Tamil
ட்ரோன்கள் மற்றும் தரை ரோபோக்களில் கேமரா தொகுதிகளை ஒப்பிடுதல்: ஒரு பணி சார்ந்த பார்வை
01.12 துருக
ஆளில்லா வான்வழி வாகனங்கள் (ட்ரோன்கள்) மற்றும் தரை ரோபோக்கள் விவசாயம் மற்றும் கட்டுமானம் முதல் தேடல் மற்றும் மீட்பு வரை பல்வேறு தொழில்களை மாற்றியமைத்து வருகின்றன, அவற்றின் கேமரா தொகுதிகள் பார்வை, வழிசெலுத்தல் மற்றும் பணிகளைச் செயல்படுத்துவதை சாத்தியமாக்கும் "கண்களாக" செயல்படுகிறது. இரண்டும் காட்சித் தரவை நம்பியிருந்தாலும், அவற்றின் இயக்கச் சூழல்கள், இயக்கப் பண்புகள் மற்றும் பணி நோக்கங்கள் அவற்றின் கேமரா அமைப்புகளுக்கு அடிப்படையிலேயே வேறுபட்ட தேவைகளை உருவாக்குகின்றன. இந்த கட்டுரை, எளிய அளவுரு ஒப்பீடுகளுக்கு அப்பால் சென்று, பணிகளின் தேவைகள் ட்ரோன்கள் மற்றும் தரை ரோபோக்களில் கேமரா தொகுதி வடிவமைப்பை எவ்வாறு வடிவமைக்கின்றன என்பதை ஆராய்கிறது, டெவலப்பர்கள், ஒருங்கிணைப்பாளர்கள் மற்றும் முடிவெடுப்பவர்கள் தகவலறிந்த தேர்வுகளைச் செய்ய உதவுகிறது. மேலும், இரு துறைகளிலும் காட்சிப் பார்வையை மறுவரையறை செய்யும் நிஜ உலகப் பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள் மற்றும் வளர்ந்து வரும் தொழில்நுட்பங்களையும் நாங்கள் எடுத்துக்காட்டுவோம்.
அடிப்படை வேறுபாடுகள்: சுற்றுச்சூழல் மற்றும் இயக்கம்
ட்ரோன்கள் மற்றும் தரைவழி ரோபோக்களுக்கு இடையிலான கேமரா மாட்யூல் வேறுபாடுகளின் மிக முக்கியமான காரணிகள் அவற்றின் இயக்க சூழல்கள் மற்றும் இயக்க முறைகள் ஆகும். ட்ரோன்கள் மூன்று பரிமாண (3D) வான்வெளியில் செயல்படுகின்றன, மாறுபடும் வானிலை, விரைவான உயர மாற்றங்கள் மற்றும் அதிக வேகத்தில் நிலைத்தன்மையை பராமரிக்க வேண்டிய அவசியம் ஆகியவற்றை எதிர்கொள்கின்றன. மாறாக, தரைவழி ரோபோக்கள் இரண்டு பரிமாண (2D) பரப்புகளில் பயணிக்கின்றன - உட்புற தளங்கள், கரடுமுரடான நிலப்பரப்புகள் அல்லது தொழில்துறை வசதிகள் என எதுவாக இருந்தாலும் - தடைகள், சீரற்ற தரை மற்றும் தூசி அல்லது ஈரப்பதம் உள்ளே நுழையும் சாத்தியக்கூறுகள் போன்ற கட்டுப்பாடுகளுடன். இந்த வேறுபாடுகள் கேமராவின் எடை, அளவு, நிலைத்தன்மை, பார்வை புலம் (FOV) மற்றும் சுற்றுச்சூழல் எதிர்ப்புக்கான முக்கிய தேவைகளுக்கு நேரடியாக வழிவகுக்கின்றன.
