රොබෝ ඉගෙනීමේ දෘඩාංග පරතරය
රොබෝ තාක්ෂණ කර්මාන්තයට දත්ත ගැටළුවක් තිබේ. ප්රමුඛ පෙළේ රසායනාගාර ඇස්තමේන්තු කරන්නේ ඉදිරි වසර 2-3 තුළ ආත්ම කේන්ද්රීය (පළමු පුද්ගල) දත්ත මිලියන 100 සිට බිලියන 1 දක්වා අවශ්ය බවයි. පර්යේෂණ ප්රජාව ප්රතිචාර දක්වා ඇත - Open-AoE ආත්ම කේන්ද්රීය වීඩියෝ පැය 2,000 ක් නිකුත් කළ අතර, EgoDex 3D අතින් ලුහුබැඳීම සමඟ පැය 829 ක් ලබා දුන් අතර, EgoVerse හි දැන් සැබෑ ලෝක කාර්යයන් දහස් ගණනක් ආවරණය වන පරිදි පැය 1,362 ක මිනිස් නිරූපණ ඇතුළත් වේ.
නමුත් ගැටළුවක් තිබේ: මෙම දත්ත රැස් කිරීමට භාවිතා කරන දෘඩාංග ඉල්ලුමට අනුකූල නොවේ. අද බොහෝ ආත්ම කේන්ද්රීය දත්ත කට්ටල එකතු කරනු ලබන්නේ නැවත භාවිතා කරන ලද පාරිභෝගික උපාංග - ස්මාර්ට්ෆෝන්, ක්රියාකාරී කැමරා සහ VR හෙඩ්සෙට් - භාවිතයෙන් ය. මෙම උපාංග කිසි විටෙකත් රොබෝ ඉගෙනුම් දත්ත රැස් කිරීම සඳහා නිර්මාණය කර නොමැත. ඒවාට ගෝලීය ෂටර් සංවේදක, දෘඩාංග සමමුහුර්තකරණය සහ කර්මාන්තශාලා ක්රමාංකනය නොමැත - භාවිතා කළ හැකි පුහුණු දත්ත නිෂ්පාදනය කිරීම සඳහා සාකච්ඡා කළ නොහැකි විශේෂාංග.
ආත්ම කේන්ද්රීය දත්ත රැස් කිරීම සඳහා නිර්මාණය කරන ලද ඊගෝ කැමරාව
ඊගෝ කැමරාව මෙය වෙනස් කරයි. එය රොබෝ පුහුණු දත්ත සඳහා හිසට සවි කළ ස්ටීරියෝ කැමරාවකි - නැවත භාවිතා නොකළ, අරමුණක් සඳහා නිර්මාණය කර ඇත. අනුකරණ ඉගෙනීම සහ මූර්තිමත් කරන ලද AI දත්ත එකතු කිරීම සඳහා පැළඳිය හැකි දත්ත ග්රහණ උපාංගය සඳහා විශේෂයෙන් නිර්මාණය කර ඇති එය, රොබෝ ඉගෙනීමේ ප්රගතිය මන්දගාමී කර ඇති දෘඩාංග පරතරය ආමන්ත්රණය කරයි.
මූලික විශේෂාංග
චලන ග්රහණය සඳහා ගෝලීය ෂටරය
පේළියෙන් පේළියට නිරාවරණය වන රෝලිං ෂටර් සංවේදක මෙන් නොව, ඊගෝ කැමරාවේ ද්විත්ව ගෝලීය ෂටර් සංවේදක සියලුම පික්සල එකවර නිරාවරණය කරයි. සෑම රාමුවක්ම ජ්යාමිතිකව නොවෙනස්ව පවතී - වේගවත් අත සහ ශරීර චලනය අතරතුර විකෘති කිරීම්, ජෙලෝ ආචරණයක් නොමැත. මෙය ඊගෝ කැමරාව චලන ග්රහණය සඳහා කදිම ද්විත්ව කාච ගෝලීය ෂටර් කැමරාවක් බවට පත් කරයි, VLA සහ විසරණ ප්රතිපත්ති පුහුණුව සඳහා සැබවින්ම භාවිතා කළ හැකි රාමු ලබා දෙයි.
දෘඪාංග-සමමුහුර්ත ස්ටීරියෝ විෂන්
කැමරා දෙකම පොදු දෘඪාංග සංඥාවක් මගින් ක්රියාරම්භ කරනු ලබන අතර, වම් සහ දකුණු රාමු හරියටම එකම මොහොතේ ග්රහණය කර ගැනීම සහතික කරයි. ගැඹුර සංජානනය සඳහා මෙම දෘඪාංග සමමුහුර්ත ස්ටීරියෝ කැමරාව ස්ටීරියෝ යුගල අතර තාවකාලික නොගැලපීම ඉවත් කරයි - නිවැරදි ස්ටීරියෝ ගැලපීම, ගැඹුර ඇස්තමේන්තු කිරීම සහ 3D ප්රතිනිර්මාණය සඳහා ඉතා වැදගත් වේ. සංජානන පද්ධති ගොඩනඟන පර්යේෂකයන් සඳහා, මෙය 3D ප්රතිනිර්මාණය සඳහා සමමුහුර්ත ස්ටීරියෝ කැමරාවක් වන අතර එය කොටුවෙන් පිටත විශ්වාසදායක ප්රතිඵල ලබා දෙයි.
