Asosiy ma'lumotlar
Etkazib berish usuli:Tezkor yetkazib berish
Mahsulot ta'rif
RS-288(ego) — bu ko'p rejimli ma'lumotlarni yig'ish uchun maxsus ishlab chiqilgan kamera bo'lib, u quyidagilar uchun mo'ljallangan: mujassamlangan AI robot katta modelini o'qitish va mujassamlangan intellekt ma'lumotlar to'plamini yaratish. Биринчи шахс эгоцентрик истиқболли суратга олишни тақдим этувчи ушбу бошга ўрнатиладиган стерео қурилма иккита 2MP глобал shutterли тасвир сенсорларини, 6 ўқли инерция ўлчов бирлигини ва синхронлаштирилган иккита микрофонни бирлаштириб, замонавий жисмоний AI тизимлари учун зарур бўлган тўлиқ вақтга мослаштирилган визуал, инерция ва акустик маълумотларни ҳосил қилади.
3840×1200 umumiy native RGB ruxsati va barcha sezish modullari bo‘ylab apparat darajasidagi sinxronizatsiya bilan RS288 ma’lumotlar to‘plamini oldindan qayta ishlashda ko‘p mehnat talab qiladigan qo‘lda vaqtinchalik moslashtirishni yo‘q qiladi. Zavodda kalibrlangan stereo ichki va tashqi parametrlar qutidan chiqqan holda chuqurlik va fazoviy ma’lumotlarni chiqarish imkonini beradi, bu uni vizual-motor siyosatini o‘rganish, mujassamlangan idrok, SLAM navigatsiyasi va multimodal mujassamlangan katta modellar uchun o‘quv ma’lumotlar to‘plamlarini yaratish uchun juda mos qiladi. Uning standart UVC protokoli va USB-C interfeysi Windows, Android va Linuxda ishlaydigan robototexnika ishlab chiqish platformalari bilan uzluksiz integratsiyani ta’minlaydi.
Mujassamlangan sun'iy intellekt katta modellarini o'qitishning asosiy afzalliklari
- Динамик жисмоний ўзаро таъсир учун глобал shutterли тасвирга олиш
Ikki 1/2,8 dyuymli global shutter sensorlari rolling shutter buzilishini butunlay yo'q qiladi va robotning yuqori tezlikdagi harakati, obyektlarni manipulyatsiya qilish va dinamik muhit bilan o'zaro ta'sir qilish paytida ham geometrik jihatdan aniq, xiraroqsiz kadrlarni qamrab oladi. 2,8μm × 2,8μm piksellar va 65,3dB keng dinamik diapazonga ega bo'lib, yuqori kontrastli real dunyo sahnalarida nozik vizual detallarni saqlab qoladi va mujassamlangan idrok modellarining umumlashtirilishi va mustahkamligini yaxshilaydigan yuqori aniqlikdagi o'quv ma'lumotlarini taqdim etadi.
- Motor siyosatini o'rganish uchun zich bog'langan vizual-inertsial ma'lumotlar
O'rnatilgan 6 o'qli IMU (3 o'qli akselerometr + 3 o'qli giroskop) real vaqtda tezlanish va burchak tezligi ma'lumotlarini chiqaradi va ikki kamerali oqim bilan to'liq apparat sinxronlashtirilgan. Bu zich bog'langan vizual-inertsial ma'lumotlar to'plami robotning holatini baholash, harakatni boshqarish va uchdan-uchga vizual-motor siyosat modellarini o'qitish uchun asos bo'lib, murakkab keyingi vaqtinchalik moslashtirish zaruratini yo'q qiladi va mujassamlangan AI jamoalari uchun ma'lumotlar to'plamini oldindan qayta ishlash yukini kamaytiradi.
- Жисмоний интеллект учун кўп модалли аудио-визуал маълумотлар
Ikki tomonlama integratsiyalashgan mikrofonlar vizual va harakat ma'lumotlariga to'liq moslangan stereo atrof-muhit audiosini qamrab oladi, bu esa mujassamlangan katta modellar uchun to'liq multimodal ma'lumotlar to'plamlarini yaratishga imkon beradi. Bu vizual-audio sahna tushunchasi, inson-robot o'zaro ta'siri va akustik hodisalarni idrok etish qobiliyatiga ega multimodal mujassamlangan AI tizimlarini rivojlantirishni qo'llab-quvvatlaydi va robot intellektining idrok qilish o'lchamini kengaytiradi.
