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攝像機器人使用RFID進行運動視頻拍攝

閱覽次數:179 次  發布日期: -0001-11-30

成都弱電工程訊:

法國機器人影像公司Move‘NSee在其運動視頻自動化追蹤產品中加入RFID實時位置系統(RTLS)技術。這款Pixio機器人上方放置了一個攝像機,使用了運動員佩戴的RFID腕帶導出的位置數據。當運動員在賽場時,該機器人會自動進行視頻拍攝。

該技術讓運動視頻(如沖浪或自行車)的無人拍攝成為可能。體育和視頻拍攝喜愛者EricWillemenot認為,開發一個解決方案簡化運動員視頻拍攝是非常有必要的。他回憶道,創辦這一公司前,他經常會在一些極限運動的地方拍攝視頻,例如:使用頭盔相機拍攝跳傘視頻。

Willemenot表示:“視頻工具及使用越來越普及。但您首先需要一個拍攝視頻的人,然而往往都沒有這個條件。”因此,2018年他創建了這家公司,開發可以拍攝運動視頻的機器人。這些視頻通常用于練習目的。

2018年,Move’NSee開發了一款攜帶GPS功能的產品。使用者需要攜帶這款設備,機器人根據GPS信息判斷用戶位置。

這款名為E-Fullmotion的GPS方案可用于戶外場景,尤其是拍照距離長的場景。沖浪者,皮劃艇,騎手,自行車運動員及滑雪者是主要客戶。

對于室內運動來說,這款解決方案并不適用。GPS在室內無法良好運轉,有些場景下精準度也不夠好。因此,大約兩年前,Move’NSee開始和愛爾蘭公司DecaWave開發適用RFID及RTLS應用的超寬頻接收器芯片,用于Pixio解決方案。該系統使用了內置充電電池及DecaWave的DW1000UWB芯片的RFID腕帶,該產品符合IEEE802.15.4-2018(UWBPHY)尺度。

三個內置DecaWaveDW1000芯片的讀取器安裝在視頻拍攝區域,用于接收腕帶信號。機器人使用了MoveN’See軟件,根據讀取器讀取數據判斷攝像機的方向。位置數據是根據RF信號的TOF判定的。

Willemenot解釋:“假如您知道腕帶和每個讀取器的TOF距離,那么您便可以使用三邊測量算法進行計算。TOF的使用是DecaWave技術和BLE或WiFi系統的主要區別。BLE或WiFi系統使用接收信號強度指標(RSSI)進行計算。RSSI并不準確且對環境非常敏感。TOF和UWB技術的使用讓DecaWave技術非常精確且可靠。”

運動員開始拍攝視頻時,他需要按下腕帶上的按鈕。接著,讀取器便可讀取到腕帶傳輸的唯一ID號碼信息。接著,來自這三個讀取器的TOF位置數據會傳輸到Pixio機器人,機器人會使用MoveN’See軟件計算位置并控制攝像頭的拍照方向。

Willemenot稱,使用DecaWaveUWB技術,Pixio系統可以在30厘米范圍內根據腕帶判斷人員位置。

當人員在區域內移動時,攝像機會根據位置數據跟隨運動,拍攝視頻并進行存儲。

一個機器人可跟蹤多個穿戴腕帶的人,但在某一特定時刻只能對一個人進行監控、拍攝。腕帶的位置信息每秒更新20次。

同時,公司正開發一款安卓應用。用戶可以使用該程序進行調焦或更換跟蹤的人員。機器人可以通過藍牙連接接收到這些指令。

Move’NSee計劃在2018年9月正式推廣這個系統。該系統售價890美元。

Willemenot稱,他已經接收到來自歐洲,北美,澳大利亞,新西蘭的訂單。他補充說,這款系統可以用于200多項室內運動中。

此外,一些非體育領域的公司也開始接觸。一家美國教堂準備使用這項技術自動拍攝說教或儀式。高校也可以使用這一技術錄制講座視頻。

Pixio腕帶重量為50克,可以放置在口袋里。讀取距離為100米。Willemenot稱,這次測試的結果非常理想,對我們來說是一個技術突破。

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