දෘඪාංග සමමුහුර්තකරණය සමඟින් සාදන ලද 6-අක්ෂ IMU
ඒකාබද්ධ ත්වරණමාන සහ ගයිරොස්කෝප් මඟින් VIO සහ SLAM නල මාර්ග සඳහා අත්යවශ්ය චලන වන්දි දත්ත සපයයි. SLAM සඳහා IMU සහිත මෙම හිස පැළඳ සිටින ස්ටීරියෝ කැමරාව 100Hz සිට 500Hz දක්වා වින්යාසගත කළ හැකි සාම්පල අනුපාත ලබා දෙයි - මන්දගාමී හැසිරවීමේ සිට අධිවේගී අභිනයන් දක්වා විවිධ චලන ගතිකත්වයන්ට අනුවර්තනය වේ. IMU දෘඪාංග-කාල මුද්රා තබා ඇති අතර නැනෝ තත්පර මට්ටමේ කැමරා රාමු සමඟ සමමුහුර්ත කර ඇත - මෘදුකාංග-අන්තර්පොලිත නොවේ. මෙය VINS-Fusion, OpenVINS සහ ORB-SLAM3 සමඟ සම්පූර්ණයෙන්ම අනුකූල වන, ප්ලාවිතය-නිදහස් දෘශ්ය-අවස්ථිති විලයනය ලබා දෙයි. එය සෑම අර්ථයකින්ම, VIO සංවර්ධනය සඳහා හිස සවිකර ඇති ගෝලීය ෂටර් කැමරාවකි.
කර්මාන්තශාලා ක්රමාංකනය - ප්ලග් ඇන්ඩ් ප්ලේ
සෑම ඒකකයක්ම අභ්යන්තර, විකෘති සංගුණක සහ ස්ටීරියෝ බාහිර අඩංගු අද්විතීය ක්රමාංකන ගොනුවක් සමඟ පැමිණේ. චෙක්බෝඩ් නොමැත. ස්ථානීය ක්රමාංකනය නොමැත. AI සඳහා මෙම කර්මාන්තශාලා ක්රමාංකනය කරන ලද හිස සවිකර ඇති කැමරාව මිනිත්තු 5 කින් පටිගත කිරීමට සූදානම්ය - USB හරහා ප්ලග් ඉන් කර ග්රහණය කිරීම ආරම්භ කරන්න.
ඒකාබද්ධ නැනෝ තත්පර කාල මුද්රා
සෑම කැමරා රාමුවක්ම සහ සෑම IMU සාම්පලයක්ම එකම දෘඪාංග ඔරලෝසුවක් බෙදා ගනිමින් නැනෝ තත්පර මට්ටමේ තාවකාලික පෙළගැස්මක් ලබා ගනී. දත්ත කට්ටල එකතු කිරීම සඳහා දෘඪාංග කාල මුද්රාවක් සහිත මෙම ස්ටීරියෝ කැමරාව වෘත්තීය ආත්ම කේන්ද්රීය මිණුම් සලකුණු සහ VIO නල මාර්ග සඳහා අවශ්ය නිරවද්යතා ප්රමිතීන් සපුරාලයි.
ඔබට ලැබෙන දේ
- සමමුහුර්ත වම්/දකුණු ස්ටීරියෝ වීඩියෝව (MP4)
- දෘඪාංග වේලා මුද්රා (CSV) සහිත 6-අක්ෂ IMU දත්ත
- අනන්ය කර්මාන්තශාලා ක්රමාංකන ගොනුව (YAML)
- Windows, Linux සහ ROS සඳහා සම්පූර්ණ SDK/API
- USB ප්ලග්-ඇන්ඩ්-ප්ලේ සම්බන්ධතාවය
එය කා සඳහාද?
ඔබ විශ්ව විද්යාල පර්යේෂණාගාරයක්, මූර්තිමත් AI සමාගමක් හෝ දත්ත එකතු කිරීමේ සේවා සපයන්නෙකු වේවා, ඔබේ අවශ්යතා සඳහා රොබෝ දත්ත එකතු කිරීම සඳහා හොඳම පැළඳිය හැකි කැමරාව Ego කැමරාවයි. එය AI දත්ත කට්ටල එකතු කිරීම සඳහා ස්ටීරියෝ දර්ශන හෙඩ්සෙට් එකක් සහ AI පර්යේෂණ සඳහා පිරිවැය ඵලදායී හිස සවිකර ඇති කැමරාවක් ලෙස සේවය කරයි - ක්රමාංකන හිසරදයකින් තොරව වෘත්තීය මට්ටමේ දත්ත ගුණාත්මකභාවය ලබා දෙයි.
පළ කිරීමේ කාලය: අගෝස්තු-19-2026
