具身AIロボット大規模モデルデータ収集用ヘッドマウントデュアル2MPグローバルシャッターカメラ
具身AIロボット大規模モデルデータ収集用ヘッドマウントデュアル2MPグローバルシャッターカメラ
具身AIロボット大規模モデルデータ収集用ヘッドマウントデュアル2MPグローバルシャッターカメラ
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RS-188は、専用のマルチモーダルデータ収集カメラであり、具現化AIロボット大規模モデルのトレーニングおよび具現化知能データセットの構築. 一人称視点の没入型キャプチャを実現するこのヘッドマウント型ステレオデバイスは、デュアル200万画素グローバルシャッターイメージセンサー、6軸慣性計測ユニット、同期されたデュアルマイクを統合し、現代の具現化AIシステムに必要な、完全に時間同期された視覚・慣性・音響データを生成します。
3840×1200のネイティブRGB解像度と、全センシングモジュールにわたるハードウェアレベルの同期を組み合わせることで、RS188はデータセット前処理における手作業による時間的アライメントの負担を排除します。工場出荷時にキャリブレーションされたステレオの内部パラメータと外部パラメータにより、深度および空間データの出力がすぐに利用可能となり、視覚運動ポリシー学習、具身知覚、SLAMナビゲーション、マルチモーダル具身大規模モデル向けのトレーニングデータセット構築に最適です。標準のUVCプロトコルとUSB-Cインターフェースにより、Windows、Android、Linuxを実行するロボティクス開発プラットフォームとのシームレスな統合を実現します。


具現化AI大規模モデルトレーニングのための主要な利点

  • 動的な具現化インタラクションのためのグローバルシャッターイメージング
デュアル1/2.8インチグローバルシャッターセンサーがローリングシャッター歪みを完全に排除し、高速なロボット動作、物体操作、動的な環境との相互作用中でも、幾何学的に正確でブレのないフレームを捉えます。2.8μm×2.8μmのピクセルと65.3dBの広ダイナミックレンジを備え、高コントラストの実世界シーンで微細な視覚的詳細を保持し、身体化知覚モデルの汎化性と堅牢性を向上させる高忠実度のトレーニングデータを提供します。
  • モーターポリシー学習のための密結合ビジュアル慣性データ
内蔵6軸IMU(3軸加速度計+3軸ジャイロスコープ)が、デュアルカメラストリームと完全にハードウェア同期されたリアルタイムの加速度・角速度データを出力します。この密に結合された視覚慣性データセットは、ロボットの姿勢推定、動作制御、およびエンドツーエンドの視覚運動ポリシーモデルのトレーニングの基盤となり、複雑な後処理による時間的整合を不要にし、具現化AIチームのデータセット前処理の負担を軽減します。
  • 具現化知能のためのマルチモーダル音声・視覚データ
デュアル統合マイクがステレオ環境音を捉え、視覚データおよびモーションデータと完全に同期させることで、具現化大規模モデルのための完全なマルチモーダルデータセットの構築を可能にします。これにより、視覚・音声のシーン理解、人間とロボットのインタラクション、音響イベント認識を統合したマルチモーダル具現化AIシステムの開発を支援し、ロボット知能の知覚次元を拡張します。
  • 実世界の具現化データセットのためのオフライン単体録画
最大256GBのオンボードTFカードストレージにより、ホストコンピュータなしでの長時間のスタンドアロンデータ記録をサポートし、非構造化環境での実世界フィールドデータ収集に最適です。具現化ロボットテストプラットフォームやウェアラブル人間デモンストレーション装置は、数時間にわたる連続的なマルチモーダルインタラクションデータをキャプチャでき、大規模な実世界データセットの構築をサポートして、具現化大規模モデルのゼロショット汎化を向上させます。
  • モデル反復を加速する工場出荷時ステレオキャリブレーション
すべてのRS188ユニットは工場出荷時に両眼の内部パラメータと外部パラメータのキャリブレーションが行われ、箱から出してすぐにピクセルレベルのステレオアライメントを実現します。これにより、時間のかかる現場でのキャリブレーション作業が不要になり、データ前処理のオーバーヘッドが削減され、身体化AIチームはすぐに使用可能なステレオ深度データと空間データを生成でき、データ収集からモデルトレーニングの反復までのサイクルを大幅に短縮します。


具現化知覚に最適化された光学設計


RS188は、標準M12×P0.5マウントの高精度5G構造レンズを搭載し、全光学軌道長は15.56mmです。固定焦点設計により、一般的なロボットの作業距離および対話距離において安定した一貫性のある画像を提供し、超広角125°の対角視野は、広範な一人称環境映像を捉えます。これは、具現化ナビゲーション、シーン理解、オブジェクト操作モデルのトレーニングに最適です。レンズは製造時に精密に位置合わせされ、長期的なステレオ精度と一貫したデータセット品質を維持します。

具現化AIおよびロボット大規模モデルにおける主な応用


  • 具現化AI大規模モデルのためのマルチモーダルトレーニングデータセット構築
  • ロボット操作スキル学習のための人間のデモンストレーションデータ収集
  • 視覚運動ポリシーおよびエンドツーエンドのロボット制御モデルのトレーニング
  • インタラクティブな具現化知能のための人機インタラクションシナリオデータ収集
  • 具現化SLAMおよび自律ナビゲーションアルゴリズムの開発と検証
  • 具現化モデルの汎化性能向上のための実世界の非構造化シーンデータ
  • 具現化知覚研究のための一人称視点ビジョンデータセット構築


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