ட்ரோன்களுக்கு, எடை மற்றும் ஏரோடைனமிக்ஸ் ஆகியவை முக்கியமான கட்டுப்பாடுகள். கேமரா தொகுதியில் சேர்க்கப்படும் ஒவ்வொரு கிராமும் பறக்கும் நேரம் மற்றும் கையாளும் திறனைக் குறைக்கிறது. DJI Mavic 3 Enterprise இல் உள்ளதைப் போன்ற ஒரு வழக்கமான ட்ரோன் கேமரா தொகுதி, உயர் படத் தரத்தை இலகுரக வடிவமைப்போடு சமன் செய்கிறது, இதன் எடை சில பத்து கிராம்கள் மட்டுமே. கிரவுண்ட் ரோபோக்கள், எடைக்கு உணர்திறன் கொண்டவையாக இருந்தாலும் (குறிப்பாக ரோவர்கள் அல்லது மெஷின் டாக்ஸ் போன்ற மொபைல் தளங்களுக்கு), அதிக நெகிழ்வுத்தன்மையைக் கொண்டுள்ளன, இது பெரிய, மேலும் வலுவான கேமரா அமைப்புகளை அனுமதிக்கிறது - Intel RealSense D455 போன்றது, இது கிரவுண்ட் ரோபோக்களில் SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) பணிகளுக்கு ஒரு பிரபலமான தேர்வாகும். சுற்றுச்சூழல் எதிர்ப்பு மற்றொரு முக்கிய வேறுபாடு: ட்ரோன்களுக்கு பெரும்பாலும் IP67-மதிப்பிடப்பட்ட கேமரா தொகுதிகள் தேவைப்படுகின்றன, அவை காற்று, மழை மற்றும் வெப்பநிலை ஏற்ற இறக்கங்களைத் தாங்கும், Immervision's UAV low-light navigation camera இல் காணப்படுவது போல. தொழில்துறை அல்லது வெளிப்புற அமைப்புகளில் செயல்படும் கிரவுண்ட் ரோபோக்களுக்கு இதேபோன்ற பாதுகாப்பு தேவைப்படலாம், ஆனால் உட்புற ரோபோக்கள் தீவிர வானிலை எதிர்ப்பை விட செலவு மற்றும் சுருக்கத்திற்கு முன்னுரிமை அளிக்கலாம்.
முக்கிய கேமரா தொகுதி தேவைகள்: பணி சார்ந்த சமரசங்கள்
கேமரா தொகுதிகளை ஒப்பிடும்போது, தெளிவுத்திறன், பிரேம் வீதம், சென்சார் வகை மற்றும் FOV போன்ற அளவுருக்களை தனித்தனியாக மதிப்பிட முடியாது - அவை பணி நோக்கங்களின் கண்ணோட்டத்தில் பார்க்கப்பட வேண்டும். கீழே, ட்ரோன் மற்றும் தரை ரோபோ கேமரா அமைப்புகள் இரண்டிற்கும் முக்கிய தேவைகளை நாங்கள் உடைக்கிறோம், சமரசங்கள் மற்றும் தொழில்துறை தரங்களை முன்னிலைப்படுத்துகிறோம்.
1. எடை மற்றும் அளவு: விமான செயல்திறனுக்கான ட்ரோன் முன்னுரிமை
டிரோன்களுக்கு பேட்டரி ஆயுள் மற்றும் பறக்கும் செயல்திறனைப் பாதுகாக்க மிக இலகுரக கேமரா தொகுதிகள் தேவைப்படுகின்றன. Immervision வழங்கும் 5MP தொகுதி போன்ற நவீன டிரோன் கேமராக்கள், 4.7 கிராம் எடை மட்டுமே கொண்டவை, அதே நேரத்தில் சிறிய அளவையும் பராமரிக்கின்றன. இந்த இலகுரக வடிவமைப்புக்கு பெரும்பாலும் சிறிய சென்சார்கள் மற்றும் லென்ஸ்கள் தேவைப்படுகின்றன, உற்பத்தியாளர்கள் பிளாஸ்டிக் அல்லது இலகுரக அலுமினியம் போன்ற பொருட்களைப் பயன்படுத்தி எடையைக் குறைக்கின்றனர். சில டிரோன் கேமரா தொகுதிகள் பல செயல்பாடுகளை (எ.கா., RGB, வெப்ப, மற்றும் டெலிஃபோட்டோ) ஒரே சிறிய யூனிட்டில் ஒருங்கிணைக்கின்றன, இது DJI Mavic 3 Thermal இல் காணப்படுகிறது, இது 48MP RGB கேமராவை 640x512 வெப்ப சென்சாருடன் இணைக்கிறது.
தரை ரோபோக்கள் அதிக மாறுபட்ட எடை கட்டுப்பாடுகளை எதிர்கொள்கின்றன. சிறிய நுகர்வோர் ரோபோக்கள் (எ.கா., ரோபோடிக் வெற்றிடங்கள்) சிறிய, குறைந்த சக்தி கொண்ட கேமரா தொகுதிகளைப் பயன்படுத்துகின்றன (பெரும்பாலும் 10 கிராமுக்குக் கீழ்), அதேசமயம் தொழில்துறை ஆய்வு ரோபோக்கள் அல்லது செவ்வாய் கிரக ரோவர்கள் கனமான, மேலும் சிக்கலான அமைப்புகளைப் பயன்படுத்தலாம். உதாரணமாக, செவ்வாய் கிரக ரோவர்கள் வரலாற்று ரீதியாக தொலைதூர நிலப்பரப்பைப் பிடிக்க மாஸ்ட்-மவுண்டட் கேமரா அமைப்புகளைப் பயன்படுத்தின, இருப்பினும் சமீபத்திய முன்மொழிவுகள் ரோவர் எடை மற்றும் அதிர்வு-தூண்டப்பட்ட மங்கலைக் குறைக்க ட்ரோன்-மவுண்டட் கேமராக்களுடன் இவற்றை மாற்றுவதற்கு பரிந்துரைக்கின்றன. தரை ரோபோ கேமரா தொகுதிகள் மேலும் நெகிழ்வான மவுண்டிங் விருப்பங்களையும் கொண்டுள்ளன, இது பல கேமராக்களை (எ.கா., வழிசெலுத்தலுக்கான முன்-நோக்கிய, பொருள் கண்டறிதலுக்கான பக்கவாட்டு-நோக்கிய) இயக்கத்தை கடுமையாக பாதிக்காமல் அனுமதிக்கிறது.
