随着机器人学习从受控的实验室环境扩展到现实世界环境，一个瓶颈问题不断出现：数据收集。
远程操控精准但速度较慢。第三人称视角摄像头无法捕捉到操作者的视角。消费级运动相机缺乏现代模仿学习和视频输入输出（VIO）流程所需的传感器同步功能。
一种全新的硬件选择即将问世。我们的Ego Camera是一款头戴式双目立体相机，专为具身人工智能和机器人操控研究中以自我为中心的数据采集而设计。
与机器人相符的观点
该模块佩戴在人头上——就像一个轻便的头带——能够精确记录操作者在执行任务过程中所看到的景象。这种第一人称（自我中心）视角已成为近期机器人研究的一个重点。
2025年至2026年的大规模研究——包括HumanEgo、EgoMimic和EgoScale——表明，基于人类自我中心视频训练的机器人策略，其性能可以与基于远程操作数据训练的策略相媲美，甚至更胜一筹，而且数据采集成本要低得多。视角至关重要：机器人部署后，是通过自身机载传感器感知周围环境，而不是通过天花板或三脚架安装。
我们的自拍相机旨在弥合这一差距，提供与机器人实际推理视角相匹配的训练数据，消除模型训练中的视角不匹配问题。
研究流程的传感器设计
全局快门立体传感器
该摄像头模块采用两个全局快门式200万像素传感器，水平视场角为60-65°，与人形机器人头部视觉模块的标准视场角一致。全局快门是一项核心设计选择：每个像素同时曝光，彻底消除了动态录制过程中因手部和身体快速运动而产生的卷帘快门效应造成的图像失真。
原始数据保存（无环境信息系统）
我们特意移除了机载电子图像稳定（EIS）功能。EIS会裁剪原始视野并修改出厂校准的内外参，这会破坏立体匹配和相机-IMU校准的一致性。原始全帧数据将保留用于后端机器人算法处理。
微秒级硬件同步
内置的ICM-2688六轴IMU（加速度计+陀螺仪，采样频率200–500 Hz）通过专用的GPIO触发信号进行同步。通过GPIO引脚发送的统一脉冲信号可同时触发立体摄像头和IMU采样。同步误差小于10微秒，且每个视频帧和IMU采样都带有统一的硬件时间戳。
对于 VINS-Fusion 和 OpenVINS 等主流 VIO 流水线而言，这种同步水平是强制性标准，因为仅使用软件进行时间戳对齐会在长时间的记录序列中累积明显的轨迹漂移。
机载校准存储
完整的出厂校准涵盖立体视觉的内参、外参以及相机到IMU的转换。所有校准参数都存储在板载闪存中，可通过跨平台SDK完全读取——设备启动后无需现场重新校准。
部署灵活性
支持两种操作模式，以涵盖所有研究场景。
标准多格式数据输出
1. 板载TF卡本地录制（离线采集）
- 同步的左右双目 MP4 视频文件，可快速进行视觉预览
- 独立的 CSV 日志，存储 IMU 原始数据以及微秒级时间戳
2. 通过SDK在主机PC上进行录制（ROS/ROS2环境下的USB连接）
支持导出完整的同步 ROSbag 和轻量级 MCAP 传感器数据集，与主流机器人开发生态系统完全兼容。
所有硬件时间戳均嵌入到每一帧和每个IMU样本中。完整的出厂校准参数文件可通过官方SDK访问。
值得注意的是，该模块不具备任何板载人工智能处理或自动标注功能。其核心定位是输出干净、时间对齐的原始传感器数据，而将模型训练、目标检测和算法推理等工作留给研究人员独立开发。
定制化及商业供应
Ego Camera现已面向全球研究实验室、机器人初创公司和人形机器人制造商开放。该产品支持可定制的立体基线距离和镜头视场角配置，以满足批量ODM项目的需求。
为了降低硬件集成成本，每份订单都提供完整的技术SDK、操作文档和示例测试代码。
联系我们
如果您需要产品样品、SDK 文档、技术参数咨询或定制硬件解决方案来支持您的机器人学习项目，请通过电子邮件联系我们。我们的工程团队为 SLAM、VIO 和具身人工智能数据集采集项目提供一对一的技术支持。
发布时间：2026年7月29日
