Hampo 正式推出 Ego‑Camera，这是一款头戴式双目双镜头相机，专为具身人工智能和机器人学习数据采集而设计。
该设备能够捕捉真实的人类第一人称视角，集成了板载惯性测量单元 (IMU) 和硬件级同步功能，可提供高精度、带时间戳的视觉惯性融合数据。它使机器人研发团队能够轻松收集真实世界的操作数据，并生成可复现的多模态数据集，用于具身人工智能模型的训练。
行业背景
具身人工智能机器人的性能上限很大程度上取决于训练数据集的质量和规模。业界普遍认为，以自我为中心的第一人称视角数据能够提供最实用的训练素材，与机器人实际部署时使用的视角相匹配。
研究人员佩戴轻便的头戴式摄像头，在普通的真实环境中执行自然的抓取、组装和操作任务。人工智能模型直接从人类视角的录像中学习操作技能、动作顺序和空间关系。这样可以大大避免复杂的机器人操作流程和昂贵的定制数据采集方案。
高质量的机器人训练需要的远不止清晰的图像。可靠的视觉惯性时间校准、帧精确的时间戳以及即用型校准数据集决定了原始录像能否直接应用于视觉惯性定位与地图构建 (VIO-SLAM)、远程操作和模仿学习。Hampo Ego-Camera 正是为解决这些关键的行业痛点而设计的。
主要规格
| 范围 | 规格 |
|---|---|
| 传感器 | 双200万像素彩色全局快门CMOS传感器（1/2.6英寸） |
| 输出分辨率 | 3840×1080P @30fps 双目全景 |
| 动态范围 | 61.56dB 线性 / 91.56dB HDR |
| 视野 | 双125°超广角、低畸变 |
| 镜片 | M12×P0.5 定焦镜头 |
| 双眼功能 | 双摄像头同步、测距和校准；支持深度检测和3D重建 |
| 惯性测量单元 | 板载IMU，硬件与图像帧同步 |
| 时间戳 | 帧级时间戳，用于可重放、可复现的数据 |
| 校准 | 出厂预校准，随附校准数据 |
| 界面 | USB 2.0，UVC 即插即用，无需额外驱动程序 |
| 操作系统兼容性 | Windows 7/8/10/11，Linux |
| 外形尺寸 | 紧凑轻便的头戴式自我中心设计 |
核心产品亮点
- 1全局快门传感器 | 消除运动模糊和果冻效应双200万像素高灵敏度全局快门CMOS传感器可同时拍摄全帧图像。在抓取、组装和行走等快速运动场景中，可有效抑制卷帘快门造成的果冻效应和运动模糊。每一帧图像都保持清晰，为动作识别和机器人模仿学习研究提供稳定的视觉输入。
- 2板载IMU，带硬件级同步功能图像和IMU测量数据均由硬件触发，以实现严格的时间对齐。这对于VIO-SLAM、远程操作和机器人数据采集至关重要。无需繁琐的软件时间校正；IMU读数可直接输入到研究算法中。
- 3适用于可复现数据集的帧级高精度时间戳每帧图像和每个IMU样本都带有精确的时间戳。支持精确回放和多传感器交叉对齐，这是模仿学习、行为分析和多模态传感器融合的基本要求。
- 4出厂预校准，即用型校准数据内部和外部参数均在工厂完成校准。校准文件随硬件一同发货。用户开箱即可开始数据采集，无需手动校准，从而缩短系统设置周期。
- 5125°低畸变双目视场角、深度感知和91.56dB HDR125°超广角低畸变镜头可完整捕捉手部动作和周围场景。原生双目支持可实现测距、深度输出和3D重建。91.56dB高动态范围即使在逆光和室内外光线过渡条件下也能保持均衡的曝光。
- 6USB2.0 UVC 即插即用通过 USB 2.0 接口的标准 UVC 协议无需安装驱动程序即可在 Windows 和 Linux 系统上原生运行。研发团队专注于数据集的收集，而不是复杂的设备调试。
典型应用
- 具身人工智能数据收集：用于机器人模仿学习和操作技能训练的带时间戳的自我中心视频 + IMU 惯性数据
- 视觉惯性SLAM与空间定位：用于VIO-SLAM算法开发和基准测试的硬件同步视觉和IMU
- 远程操作与远程呈现：用于远程控制和人机协作的沉浸式实时第一人称视角
- VR/AR内容采集：以自我为中心的3D图像和空间数据记录
- 动作识别与行为研究：工业工作流程、人因研究、运动和动作分析的数字化
- 嵌入式视觉项目：人脸识别、活体检测、门禁控制和其他基于视觉的集成
结束
数据是具身人工智能时代的核心燃料，而以自我为中心的视角代表了通往功能强大的通用机器人的最实用途径之一。
Hampo Ego-Camera 具备全局快门双目视觉、集成式惯性测量单元 (IMU)、硬件同步和帧级时间戳功能，使机器人研究人员能够以最小的部署成本获取高质量、可重复的视觉惯性自中心数据，从而帮助项目从视觉观察过渡到对现实世界的理解。
发布时间：2026年8月14日