2. நிலைத்தன்மை மற்றும் அதிர்வு எதிர்ப்பு: இயக்க வேறுபாடுகளுக்கு ஈடுசெய்தல்
புரோப்பல்லர்கள் மற்றும் காற்று வீச்சுகளிலிருந்து வரும் தொடர்ச்சியான அதிர்வுகளால் ட்ரோன்கள் பாதிக்கப்படுகின்றன, இதனால் பட நிலைத்தன்மை ஒரு முக்கியமான தேவையாகிறது. பெரும்பாலான ட்ரோன் கேமரா தொகுதிகள் இயந்திர அல்லது மின்னணு பட நிலைத்தன்மை (EIS/MIS) அமைப்புகளைக் கொண்டுள்ளன. உதாரணமாக, DJI Mavic 3 Enterprise, அதிவேக இயக்கங்களின் போது ஏற்படும் மோஷன் ப்ளரைத் தடுக்க ஒரு மெக்கானிக்கல் ஷட்டரைப் பயன்படுத்துகிறது, மேலும் சர்வேயிங் பணிகளுக்காக மேம்படுத்தப்பட்ட 0.7 வினாடி வேகமான படப்பிடிப்பு இடைவெளியைக் கொண்டுள்ளது. சில மேம்பட்ட ட்ரோன் கேமராக்கள் சென்சார் ஃப்யூஷனுக்காக இன்டெர்ஷியல் மெஷர்மென்ட் யூனிட்களையும் (IMUs) ஒருங்கிணைக்கின்றன, இது நிலைத்தன்மையை மேம்படுத்த காட்சித் தரவை கைரோஸ்கோபிக் தரவுகளுடன் இணைக்கிறது - இது INDEMIND இன் 200FPS பைனாகுலர் இன்டெர்ஷியல் கேமரா போன்ற உயர் செயல்திறன் கொண்ட தரை ரோபோ அமைப்புகளுடன் பகிரப்படும் ஒரு அம்சமாகும்.
தரைவழி ரோபோக்கள் சீரற்ற நிலப்பரப்பில் ஏற்படும் குலுக்கல்கள் மற்றும் மெதுவான, கவனமான இயக்கங்கள் உள்ளிட்ட பல்வேறு நிலைத்தன்மை சவால்களை எதிர்கொள்கின்றன. வேகமாக நகரும் தரைவழி ரோபோக்களுக்கு (எ.கா., டெலிவரி ரோபோக்கள் அல்லது இயந்திர நாய்கள்), இயந்திர நிலைத்தன்மையை விட அதிக பிரேம் வீதங்கள் மிகவும் முக்கியமானவை. INDEMIND இன் பைனாகுலர் இன்டெர்ஷியல் கேமரா, 640x400 ரெசல்யூஷனில் 200FPS வரை ஆதரிக்கும், இது போன்ற சூழ்நிலைகளுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, துல்லியமான அல்காரிதமிக் கண்காணிப்பு மற்றும் இருப்பிடத்தை செயல்படுத்த ஏராளமான படத் தரவை வழங்குகிறது. மெதுவாக நகரும் ரோபோக்களுக்கு (எ.கா., தொழில்துறை ஆய்வு ரோபோக்கள்), நிலைத்தன்மை பெரும்பாலும் திடமான மவுண்டிங் மற்றும் அதிர்ச்சி-உறிஞ்சும் பொருட்களால் அடையப்படுகிறது, இது சிக்கலான நிலைத்தன்மை அமைப்புகளின் தேவையை குறைக்கிறது.
