि ३डी रिकन्स्ट्रक्शन शक्य होते. ९१.५६dB हाय डायनॅमिक रेंजमुळे बॅकलाइट आणि इनडोअर-आउटडोअर प्रकाश संक्रमणादरम्यान एक्सपोजर सुसंतुलित राहतो.
- 6USB2.0 UVC प्लग-अँड-प्लेUSB 2.0 वरील मानक UVC प्रोटोकॉल ड्रायव्हर इन्स्टॉलेशनशिवाय विंडोज आणि लिनक्सवर मूळ स्वरूपात चालतो. संशोधन आणि विकास (R&D) संघ गुंतागुंतीच्या डिव्हाइस डीबगिंगऐवजी डेटासेट संकलनावर लक्ष केंद्रित करतात.
ठराविक अनुप्रयोग
- मूर्त-कृत्रिम बुद्धिमत्ता डेटा संकलन:रोबोट अनुकरण शिक्षण आणि हाताळणी-कौशल्य प्रशिक्षणासाठी टाइमस्टॅम्प केलेला इगोसेंट्रिक व्हिडिओ + IMU इनर्शियल डेटा
- दृक्-जडत्वीय SLAM आणि अवकाशीय स्थानिकीकरण:VIO-SLAM अल्गोरिदम विकास आणि बेंचमार्किंगसाठी हार्डवेअर-सिंक्ड व्हिजन आणि IMU
- टेलीऑपरेशन आणि टेलीप्रेसेन्स:रिमोट कंट्रोल आणि मानव-रोबोट सहयोगासाठी प्रत्यक्ष, वास्तववादी, प्रथम-पुरुषी दृष्टिकोन.
- व्हीआर / एआर सामग्री कॅप्चर:आत्मकेंद्रित ३डी प्रतिमा आणि अवकाशीय डेटा रेकॉर्डिंग
- कृती ओळख आणि वर्तन संशोधन:औद्योगिक कार्यप्रवाह, मानवी-घटक अभ्यास, क्रीडा आणि गती विश्लेषण यांचे डिजिटायझेशन करा
- एम्बेडेड व्हिजन प्रकल्प:चेहऱ्याची ओळख, जिवंतपणाची ओळख, प्रवेश नियंत्रण आणि इतर व्हिजन-आधारित एकत्रीकरण
बंद करणे
डेटा हे मूर्त-कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या युगाचे मुख्य इंधन आहे, आणि स्वकेंद्रित दृष्टिकोन हा सक्षम सर्व-उद्देशीय रोबोट्सच्या दिशेने सर्वात व्यावहारिक मार्गांपैकी एक आहे.
ग्लोबल-शटर बायोक्युलर व्हिजन, इंटिग्रेटेड IMU, हार्डवेअर सिंक्रोनायझेशन आणि फ्रेम-लेव्हल टाइमस्टॅम्प्स यांसारख्या वैशिष्ट्यांमुळे, हॅम्पो इगो-कॅमेरा रोबोटिक्स संशोधकांना कमीत कमी तैनाती खर्चात उच्च-गुणवत्तेचा आणि पुनरावर्तनीय व्हिज्युअल-इनर्शियल इगोसेंट्रिक डेटा मिळवण्यास सक्षम करतो — ज्यामुळे प्रकल्पांना केवळ दृश्य निरीक्षणातून वास्तविक जगाच्या आकलनाकडे जाण्यास मदत होते.
पोस्ट करण्याची वेळ: १४ ऑगस्ट २०२६
