डी'एलीट विजनगार्ड
निवेशकों और साझेदारों के लिए नवोन्मेषी उत्पाद और प्रौद्योगिकियाँ
वैचारिक दृश्य
क्रिया के पहले चरण के रूप में धारणा
डी'एलीट विजनगार्ड एक कंप्यूटर विज़न सॉफ्टवेयर मॉड्यूल है जिसका उपयोग लक्ष्य वस्तुओं का पता लगाने, उनकी स्थिति का अनुमान लगाने और परिणाम को किसी बाहरी एप्लिकेशन या रोबोटिक प्लेटफॉर्म पर भेजने के लिए किया जाता है।
यह सिस्टम स्थानीय इमेज प्रोसेसिंग, विनिमेय डिटेक्शन मॉडल और कई ऑपरेटिंग मोड को ध्यान में रखकर डिजाइन किया गया है: स्टीरियो, सेंसर डिग्रेडेशन के साथ सिंगल कैमरा और अतिरिक्त एनवी/थर्मल स्रोत।
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एक मॉड्यूल - विभिन्न व्यावहारिक परिदृश्य
कृषि क्षेत्र
फसलों के पास पक्षियों का पता लगाना और चुनिंदा अहिंसक निवारकों का प्रयोग करना।
फसलों के पास पक्षियों का पता लगाना और चुनिंदा अहिंसक निवारकों का प्रयोग करना।
मोबाइल रोबोटिक्स
किसी क्षेत्र की जांच करने, किसी बाधा से बचने या मिशन को जारी रखने के लिए रोबोट को निर्देशांक और घटनाओं को प्रेषित करना।
किसी क्षेत्र की जांच करने, किसी बाधा से बचने या मिशन को जारी रखने के लिए रोबोट को निर्देशांक और घटनाओं को प्रेषित करना।
रात्रि निगरानी
कम रोशनी वाले परिदृश्यों के लिए एनवी कैमरा, थर्मल इमेजर और आईआर ट्रिगर को कनेक्ट करने की क्षमता।
कम रोशनी वाले परिदृश्यों के लिए एनवी कैमरा, थर्मल इमेजर और आईआर ट्रिगर को कनेक्ट करने की क्षमता।
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यह प्रक्रिया कैसे होती है?
- कैमरे समयचिह्न सहित चित्र भेजते हैं।
- यह मॉडल चयनित वर्ग की वस्तुओं को ढूंढता है और लक्ष्य वस्तु का चयन करता है।
- स्टीरियो पेयर निर्देशांकों का अनुमान लगाता है; सिंगल कैमरे के साथ, स्पष्ट रूप से लेबल किया गया मोनो परिणाम प्राप्त होता है।
- सेंसरों के परिणाम और स्थिति ऑपरेटर या स्वायत्त सर्किट के लिए उपलब्ध हैं।
प्रोटोटाइप सत्यापन
जो वास्तविक परीक्षण में पहले ही सिद्ध हो चुका है
परसेप्शन कोर के लिए तकनीकी जोखिम को पहले ही कम कर दिया गया है: दूरी की सटीकता, सही लक्ष्य चयन और वीडियो हानि होने पर सुरक्षित विफलता - क्षेत्र परिदृश्यों में एक पायलट के लिए बुनियादी आवश्यकताएं - एक लाइव कैमरे का उपयोग करके पुष्टि की गई है।
निवेशक के लिए
डिटेक्शन और पोजीशन एस्टिमेशन कोर पहले से ही हार्डवेयर पर चल रहा है। स्टीरियो कैलिब्रेशन, टारगेट मॉडल और ऑटोनॉमी लेयर के साथ इंटीग्रेशन में और निवेश किया जा रहा है - यह पता लगाने की कोशिश में नहीं कि यह काम करता भी है या नहीं।
उद्देश्यहीन शुद्धता
यदि वस्तु फ्रेम से बाहर निकल जाती है, तो सिस्टम "कोई लक्ष्य नहीं" लौटाता है, ऑपरेटिंग मोड को बनाए रखता है और गलत सुरक्षित-निष्क्रिय मोड में नहीं जाता है - पायलट में गलत स्टॉप की संख्या कम होती है।
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सेंसर सिस्टम के विभिन्न हिस्सों को बेहतर बनाते हैं।
स्टीरियो आरजीबी
दो कैलिब्रेटेड कैमरे एक सामान्य प्रणाली में त्रिकोणीकरण और निर्देशांक के लिए आधार प्रदान करते हैं।
