ช่องว่างด้านฮาร์ดแวร์ในการเรียนรู้ของหุ่นยนต์
อุตสาหกรรมหุ่นยนต์กำลังประสบปัญหาด้านข้อมูล ห้องปฏิบัติการชั้นนำประเมินว่าพวกเขาต้องการข้อมูลจากมุมมองบุคคลที่หนึ่ง (egocentric) ประมาณ 100 ล้านถึง 1 พันล้านชั่วโมงในช่วง 2-3 ปีข้างหน้า เพื่อฝึกฝนนโยบายการควบคุมหุ่นยนต์ขั้นสูง ชุมชนวิจัยได้ตอบสนองแล้ว โดย Open-AoE ได้เผยแพร่คลิปวิดีโอจากมุมมองบุคคลที่หนึ่งจำนวน 2,000 ชั่วโมง EgoDex ได้นำเสนอข้อมูล 829 ชั่วโมงพร้อมการติดตามมือแบบ 3 มิติ และ EgoVerse ในปัจจุบันมีวิดีโอสาธิตจากมนุษย์จำนวน 1,362 ชั่วโมง ครอบคลุมงานจริงหลายพันรายการ
แต่มีปัญหาอยู่: ฮาร์ดแวร์ที่ใช้ในการรวบรวมข้อมูลนี้ไม่ทันกับความต้องการ ชุดข้อมูลที่เน้นตัวเราเองส่วนใหญ่ในปัจจุบันถูกรวบรวมโดยใช้อุปกรณ์ของผู้บริโภคที่นำมาดัดแปลงใช้ใหม่ เช่น สมาร์ทโฟน กล้องแอ็คชั่น และชุดหูฟัง VR อุปกรณ์เหล่านี้ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อใช้ในการรวบรวมข้อมูลสำหรับการเรียนรู้ของหุ่นยนต์ พวกมันขาดเซ็นเซอร์ชัตเตอร์แบบทั่วโลก การซิงโครไนซ์ฮาร์ดแวร์ และการปรับเทียบจากโรงงาน ซึ่งเป็นคุณสมบัติที่ขาดไม่ได้สำหรับการสร้างข้อมูลฝึกฝนที่ใช้งานได้
กล้อง Ego – ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อการเก็บรวบรวมข้อมูลจากมุมมองของตนเอง
Ego Camera เปลี่ยนแปลงสิ่งนี้ มันคือกล้องสเตอริโอแบบสวมศีรษะสำหรับเก็บข้อมูลการฝึกหุ่นยนต์ — สร้างขึ้นโดยเฉพาะ ไม่ใช่การดัดแปลง ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับอุปกรณ์เก็บข้อมูลแบบสวมใส่ได้สำหรับการเรียนรู้แบบเลียนแบบและการเก็บรวบรวมข้อมูล AI ที่ฝังอยู่ในร่างกาย มันช่วยแก้ปัญหาช่องว่างด้านฮาร์ดแวร์ที่ทำให้ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของหุ่นยนต์ช้าลง
คุณสมบัติหลัก
ชัตเตอร์ทั่วโลกสำหรับการจับภาพเคลื่อนไหว
แตกต่างจากเซ็นเซอร์แบบ Rolling Shutter ที่บันทึกภาพทีละบรรทัด เซ็นเซอร์แบบ Global Shutter คู่ใน Ego Camera จะบันทึกภาพทุกพิกเซลพร้อมกัน ทำให้ทุกเฟรมมีความสมบูรณ์ทางเรขาคณิต — ไม่มีภาพบิดเบี้ยวหรือภาพสั่นไหวแม้ในขณะที่มือและร่างกายเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว นี่จึงทำให้ Ego Camera เป็นกล้อง Global Shutter เลนส์คู่ที่เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจับภาพเคลื่อนไหว ให้เฟรมภาพที่ใช้งานได้จริงสำหรับการฝึกอบรม VLA และนโยบายการกระจายแสง
การมองเห็นแบบสเตอริโอที่ซิงโครไนซ์ด้วยฮาร์ดแวร์
กล้องทั้งสองตัวถูกกระตุ้นด้วยสัญญาณฮาร์ดแวร์เดียวกัน ทำให้มั่นใจได้ว่าเฟรมด้านซ้ายและด้านขวาจะถูกบันทึกในเวลาเดียวกันอย่างแม่นยำ กล้องสเตอริโอแบบซิงโครไนซ์ด้วยฮาร์ดแวร์นี้สำหรับการรับรู้เชิงลึก ช่วยขจัดความคลาดเคลื่อนทางเวลาของภาพคู่สเตอริโอ ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการจับคู่สเตอริโอที่แม่นยำ การประมาณความลึก และการสร้างแบบจำลอง 3 มิติ สำหรับนักวิจัยที่สร้างระบบการรับรู้ กล้องสเตอริโอแบบซิงโครไนซ์สำหรับการสร้างแบบจำลอง 3 มิตินี้ ให้ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้ตั้งแต่เริ่มต้นใช้งาน