3. பார்வை மைதானம் (FOV) மற்றும் தீர்மானம்: கவர்ச்சி மற்றும் விவரத்தை சமநிலைப்படுத்துதல்
ட்ரோன்களுக்கு, சூழ்நிலை விழிப்புணர்வுக்கான பரந்த FOV (Field of View) மற்றும் விரிவான படமெடுப்பதற்கான (எ.கா., சர்வேயிங், ஆய்வு) உயர் தெளிவுத்திறன் ஆகியவற்றுக்கு இடையே ஒரு சமநிலை தேவைப்படுகிறது. பரந்த-கோண லென்ஸ்கள் (பெரும்பாலும் 90°–190° FOV) ட்ரோன் வழிசெலுத்தல் கேமராக்களில் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இவை சுற்றியுள்ள வான்வெளியின் பெரும் பகுதியை படமெடுத்து, தடைகளைத் தவிர்க்க உதவுகின்றன. Immervision-ன் UAV குறைந்த-ஒளி தொகுதி, 190° பனோமார்ப் லென்ஸைப் பயன்படுத்தி 360° சூழ்நிலை விழிப்புணர்வை வழங்குகிறது. இது சிக்கலான சூழல்களில் தன்னாட்சி வழிசெலுத்தலுக்கு மிகவும் முக்கியமானது. வரைபடம் மற்றும் சர்வேயிங் பணிகளுக்கு, ஆர்த்தோஃபோட்டோக்கள் மற்றும் 3D மாதிரிகளை உருவாக்கும்போது சென்டிமீட்டர்-நிலை துல்லியத்தை அடைய உயர் தெளிவுத்திறன் (எ.கா., DJI Mavic 3 Enterprise இல் 20MP) முன்னுரிமை அளிக்கப்படுகிறது.
தரை ரோபோக்கள் பொதுவாக வழிசெலுத்தலுக்காக 90°–120° வரையிலான FOV-களைப் பயன்படுத்துகின்றன, இது பரந்த சுற்றுச்சூழல் கவரேஜ் மற்றும் விவரங்களை தக்கவைத்தல் ஆகியவற்றுக்கு இடையே ஒரு சமநிலையை ஏற்படுத்துகிறது. உட்புற ரோபோக்கள் (எ.கா., கிடங்கு தன்னாட்சி மொபைல் ரோபோக்கள்/AMRகள்) நிகழ்நேர பொருள் கண்டறிதல் மற்றும் SLAM-க்கு மிதமான-தெளிவுத்திறன் கொண்ட கேமராக்களை (720p–1080p) அடிக்கடி பயன்படுத்துகின்றன, அதே நேரத்தில் வெளிப்புற ஆய்வு ரோபோக்களுக்கு உள்கட்டமைப்பின் விரிவான பகுப்பாய்வுக்கு உயர் தெளிவுத்திறன் (4K) தேவைப்படலாம். Intel RealSense D435 போன்ற ஆழம்-உணரும் கேமராக்கள் தரை ரோபோக்களில் குறிப்பாக பிரபலமாக உள்ளன, RGB தரவை ஆழமான தகவலுடன் இணைத்து 3D சுற்றுச்சூழல் மறுசீரமைப்பை செயல்படுத்துகின்றன - இது ட்ரோன்களில் குறைவாகக் காணப்படும் ஒரு திறன், அவை பெரும்பாலும் 3D மேப்பிங்கிற்கு LiDAR அல்லது போட்டோகிராமெட்ரியை நம்பியிருக்கின்றன.
4. குறைந்த ஒளி செயல்திறன் மற்றும் சிறப்பு சென்சார்கள்
விடியற்காலை, அந்தி அல்லது குறைந்த வெளிச்சம் உள்ள சூழ்நிலைகளில் (எ.கா., தேடல் மற்றும் மீட்பு பணிகள்) இயங்கும் ட்ரோன்களுக்கு அதிக ஒளி உணர்திறன் கொண்ட கேமரா தொகுதிகள் தேவைப்படுகின்றன. Immervision-ன் UAV குறைந்த ஒளி தொகுதி, பெரிய துளை (f/1.8) மற்றும் அதிக உணர்திறன் கொண்ட Sony சென்சார் மூலம் இந்தத் தேவையை நிவர்த்தி செய்கிறது, இது படத் தரத்தை சமரசம் செய்யாமல் குறைந்த ஒளி சூழல்களில் பாதுகாப்பான வழிசெலுத்தலை செயல்படுத்துகிறது. வனவிலங்கு கண்காணிப்பு அல்லது தொழில்துறை வெப்பத்தைக் கண்டறிதல் போன்ற பயன்பாடுகளுக்கு ட்ரோன் கேமரா தொகுதிகளில் வெப்ப உணரிகள் (Thermal sensors) பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, இது DJI Mavic 3 Thermal-ன் ரேடியோமெட்ரிக் வெப்ப உணர்வில் காணப்படுகிறது.
