Molteplici valori e campi di applicazione dell'acquisizione dati di telecamera binoculare + IMU a sei assi

Nel sistema di percezione degli agenti intelligenti mobili, la semplice acquisizione di immagini non è più in grado di soddisfare le esigenze del processo decisionale autonomo. La doppia fotocamera e l'IMU a sei assi sincronizzano l'acquisizione dei dati, catturando pixel visivi, profondità 3D, assetto inerziale e informazioni di movimento sullo stesso asse temporale per formare un dataset di percezione multi-sorgente ed eterogeneo. Questa soluzione di raccolta integrata non si limita più a "scattare foto + misurare l'assetto", ma costruisce per il dispositivo una base digitale spaziale quantificabile e risolvibile. I moduli della serie Intelligent Image Vision di Yinglongxin realizzano l'acquisizione sincrona hardware di immagini binoculari, dati di profondità e dati inerziali a sei assi, fornendo dati di percezione grezzi di alta qualità per lo sviluppo di algoritmi, l'implementazione del prodotto e la verifica delle scene.

La telecamera binoculare è responsabile della raccolta delle immagini sinistra e destra, emette la profondità della scena tramite il calcolo della parallasse e registra le informazioni geometriche spaziali dell'ambiente esterno; l'IMU a sei assi integra accelerometri a tre assi e giroscopi a tre assi, acquisisce ad alta frequenza l'accelerazione e la velocità angolare del vettore e cattura in tempo reale l'inclinazione, la rotazione, la vibrazione e lo stato di movimento del dispositivo stesso.

Punto chiave: L'acquisizione della sincronizzazione temporale non è semplicemente la fusione di due fonti di dati indipendenti, ma l'attivazione della sincronizzazione a livello hardware per garantire un allineamento preciso tra ogni fotogramma di immagini binoculari e i corrispondenti dati inerziali IMU in quel momento, eliminando gli errori di fusione causati dal disallineamento temporale, ottenendo set di dati grezzi VIO di alta qualità e supportando il successivo calcolo della posa, la mappatura SLAM e la ricostruzione 3D.

Visione binoculare pura: In caso di scarsa illuminazione, perdita di texture o scene ostruite, il calcolo della profondità fallisce; quando ci si muove ad alta velocità, l'otturatore a tendina produce effetto fantasma e la corrispondenza della disparità fallisce. IMU singola: L'integrazione a lungo termine comporta una deriva della posizione, non è possibile ottenere informazioni spaziali sull'ambiente e si può percepire solo il proprio movimento. Acquisizione congiunta di visione binoculare e IMU: La visione fornisce vincoli spaziali ambientali e corregge la deriva dell'IMU; l'IMU ad alta frequenza colma le lacune tra i fotogrammi della telecamera e può emettere continuamente lo stato di movimento in ambienti occlusi e con texture debole, migliorando notevolmente la stabilità dell'intero sistema di percezione.

La raccolta sincronizzata di dati grezzi di immagine, profondità, inerzia e assetto può essere utilizzata direttamente per l'addestramento, il test e la validazione di algoritmi VIO, SLAM, rilevamento di oggetti e evitamento di ostacoli. Il team di R&S può raccogliere dati basati su scenari reali, ottimizzare i parametri, validare i limiti degli algoritmi, ridurre il divario tra simulazione e ambienti reali e abbreviare il ciclo di sviluppo degli algoritmi di percezione intelligente.

Basato sulla raccolta sincrona dei dati, l'output in tempo reale delle coordinate del dispositivo, dell'angolo di assetto e della velocità di movimento nello spazio viene ottenuto tramite calcolo di fusione visuo-inerziale. Consentire ai dispositivi mobili di sapere 'dove sono, verso dove sono orientato e come muovermi' è la fonte di dati fondamentale per la navigazione autonoma.

L'intero set di dati viene memorizzato in modo sincrono, il che può riprodurre completamente l'intero processo di funzionamento dell'apparecchiatura: immagini ambientali, distanza dagli ostacoli, vibrazioni dell'apparecchiatura e cambiamenti di postura. Una volta che si verificano anomalie di navigazione o fallimenti nell'evitamento degli ostacoli, è possibile riprodurre i problemi di raccolta dati e posizionamento per il debug del prodotto, la revisione dei guasti sul posto e la valutazione degli scenari.