- Real dunyo mujassamlangan ma'lumotlar to'plamlari uchun oflayn mustaqil yozib olish
256 ГБ гача бўлган TF карта хотираси ҳост компьютерсиз узоқ муддатли мустақил маълумотлар ёзиб олишни қўллаб-қувватлайди, бу тузилмаган муҳитларда реал шароитда маълумотлар тўплаш учун идеалдир. Танага эга робот синов платформалари ёки кийиладиган инсон намойиши қурилмалари соатлар давомида узлуксиз кўп модалли ўзаро таъсир маълумотларини ёзиб олиши мумкин, бу эса танага эга катта моделларнинг нол-ўқитиш умумлаштиришини яхшилаш учун катта кўламли реал дунё маълумотлар тўпламини қуришни қўллаб-қувватлайди.
- Modellarni tezlashtirilgan takrorlash uchun zavodda stereokalibratsiya
Har bir RS288 qurilmasi binokulyar ichki va tashqi parametrlarning zavod kalibrlashidan o'tadi va qutidan chiqqan holda piksel darajasidagi stereo moslashtirishni ta'minlaydi. Bu joyida kalibrlash bo'yicha vaqt talab qiluvchi ishlarni yo'q qiladi, ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash xarajatlarini kamaytiradi va mujassamlangan AI jamoalariga darhol foydalanish mumkin bo'lgan stereo chuqurlik va fazoviy ma'lumotlarni yaratish imkonini beradi, bu esa ma'lumotlarni yig'ishdan model o'qitish iteratsiyasigacha bo'lgan tsiklni sezilarli darajada qisqartiradi.
Жисмоний идрок учун оптималлаштирилган оптик дизайн
RS288 standart M12×P0.5 mahkamlagichda yuqori aniqlikdagi 5G tuzilgan linzalar bilan jihozlangan, umumiy optik yo'l uzunligi 15.56 mm. Ruxsat etilgan fokusli dizayn robotning odatiy ish va o'zaro ta'sir masofalarida barqaror va izchil tasvirni taqdim etadi, shu bilan birga 208° diagonal ultra keng ko'rish maydoni keng egosentrik muhit tasvirlarini qamrab oladi — bu mujassamlangan navigatsiya, sahna tushunchasi va obyektlarni manipulyatsiya qilish modellarini o'qitish uchun ideal. Linzalar uzoq muddatli stereo aniqligi va izchil ma'lumotlar to'plami sifatini saqlab qolish uchun ishlab chiqarish jarayonida aniq moslashtiriladi.
Жисмоний идрок учун оптималлаштирилган оптик дизайн
RS288 standart M12×P0.5 mahkamlagichda yuqori aniqlikdagi 5G tuzilgan linzalar bilan jihozlangan, umumiy optik yo'l uzunligi 15.56 mm. Ruxsat etilgan fokusli dizayn robotning odatiy ish va o'zaro ta'sir masofalarida barqaror va izchil tasvirni taqdim etadi, shu bilan birga 208° diagonal ultra keng ko'rish maydoni keng egosentrik muhit tasvirlarini qamrab oladi — bu mujassamlangan navigatsiya, sahna tushunchasi va obyektlarni manipulyatsiya qilish modellarini o'qitish uchun ideal. Linzalar uzoq muddatli stereo aniqligi va izchil ma'lumotlar to'plami sifatini saqlab qolish uchun ishlab chiqarish jarayonida aniq moslashtiriladi.
Жисмоний AI ва робот катта моделларида асосий қўлланишлар
- Mujassamlangan AI katta modellari uchun ko'p modal ma'lumotlar to'plamini qurish
- Робот манипуляция кўникмаларини ўрганиш учун инсон намойиши маълумотларини йиғиш
- Vizual-motor siyosati va robotni uchdan-uchiga boshqarish modelini o'qitish
- Интерактив жисмоний интеллект учун инсон-робот ўзаро таъсир сценарийси маълумотларини йиғиш
- Mujassamlangan SLAM va avtonom navigatsiya algoritmlarini ishlab chiqish va tekshirish
- Real dunyodagi tuzilmagan sahna ma'lumotlari orqali mujassamlangan modellarni umumlashtirishni yaxshilash
- Жисмоний идрок тадқиқоти учун эгоцентрик кўриш маълумотлар тўпламини яратиш
Mahsulot tafsilotlari