தரைவழி ரோபோக்களும், குறிப்பாக வெளிப்புற அல்லது இரவு நேர செயல்பாடுகளின் போது, குறைந்த வெளிச்சம் தொடர்பான சவால்களை எதிர்கொள்கின்றன. தொழில்துறை ஆய்வு ரோபோக்கள் வெப்பப் படமெடுப்பிற்காக FLIR Lepton போன்ற அகச்சிவப்பு (IR) கேமராக்களைப் பயன்படுத்தலாம், அதே நேரத்தில் உட்புற ரோபோக்கள் குறைந்த வெளிச்சத்தை மேம்படுத்தும் தொழில்நுட்பங்கள் அல்லது IR விளக்குகளை நம்பியிருக்கலாம். ட்ரோன்களைப் போலல்லாமல், தரைவழி ரோபோக்கள் பெரும்பாலும் தூசி, புகை அல்லது மூடுபனி நிறைந்த சூழல்களில் (எ.கா., கட்டுமான தளங்கள், பேரிடர் பகுதிகள்) செயல்படுகின்றன, இதனால் சென்சார் ஆயுள் மற்றும் லென்ஸ் பாதுகாப்பு மிகவும் முக்கியமானது. பல தரைவழி ரோபோ கேமரா தொகுதிகள், குப்பைகளால் ஏற்படும் சேதத்தைத் தடுக்க, சீல் செய்யப்பட்ட உறைகள் மற்றும் கீறல்-எதிர்ப்பு கண்ணாடிகளைக் கொண்டுள்ளன.
5. மின் நுகர்வு: பணி காலத்தை நீட்டித்தல்
மின்சாரத் திறன் என்பது ஒரு பொதுவான அக்கறை, ஆனால் பேட்டரி திறன் குறைவாக இருப்பதால் ட்ரோன்களுக்கு கடுமையான கட்டுப்பாடுகள் உள்ளன. ட்ரோன் கேமரா தொகுதிகள் பொதுவாக 1W மின்சாரத்தை விட குறைவாகவே பயன்படுத்துகின்றன, உற்பத்தியாளர்கள் பறக்கும் நேரத்தை அதிகரிக்க சென்சார் மற்றும் செயலி திறனை மேம்படுத்துகின்றனர். தரை ரோபோக்கள், குறைந்த மின்சார நுகர்வையும் முதன்மைப்படுத்துகின்றன, ஆனால் அதிக நெகிழ்வுத்தன்மையைக் கொண்டுள்ளன - குறிப்பாக அவை மின்சார மூலத்துடன் இணைக்கப்பட்டிருந்தால் (எ.கா., உட்புற AMRs) அல்லது பெரிய பேட்டரிகளைப் பயன்படுத்தினால் (எ.கா., தொழில்துறை ரோவர்கள்). இயந்திர நாய்கள் போன்ற மொபைல் தரை ரோபோக்களுக்கு, பணி காலத்தை நீட்டிக்க குறைந்த மின்சார கேமரா தொகுதிகள் (எ.கா., ராஸ்பெர்ரி பை கேமரா மாட்யூல் 3, இது ~0.5W மின்சாரத்தை பயன்படுத்துகிறது) விரும்பப்படுகின்றன.
சென்சார் இணைவு: பகிரப்பட்ட போக்கு, மாறுபட்ட செயலாக்கங்கள்
ட்ரோன்கள் மற்றும் தரைவழி ரோபோக்கள் இரண்டும் சென்சார் இணைப்பை (sensor fusion) அதிகமாகப் பயன்படுத்துகின்றன - கேமரா தரவுகளை மற்ற சென்சார்களுடன் (IMUs, LiDAR, GPS) இணைத்து, புலனுணர்வின் நம்பகத்தன்மையை மேம்படுத்துகின்றன. இருப்பினும், அவற்றின் தனிப்பட்ட தேவைகளுக்கு ஏற்ப செயலாக்கம் மாறுபடும். ட்ரோன்கள் பெரும்பாலும் துல்லியமான நிலைப்படுத்தல் மற்றும் வழிசெலுத்தலுக்காக கேமரா தரவுகளை GPS மற்றும் IMUs உடன் ஒருங்கிணைக்கின்றன, குறிப்பாக GPS சிக்னல்கள் பலவீனமாக இருக்கும் சூழல்களில் (எ.கா., நகர்ப்புற பள்ளத்தாக்குகள்). உதாரணமாக, DJI Mavic 3 Enterprise-ன் விருப்பமான RTK தொகுதி, சென்டிமீட்டர் அளவிலான கணக்கெடுப்பு துல்லியத்தை அடைய, கேமரா இமேஜிங்கை நிகழ்நேர இயக்கவியல் நிலைப்படுத்தலுடன் (real-time kinematic positioning) இணைக்கிறது.