Il modulo di visione intelligente per immagini Yinglongxin ha completato la calibrazione della telecamera e la calibrazione dei parametri esterni tra telecamera e IMU prima di lasciare la fabbrica, e può raccogliere e sincronizzare dati multi-sorgente immediatamente dopo l'apertura della confezione. I clienti non hanno bisogno di costruire complesse apparecchiature hardware per l'acquisizione sincrona, riducendo l'investimento in attrezzature di calibrazione e diminuendo il carico di lavoro di sviluppo per l'integrazione hardware e l'allineamento dei dati.

Sincronizzare la raccolta di informazioni ambientali tridimensionali con i dati di postura e oscillazione del corpo del robot. Utilizzato per la navigazione autonoma, il rilevamento di gradini, l'evitamento di ostacoli e il controllo dell'equilibrio; raccogliendo simultaneamente una grande quantità di set di dati di scene indoor per supportare l'ottimizzazione iterativa degli algoritmi di percezione del robot e adattarsi ad ambienti dinamici complessi in case, fabbriche ed edifici commerciali.

Acquisizione sincrona a bordo di immagini, profondità, assetto del velivolo e dati di vibrazione. Supporta l'evitamento autonomo degli ostacoli da parte dei droni, la mappatura del terreno, l'ispezione delle torri e registra i dati di percezione durante l'intero volo per l'ottimizzazione delle rotte, l'analisi dei rischi e la garanzia della sicurezza del volo a bassa quota.

AGV da officina per movimentazione autonoma e evitamento dinamico degli ostacoli; posizionamento tridimensionale dei pezzi tramite braccio robotico. Raccogliere dati dinamici dalla linea di produzione, identificare la posizione dei materiali e registrare informazioni sul movimento e sulle vibrazioni dei vettori per adattarsi a siti industriali ad alta velocità e con molteplici ostacoli.

Ricostruzione 3D di spazi interni ed esterni, raccolta digitale di risorse reali. Acquisizione binoculare della struttura della scena, registrazione IMU della traiettoria di movimento del dispositivo, generazione rapida di modelli a nuvola di punti ad alta precisione; i dispositivi AR si basano su questo insieme di dati raccolti per ottenere il posizionamento spaziale e l'integrazione tra virtuale e reale.

Università, laboratori di intelligenza artificiale e aziende di algoritmi fungono da dispositivi di raccolta dati VIO/SLAM. Raccogliere set di dati standard in batch in diverse condizioni di illuminazione, velocità di movimento e scene complesse per il confronto degli algoritmi, la valutazione delle prestazioni e l'addestramento dei modelli.

Terminali mobili per l'ispezione dei binari, l'ispezione delle condutture e l'ispezione di sicurezza. Sincronizzare la registrazione delle immagini sul posto, la distanza del bersaglio e la postura dell'apparecchiatura di ispezione per ottenere la tracciabilità dei dati di ispezione, assistere nell'identificazione dei difetti e registrare lo spazio sul posto.

✅ Sincronizzazione temporale a livello hardware, allineando le immagini binoculari con i timestamp dei dati IMU per garantire una raccolta dati affidabile

✅ Otturatore globale opzionale, nessun effetto ghosting nell'acquisizione di scene in movimento ad alta velocità, adatto per l'acquisizione dati su supporti dinamici

✅ Calibrazione di fabbrica, calibrazione dei parametri intrinseci ed estrinseci completata, raccolta diretta di dati multi-sorgente al momento del disimballaggio

✅ Supporto SDK, supporto per output in tempo reale, archiviazione e registrazione di immagini grezze, profondità e flussi di dati IMU

✅ Campo visivo, interfaccia e frequenza dei fotogrammi personalizzabili, adatti a diversi vettori, piattaforme di calcolo e requisiti di acquisizione

✅ Fornire supporto tecnico per assistere i clienti nel completamento della raccolta dati, dell'esportazione dei set di dati e dell'integrazione degli algoritmi

L'acquisizione sincrona di dati da doppia fotocamera con IMU a sei assi non è solo preziosa per la percezione hardware, ma anche per la costruzione di informazioni digitali complete dell'ambiente e del movimento corporeo. I dati di fusione multi-sorgente non sono solo l'input per le decisioni autonome in tempo reale dei dispositivi, ma anche l'asset fondamentale per l'iterazione degli algoritmi, la verifica degli scenari e la tracciabilità dei guasti. Con il rapido atterraggio di vari agenti intelligenti mobili, la raccolta di dati di percezione multi-sorgente di alta qualità diventerà una capacità fondamentale nei settori della robotica, dei droni e dell'automazione industriale. Yinglongxin Intelligent Image Vision fornisce un modulo integrato di acquisizione dati binocular+IMU a sei assi per assistere i clienti nel completare in modo efficiente l'acquisizione di dati di scena e l'implementazione di sistemi di percezione intelligente.