दो कैलिब्रेटेड कैमरे एक सामान्य प्रणाली में त्रिकोणीकरण और निर्देशांक के लिए आधार प्रदान करते हैं।
एनवी और थर्मल इमेजर
अतिरिक्त छवियों से गोधूलि और अंधेरे की स्थिति में अवलोकन में सुधार हो सकता है।
अतिरिक्त छवियों से गोधूलि और अंधेरे की स्थिति में अवलोकन में सुधार हो सकता है।
आईआर सेंसर
यह उपस्थिति या गतिविधि के संकेत के रूप में कार्य करता है और अनावश्यक रूप से पूर्ण विश्लेषण करने से बचने में मदद करता है।
यह उपस्थिति या गतिविधि के संकेत के रूप में कार्य करता है और अनावश्यक रूप से पूर्ण विश्लेषण करने से बचने में मदद करता है।
लेजर रेंजफाइंडर
बीम को जिस वस्तु की ओर लक्षित किया जाना है, उसकी दूरी निर्दिष्ट की जा सकती है।
बीम को जिस वस्तु की ओर लक्षित किया जाना है, उसकी दूरी निर्दिष्ट की जा सकती है।
सॉफ्टवेयर कोर में सेंसर लॉजिक सपोर्ट उपलब्ध है। हार्डवेयर एडेप्टर और अतिरिक्त सेंसरों का फील्ड परीक्षण अलग से किया जाता है।
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स्वायत्तता परत से जुड़ना
विजनगार्ड सिस्टम द्वारा देखी गई जानकारी की रिपोर्ट करता है। स्वायत्तता परत यह तय करती है कि मिशन को कैसे अंजाम देना है।
इच्छित संबंध: लक्ष्य निर्देशांक और सेंसर की स्थिति रोबोटिक सर्किट को भेजी जाती है, जो मिशन चरण शुरू करता है, घटनाओं को रिकॉर्ड करता है और विफलता से उबरने की नीति को लागू करता है।
ROS 2 ब्रिज और ऑटोनॉमी लेयर सिमुलेशन फ्रेमवर्क अलग-अलग हैं। विजनगार्ड और फिजिक्स प्लेटफॉर्म के साथ एकीकरण अभी पूरा नहीं हुआ है।
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कार्यान्वयन चरण
चरण एकप्रोटोटाइप और बुनियादी सत्यापनमौजूदा
वर्तमान स्थिति: मोनो-डिटेक्टर, निर्देशांक अनुमान और कैमरा हानि प्रसंस्करण; लक्ष्य दूरी पर लगभग ±10 सेमी की सबसे बड़ी लक्ष्य चयन और दूरी त्रुटि की पुष्टि हो चुकी है। परीक्षण बेंच पर स्टीरियो जोड़ी अंशांकन और निर्देशांक मापन किया जा रहा है।
2 चरणलक्ष्य मॉडल और संवेदी सर्किट
चयनित वस्तु वर्गों के लिए विनिमेय मॉडल को कॉन्फ़िगर करना, पता लगाने की गुणवत्ता का आकलन करना और परिदृश्य के अनुसार अतिरिक्त सेंसर को जोड़ना।
चरण 3एकीकरण पायलट
निर्देशांक और घटनाओं को स्वायत्तता परत में स्थानांतरित करें, सिमुलेशन में मिशन का परीक्षण करें और फिर चयनित रोबोटिक प्लेटफॉर्म पर परीक्षण करें।
चरण 4क्षेत्रीय परीक्षण और विस्तार
लक्षित वातावरण में सटीकता और मजबूती को सत्यापित करें, नए स्थलों और उपकरण प्रकारों के लिए दोहराने योग्य कार्यान्वयन तैयार करें।
वर्तमान चरण
प्रोटोटाइप और परीक्षण योग्य रोडमैप
चरण एक
कार्यशील मोनो प्रोटोटाइप ने बुनियादी निर्देशांक, लक्ष्य चयन और कैमरा हानि पुनर्प्राप्ति जांच सफलतापूर्वक पूरी कर ली है। चरण 1 का अगला कदम पुनरुत्पादनीय सटीकता मापों के साथ एक कैलिब्रेटेड स्टीरियो प्रोटोटाइप तैयार करना है।
हम प्लेटफार्मों और भागीदारों को अनुप्रयुक्त कंप्यूटर विज़न और रोबोटिक्स परिदृश्यों का परीक्षण करने के लिए आमंत्रित करते हैं।
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