மாறாக, தரை ரோபோக்கள் SLAM மற்றும் தடைகளைத் தவிர்ப்பதற்காக கேமரா தரவை LiDAR மற்றும் ஆழ உணரிகளுடன் அடிக்கடி இணைக்கின்றன. INDEMIND இன் பைனாகுலர் இன்டெர்ஷியல் கேமரா, ட்ரோன்கள் மற்றும் ரோபோக்கள் இரண்டிற்கும் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, இது "கேமரா + IMU" இணைவு கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்துகிறது, இது மைக்ரோசெகண்ட்-நிலை நேர ஒத்திசைவுடன், SLAM பணிகளுக்கு முக்கியமான உயர்-துல்லியமான போஸ் மதிப்பீட்டை செயல்படுத்துகிறது. உட்புற தரை ரோபோக்கள் பெரும்பாலும் 3D சூழல் வரைபடத்திற்கு RGB-D கேமராக்களை (எ.கா., Intel RealSense D455) நம்பியுள்ளன, ஏனெனில் உட்புறங்களில் GPS கிடைக்காது. இந்த வேறுபாடு அவற்றின் இயக்க சூழல்களைப் பிரதிபலிக்கிறது: ட்ரோன்கள் பரந்த-பகுதி நிலைப்படுத்தலுக்கு GPS ஐப் பயன்படுத்துகின்றன, அதே நேரத்தில் தரை ரோபோக்கள் உள்ளூர் வழிசெலுத்தலுக்கு போர்டு சென்சார்களை நம்பியுள்ளன.
நிஜ உலக பயன்பாட்டு வழக்கு ஆய்வுகள்
கேமரா மாடுல் தேவைகள் எவ்வாறு உண்மையான உலக பயன்பாட்டுக்கு மாறுகிறது என்பதை விளக்க, இரண்டு மாறுபட்ட பயன்பாடுகளைப் பார்ப்போம்:
கேஸ் 1: தொழில்துறை ஆய்வு – ட்ரோன்கள் மற்றும் நில அடிப்படையிலான ரோபோக்கள்
ட்ரோன் அடிப்படையிலான தொழில்துறை ஆய்வு (எ.கா., மின் கம்பம், காற்றாலை ஆய்வு) உயர் தெளிவுத்திறன், தொலைநோக்கு திறன் மற்றும் அதிர்வு எதிர்ப்பு தொழில்நுட்பம் கொண்ட கேமரா தொகுதிகள் தேவைப்படுகிறது. DJI Mavic 3 Enterprise-ன் 20MP அகல கேமரா மற்றும் 8x ஜூம் கொண்ட 12MP தொலைநோக்கு கேமரா, ஆய்வாளர்கள் பாதுகாப்பை சமரசம் செய்யாமல் தொலைதூர பாகங்களின் விரிவான படங்களை எடுக்க அனுமதிக்கிறது. குறைந்த ஒளி செயல்திறன், உட்புற தொழில்துறை வசதிகளை ஆய்வு செய்வதற்கும் அல்லது இரவு நேர பணிகளை மேற்கொள்வதற்கும் முக்கியமானது, Immervision-ன் குறைந்த ஒளி வழிசெலுத்தல் கேமரா போன்ற தொகுதிகள் ஒரு மதிப்புமிக்க சொத்தாக அமைகின்றன.
தொழில்துறை ஆய்வுகளுக்குப் (எ.கா., குழாய், தொழிற்சாலை தரை ஆய்வு) பயன்படுத்தப்படும் தரை ரோபோக்கள், நீடித்துழைப்பு, ஆழ உணர்தல் மற்றும் குறைந்த மின் நுகர்வு ஆகியவற்றுக்கு முன்னுரிமை அளிக்கின்றன. இந்த ரோபோக்கள் பெரும்பாலும் தூசி மற்றும் ஈரப்பதத்தைத் தாங்கும் வகையில் IP67 மதிப்பீடுகளுடன் கூடிய உறுதியான கேமரா தொகுதிகளைப் பயன்படுத்துகின்றன, மேலும் உபகரணங்கள் அதிக வெப்பமடைவதைக் கண்டறிய வெப்ப உணரிகள் இணைக்கப்பட்டுள்ளன. ராஸ்பெர்ரி பை கேமரா மாட்யூல் 3, அதன் இலகுரக வடிவமைப்பு மற்றும் HDR ஆதரவுடன், குறைந்த விலை தொழில்துறை ரோபோ முன்மாதிரிகளுக்கு ஒரு பிரபலமான தேர்வாகும், அதே நேரத்தில் உயர் செயல்திறன் அமைப்புகள் 3D ஆய்வு மற்றும் SLAM க்காக இன்டெல் ரியல்சென்ஸ் D455 ஐப் பயன்படுத்துகின்றன.
கேஸ் 2: தேடல் மற்றும் மீட்பு – ட்ரோன்கள் மற்றும் நில அடிப்படையிலான ரோபோக்கள்
தேடல் மற்றும் மீட்பு ட்ரோன்களுக்கு பெரிய பரப்பளவுக்கான காட்சியளவு (FOV) கேமராக்கள் மற்றும் மனித வெப்ப அடையாளங்களை கண்டறிய வெப்ப உணரிகள் தேவை. DJI Mavic 3 Thermal இன் 640x512 ரேடியோமெட்ரிக் வெப்ப உணரி வெப்பத்தை அளக்கவும், வெப்ப எச்சரிக்கைகளை உருவாக்கவும் முடியும், இது குறைந்த காட்சி நிலைகளில் உயிர் மீட்புகளை கண்டுபிடிக்க உதவுகிறது. அதன் எளிதான வடிவமைப்பு நீண்ட விமான நேரத்தை வழங்குகிறது, இது பெரிய தேடல் பகுதிகளை மூடுவதற்கு முக்கியமாகும்.
