Çözümlerimiz ve geliştirmelerimiz

D'Elite VisionGuard

Yatırımcılar ve ortaklar için yenilikçi ürünler ve teknolojiler

Kavramsal görselleştirme

Algılama, eyleme giden ilk adımdır.

D'Elite VisionGuard, hedef nesneleri tespit etmek, konumlarını tahmin etmek ve sonucu harici bir uygulamaya veya robotik platforma iletmek için kullanılan bir bilgisayar görüş yazılım modülüdür.

Sistem, yerel görüntü işleme, değiştirilebilir algılama modelleri ve çoklu çalışma modları (stereo, sensör bozulması olan tek kamera ve ek gece görüşü/termal kaynaklar) etrafında tasarlanmıştır.

1

Tek bir modül - farklı pratik senaryolar

VisionGuard senaryolarının kavramsal çizimi: saha gözetimi, depo nesne tespiti ve robot tarafından gece çevre denetimi.
Senaryoların kavramsal görselleştirilmesi. Görseller VisionGuard testlerinden alınmış görüntüler değildir.
Tarım sektörü
Ekinlerin yakınında kuşların tespit edilmesi ve seçilmiş şiddet içermeyen kovucu maddelerin kullanılması.
Mobil robotik
Bir alanı kontrol etmek, bir engelden kaçınmak veya göreve devam etmek için robota koordinatlar ve olaylar iletmek.
Gece izleme
Düşük ışıklı ortamlarda gece görüş kamerası, termal görüntüleyici ve kızılötesi tetikleyici bağlama olanağı.
2

İşleme süreci nasıl gerçekleşiyor?

  1. Kameralar görüntüleri zaman damgalarıyla birlikte iletiyor.
  2. Model, seçilen sınıfa ait nesneleri bulur ve hedef nesneyi seçer.
  3. Stereo bir çift, koordinatları tahmin eder; tek bir kamera ile ise açıkça etiketlenmiş mono bir sonuç döndürülür.
  4. Sensörlerin sonuçları ve durumu operatör veya otonom devre tarafından görüntülenebilir.
Prototip doğrulama

Gerçek bir yarışta zaten kanıtlanmış olan şey

Algılama çekirdeğine ilişkin teknik riskler zaten azaltıldı: mesafe doğruluğu, doğru hedef seçimi ve video kaybı durumunda güvenli arıza (saha senaryolarında bir pilot için temel gereksinimler) canlı kamera kullanılarak doğrulandı.

Çalışır durumdaki tek prototip, tezgah testlerinden başarıyla geçti.

Sadece bir kavram veya slaytlar değil: tek bir web kamerasında ölçülebilir KPI'lar. 1. Aşamanın bir sonraki adımı stereo kalibrasyon ve tekrarlanabilir doğruluk test düzeneğidir.

Kesinlik ±10 см Nesneye olan mesafe, robotun yönlendirme ve yaklaşımı için referans performans göstergesi olan kontrol ölçümüyle örtüşüyordu.
Hedef seçimi Stabil X koordinatı sola/sağa hareket ederken işaret değiştirir; çerçevede iki nesne olduğunda, daha büyük olan hedef seçilir - bu, görev için öngörülebilir bir davranıştır.
Hata toleransı Güvenli rölanti Kamera bağlantısı kesilirse, güvenli mod devreye girer; akım geri geldiğinde, devreyi manuel olarak yeniden başlatmaya gerek kalmadan çalışma devam eder.
Yatırımcı için

Algılama ve konum tahmin çekirdeği zaten donanım üzerinde çalışıyor. Stereo kalibrasyon, hedef modelleri ve Otonomi Katmanı ile entegrasyona yönelik ek yatırımlar yapılıyor; çalışıp çalışmadığını anlamaya çalışmak için değil.

Amaçsız doğruluk

Nesne çerçeveden çıkarsa, sistem "hedef yok" yanıtını verir, çalışma modunu korur ve yanlış güvenli bekleme moduna geçmez; bu da pilot uçuşta daha az yanlış duruş anlamına gelir.

3

Sensörler sistemin farklı bölümlerinin performansını artırır.

Stereo RGB
Kalibre edilmiş iki kamera, ortak bir sistemde üçgenleme ve koordinatlama için temel oluşturur.
NV ve termal görüntüleyici
Ek görüntüler, alacakaranlıkta ve karanlık koşullarda gözlemi iyileştirebilir.
IR sensörü
Bir varlık veya hareket algılayıcısı görevi görür ve gereksiz yere tam bir analiz yapılmasını önlemeye yardımcı olur.
Lazer mesafe ölçer
Işın demetinin hedef aldığı nesneye olan mesafe belirtilebilir.

Sensör mantığı desteği yazılım çekirdeğinde sağlanmaktadır. Donanım adaptörleri ve ek sensörlerin saha testleri ayrı olarak gerçekleştirilir.

4

Özerklik Katmanı ile Bağlantı Kurma

VisionGuard sistemin gördüklerini rapor eder. Otonomi Katmanı ise görevin nasıl yerine getirileceğine karar verir.

Planlanan bağlantı şu şekildedir: Hedef koordinatları ve sensör durumu robotik devreye iletilir; bu devre görev adımını başlatır, olayları kaydeder ve bir arıza kurtarma politikası uygular.

ROS 2 köprüsü ve Özerklik Katmanı simülasyon çerçevesi ayrıdır. VisionGuard ve fizik platformuyla entegrasyon henüz tamamlanmamıştır.

Özerklik Katmanını Görüntüle
5

Uygulama aşamaları

Aşama 1Prototip ve temel doğrulamaAkım

Mevcut durum: tek dedektörlü, koordinat tahmini ve kamera kayıp işleme; hedef mesafede yaklaşık ±10 cm'lik en büyük hedef seçimi ve mesafe hatası doğrulandı. Test tezgahında stereo çift kalibrasyonu ve koordinat ölçümü.

Faz 2Hedef modeller ve duyusal devre

Seçilen nesne sınıfları için değiştirilebilir modelleri yapılandırmak, algılama kalitesini değerlendirmek ve senaryoya göre ek sensörler bağlamak.

Aşama 3Entegrasyon pilotu

Koordinatları ve olayları Özerklik Katmanına aktarın, görevi önce simülasyonda, ardından seçilen robotik platformda test edin.

Aşama 4Saha testleri ve ölçeklendirme

Hedef ortamda doğruluğu ve sağlamlığı doğrulayın, yeni sahalar ve ekipman türleri için tekrarlanabilir uygulamalar hazırlayın.

Mevcut aşama

Prototip ve test edilebilir yol haritası

Aşama 1

Çalışır durumdaki mono prototip, temel koordinat, hedef seçimi ve kamera kaybı kurtarma kontrollerinden geçti. Faz 1'deki bir sonraki adım, tekrarlanabilir doğruluk ölçümlerine sahip kalibre edilmiş bir stereo prototiptir.

Platformları ve ortakları, uygulamalı bilgisayar görüşü ve robotik senaryolarını test etmeye davet ediyoruz.

Pilotu tartışın