เซ็นเซอร์ IMU 6 แกนในตัว พร้อมการซิงค์ฮาร์ดแวร์
เซ็นเซอร์วัดความเร่งและไจโรสโคปในตัวให้ข้อมูลการชดเชยการเคลื่อนไหวที่จำเป็นสำหรับกระบวนการ VIO และ SLAM กล้องสเตอริโอแบบสวมศีรษะพร้อม IMU สำหรับ SLAM นี้มีอัตราการสุ่มตัวอย่างที่กำหนดค่าได้ตั้งแต่ 100Hz ถึง 500Hz ซึ่งปรับให้เข้ากับพลวัตการเคลื่อนไหวที่แตกต่างกัน ตั้งแต่การจัดการที่ช้าไปจนถึงท่าทางความเร็วสูง IMU มีการประทับเวลาด้วยฮาร์ดแวร์และซิงโครไนซ์กับเฟรมกล้องในระดับนาโนวินาที ไม่ใช่การประมาณค่าด้วยซอฟต์แวร์ ซึ่งทำให้การรวมภาพและแรงเฉื่อยเป็นไปอย่างแม่นยำ ปราศจากการคลาดเคลื่อน และเข้ากันได้อย่างสมบูรณ์กับ VINS-Fusion, OpenVINS และ ORB-SLAM3 เรียกได้ว่าเป็นกล้องชัตเตอร์ทั่วโลกแบบสวมศีรษะสำหรับการพัฒนา VIO อย่างแท้จริง
การปรับเทียบจากโรงงาน – เสียบปลั๊กแล้วใช้งานได้เลย
ทุกยูนิตมาพร้อมไฟล์การปรับเทียบเฉพาะตัว ซึ่งประกอบด้วยค่าพารามิเตอร์ภายใน ค่าสัมประสิทธิ์การบิดเบือน และค่าพารามิเตอร์ภายนอกแบบสเตอริโอ ไม่ต้องใช้กระดานหมากรุก ไม่ต้องปรับเทียบหน้างาน กล้องติดศีรษะสำหรับ AI ที่ได้รับการปรับเทียบจากโรงงานนี้พร้อมใช้งานสำหรับการบันทึกใน 5 นาที เพียงเสียบปลั๊กผ่าน USB และเริ่มบันทึกได้เลย
การประทับเวลาแบบนาโนวินาทีที่เป็นเอกภาพ
ทุกเฟรมภาพจากกล้องและทุกตัวอย่างข้อมูลจาก IMU ใช้สัญญาณนาฬิกาฮาร์ดแวร์เดียวกัน ทำให้ได้การจัดเรียงเวลาที่แม่นยำระดับนาโนวินาที กล้องสเตอริโอที่มีการประทับเวลาด้วยฮาร์ดแวร์สำหรับการเก็บรวบรวมชุดข้อมูลนี้ตรงตามมาตรฐานความแม่นยำที่จำเป็นสำหรับการทดสอบประสิทธิภาพแบบ egocentric ระดับมืออาชีพและไปป์ไลน์ VIO
สิ่งที่คุณจะได้รับจากกล่อง
- วิดีโอสเตอริโอซ้าย/ขวาแบบซิงโครไนซ์ (MP4)
- ข้อมูล IMU 6 แกน พร้อมการประทับเวลาจากฮาร์ดแวร์ (CSV)
- ไฟล์การปรับเทียบโรงงานเฉพาะ (YAML)
- ชุดพัฒนาซอฟต์แวร์/ API ที่สมบูรณ์แบบสำหรับ Windows, Linux และ ROS
- การเชื่อมต่อแบบเสียบแล้วใช้งานได้ทันทีผ่าน USB
เหมาะสำหรับใคร?
ไม่ว่าคุณจะเป็นห้องปฏิบัติการวิจัยของมหาวิทยาลัย บริษัท AI ที่ใช้เทคโนโลยีฝังตัว หรือผู้ให้บริการเก็บรวบรวมข้อมูล Ego Camera คือกล้องแบบสวมใส่ที่ดีที่สุดสำหรับการเก็บรวบรวมข้อมูลหุ่นยนต์ที่ตรงกับความต้องการของคุณ มันทำหน้าที่เป็นทั้งชุดหูฟังแบบสเตอริโอวิชั่นสำหรับการเก็บรวบรวมชุดข้อมูล AI และกล้องแบบสวมศีรษะที่คุ้มค่าสำหรับการวิจัย AI โดยให้คุณภาพข้อมูลระดับมืออาชีพโดยไม่ต้องยุ่งยากกับการปรับเทียบ
วันที่โพสต์: 19 สิงหาคม 2569