மாறாக, தரைவழி தேடல் மற்றும் மீட்பு ரோபோக்கள் குறுகிய இடங்களில் (எ.கா., இடிந்த கட்டிடங்கள்) செயல்படுகின்றன, அங்கு நகரும் திறன் முக்கியமானது. இந்த ரோபோக்கள் குறைந்த ஒளி மற்றும் அகச்சிவப்பு திறன்களுடன் கூடிய காம்பாக்ட், வைட்-ஆங்கிள் கேமரா தொகுதிகளைப் பயன்படுத்தி இருண்ட, குப்பைகள் நிறைந்த சூழல்களில் பயணிக்கின்றன. ESP32-CAM, ஒருங்கிணைந்த வைஃபையுடன் கூடிய சிறிய, குறைந்த விலை தொகுதி, முன்மாதிரி மீட்பு ரோபோக்களுக்கு அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படுகிறது, அதே நேரத்தில் தொழில்துறை தர அமைப்புகள் புகை அல்லது இருட்டில் உயிர் பிழைத்தவர்களைக் கண்டறிய FLIR Lepton வெப்ப கேமராக்களைப் பயன்படுத்தலாம்.
எதிர்காலப் போக்குகள்: நுண்மையாக்கம், செயற்கை நுண்ணறிவு ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் தனிப்பயனாக்கம்
ட்ரோன்கள் மற்றும் தரைவழி ரோபோக்கள் இரண்டிலும் கேமரா தொகுதிகளின் எதிர்காலம் மூன்று முக்கிய போக்குகளால் வடிவமைக்கப்படுகிறது: நுண்மையாக்கம், AI ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் தனிப்பயனாக்கம். நுண்மையாக்கம் ட்ரோன் கேமரா வடிவமைப்பைத் தொடர்ந்து இயக்கும், உற்பத்தியாளர்கள் படத் தரத்தை சமரசம் செய்யாமல் சிறிய, இலகுவான தொகுதிகளை உருவாக்குவார்கள். தரைவழி ரோபோக்கள் சிறிய, அதிக சக்தி-திறனுள்ள ஆழ உணரிகளிலிருந்து பயனடையும், இது சிறிய வடிவ காரணிகளில் (எ.கா., தேடல் மற்றும் மீட்புக்கான மைக்ரோ-ரோபோக்கள்) அவற்றைப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கும்.
AI ஒருங்கிணைப்பு மற்றொரு முக்கிய போக்கு ஆகும், கேமரா தொகுதிகள் நிகழ்நேர பொருள் கண்டறிதல், வகைப்பாடு மற்றும் காட்சி பகுப்பாய்வுக்காக ஆன்-போர்டு AI செயலிகளை அதிகமாக ஒருங்கிணைக்கின்றன. இது தரவை தொலைநிலை சேவையகத்திற்கு அனுப்புவதற்குப் பதிலாக உள்ளூரில் செயலாக்குவதன் மூலம் தாமதத்தைக் குறைக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ட்ரோன்களில் உள்ள AI-இயக்கப்பட்ட கேமரா தொகுதிகள் தானாகவே பொருட்களை (எ.கா., காணாமல் போன நபர்கள், சேதமடைந்த உள்கட்டமைப்பு) கண்டறிந்து வகைப்படுத்த முடியும், அதே நேரத்தில் தரைவழி ரோபோக்கள் தடைகளை அடையாளம் காணவும் சிக்கலான சூழல்களில் செல்லவும் AI ஐப் பயன்படுத்துகின்றன.
தனிப்பயனாக்கம் மேலும் பரவலாக மாறும், உற்பத்தியாளர்கள் குறிப்பிட்ட பணிக்கேற்ப வடிவமைக்கக்கூடிய மாடுலர் கேமரா அமைப்புகளை வழங்குவார்கள். Immervision இன் குறைந்த ஒளி வழிகாட்டி கேமரா, எடுத்துக்காட்டாக, பல்வேறு ட்ரோன் மற்றும் நிலத்தடி ரோபோட் தளங்களுக்கு எளிதாக தனிப்பயனாக்கப்படலாம், தன்னாட்சி வழிகாட்டுதல் முதல் கண்காணிப்பு வரை பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளை ஆதரிக்கிறது. இந்த நெகிழ்வுத்தன்மை, வளர்ப்பாளர்களுக்கு அவர்களது குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டிற்கேற்ப தேவையான உண்மையான சென்சார், லென்ஸ் மற்றும் செயலாக்க திறன்களை தேர்வு செய்ய அனுமதிக்கிறது.
முக்கிய எடுத்துக்காட்டுகள்: சரியான கேமரா மாடுலை எவ்வாறு தேர்வு செய்வது
ஒரு ட்ரோன் அல்லது நிலத்தடி ரோபோட்டிற்கான கேமரா மாடுலை தேர்வு செய்யும்போது, உங்கள் பணியின் நோக்கங்களை மற்றும் செயல்பாட்டு சூழலை வரையறுப்பதன் மூலம் தொடங்குங்கள். கேட்க வேண்டிய முக்கிய கேள்விகள் இங்கே உள்ளன:
• முதன்மை பணியென்ன (எடுத்துக்காட்டாக, கண்காணிப்பு, ஆய்வு, வழிகாட்டுதல், தேடுதல் மற்றும் மீட்பு)?
• சுற்றுச்சூழல் நிலைமைகள் என்ன (எ.கா., வெளிப்புறம்/உட்புறம், குறைந்த ஒளி, தூசி, ஈரப்பதம்)?
• தளத்தின் எடை மற்றும் சக்தி கட்டுப்பாடுகள் என்ன?
• பணிக்கு என்ன அளவு தெளிவுத்திறன், பிரேம் வீதம் மற்றும் FOV தேவை?
• கேமரா மற்ற சென்சார்களுடன் (எ.கா., LiDAR, GPS, IMU) ஒருங்கிணைக்கப்பட வேண்டுமா?
ட்ரோன்களுக்கு, சவாலான சூழ்நிலைகளில் செயல்பட்டால், அதிக தெளிவுத்திறன் மற்றும் குறைந்த ஒளி செயல்திறனுடன், இலகுரக, நிலையான மற்றும் வானிலை-எதிர்ப்பு தொகுதிகளுக்கு முன்னுரிமை கொடுங்கள். தரை ரோபோக்களுக்கு, நீடித்து நிலைத்தல், ஆழம் உணரும் திறன்கள் (SLAM க்கு தேவைப்பட்டால்) மற்றும் சக்தி செயல்திறனில் கவனம் செலுத்துங்கள், சிறப்பு சென்சார்களுடன் (எ.கா., வெப்ப, அகச்சிவப்பு) குறிப்பிட்ட பணிகளுக்கு.
முடிவுரை
ட்ரோன்கள் மற்றும் தரை ரோபோக்களில் கேமரா தொகுதிகளை ஒப்பிடுவது, அவற்றின் வடிவமைப்பு அடிப்படையில் பணி மற்றும் சூழல் சார்ந்ததாக வெளிப்படுத்துகிறது. ட்ரோன்கள் 3D வான்வெளி வழிசெலுத்தல் மற்றும் பரந்த பகுதி படமெடுத்தலுக்கு உகந்ததாக இலகுரக, நிலையான மற்றும் உயர் செயல்திறன் கொண்ட தொகுதிகளுக்கு முன்னுரிமை அளிக்கின்றன, அதே நேரத்தில் தரை ரோபோக்களுக்கு 2D நிலப்பரப்பு மற்றும் உள்ளூர் வழிசெலுத்தலுக்கு ஏற்றவாறு நீடித்த, நெகிழ்வான அமைப்புகள் தேவைப்படுகின்றன. இரண்டும் சென்சார் இணைவு மற்றும் AI ஒருங்கிணைப்பு போன்ற போக்குகளைப் பகிர்ந்து கொண்டாலும், அவற்றின் செயலாக்கங்கள் அவற்றின் தனித்துவமான செயல்பாட்டு கட்டுப்பாடுகளைப் பிரதிபலிக்கின்றன.
தொழில்நுட்பம் முன்னேறும்போது, ட்ரோன்கள் மற்றும் தரைவழி ரோபோக்கள் இரண்டின் திறன்களையும் மேலும் மேம்படுத்தும் சிறப்பு கேமரா தொகுதிகளை நாம் எதிர்பார்க்கலாம். முக்கிய வேறுபாடுகளைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலமும், கேமரா தொகுதி தேர்வை பணி நோக்கங்களுடன் சீரமைப்பதன் மூலமும், டெவலப்பர்கள் மற்றும் ஒருங்கிணைப்பாளர்கள் இந்த ஆளில்லா அமைப்புகளின் முழு திறனையும் திறக்க முடியும். நீங்கள் சர்வேயிங்கிற்காக ஒரு ட்ரோனைப் பயன்படுத்தினாலும் அல்லது தொழில்துறை ஆய்விற்காக ஒரு தரைவழி ரோபோவைப் பயன்படுத்தினாலும், சரியான கேமரா தொகுதி நம்பகமான, திறமையான உணர்திறனுக்கான திறவுகோலாகும் - இறுதியில், பணி வெற்றிக்கு வழிவகுக்கும்.
தொடர்பு
உங்கள் தகவலை விட்டு நாங்கள் உங்களை தொடர்பு கொள்ளுவோம்.
WhatsApp
WeChat