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JS Game M1 雙目視覺慣性模組

專為開發者提供的一款多傳感器融合架構與微秒級時間同步機制的硬件

JS Game M1

JS Game M1是專為開發者提供的一款硬件,采用“雙目攝像頭+IMU”多傳感器融合架構與微秒級時間同步機制,為視覺SLAM研究提供精準穩定數據源,以滿足SLAM研究、導航及避障開發、視覺動作捕捉開發、立體視覺開發等使用需求。

JS Game  M1

200FPS高速數據采集

HIGH-SPEED DATA ACQUISITION AT 200 FPS

JS Game雙目慣性模組是業內首款支持200FPS圖像獲取的雙目慣性相機,可在高速機動下精準獲取圖像及IMU數據,滿足開發者高速采集需求,極大降低相應算法追蹤難度,并可滿足高速SLAM算法(如車載)的定位和建圖數據需求

雙目攝像頭+IMU

BINOCULAR CAMERA +IMU

模組運用攝像頭+IMU多傳感器融合架構,使攝像頭與IMU傳感器優勢互補,實現位姿精度更高、環境適應性更強、動態性能更穩定、成本更低的雙目立體視覺硬件方案

高分辨率攝像頭

采用全局快門的高清攝像頭,可提供水平120°、垂向75°范圍內1280×800@25/50/100FPS、640×400@25/50/100/200FPS圖像數據,可有效降低運動圖像拍攝下的圖像畸變,為SLAM算法提供強有力前端數據采集能力

內置6軸IMU傳感器

模組內置6軸IMU傳感器,最高運行頻率1000Hz,可精準測量載體運動特性,高頻率刷新載體位姿信息,快速建立對周圍環境的三維立體感知

雙目+IMU微秒級同步

BINOCULAR +IMU MICROSECOND SYNCHRONIZATION

匠心設計的高精度時間同步機制,可將雙目攝像頭與IMU同步精度提高至微秒級,減少傳感器工作誤差,進而為SLAM等算法提供精準穩定的數據源

多傳感器標定

MULTI-SENSOR CALIBRATION

對攝像頭與IMU等多傳感器進行專業標定,標定精度優于Kalibr等開源標定方法,減少多傳感器裝配誤差,進一步提升數據采集精度及系統穩定性

Kalibr標定:

組別 head(°) pitch(°) roll(°)
1 -179.5008 -0.6017 0.6507
2 -179.3397 -0.6017 0.6507
3 -179.1031 -0.1903 0.4534
STD 0.2000 0.2211 0.1502

JS Game標定:

組別 head(°) pitch(°) roll(°)
1 -179.521225 -0.439943 0.622170
2 -179.602241 -0.463838 0.598827
3 -179.780491 -0.662679 0.404572
STD 0.1326 0.1223 0.1195
實驗結果顯示:JS Game標定安裝角誤差重復性精度為Kalibr算法的1.5倍,相機重投影誤差同樣優于Kalibr算法。

SDK

數據采集
采用雙目+IMU的架構,及USB3.0傳輸特性,實現高速穩定的數據采集
物體檢測
基于深度學習技術,可實現對環境物體的語義、尺寸、及姿態信息識別檢測
深度圖
利用采集到的物體深度圖,可解算出物體的深度信息,結合開源算法,還可獲取物體的三維數據
點云
構建稠密點云圖,可生成三維物體模型

硬件技術指標

  • 工作距離:

    0.1m-10m

  • 攝像頭類型:

    全局快門

  • 視場角:

    D:140° H:120° V:75°

  • 分辨率:

    1280×800 | 640×400

  • 幀率:

    25FPS | 50FPS | 100FPS | 200FPS

  • 基線長度:

    120mm

  • IMU頻率:

    1000Hz

開發者支持

  • 視覺頻率:

    25Hz

  • IMU頻率:

    200Hz

  • 支持平臺:

    Windows、Linux、ROS

  • 標定文件:

    IMU標定、攝像頭標定、IMU攝像頭間標定

  • 軟件支持:

    SDK

應用

視覺SLAM研究

視覺SLAM研究

雙目視覺慣性模組采用全局快門攝像頭及6軸IMU,并實現攝像頭與IMU時間同步,時間同步精度達到微秒級;同時提供IMU標定參數、攝像頭標定參數及攝像頭同IMU外參,便于高精度SLAM開發

視覺動作捕捉開發

視覺動作捕捉開發

基于模組圖像數據,通過視覺人體位姿估計,結合人體動力學算法,實現穩定的多人三維高精度骨骼追蹤

導航及避障開發

導航及避障開發

雙目視覺慣性模組能夠兼容多種開源項目,可提供稠密地圖/點云地圖等多種地圖模式,為導航及避障開發提供必要基礎,可廣泛應用于穿戴設備/無人機/機器人/AGV等設備開發

立體視覺開發

立體視覺開發

雙目視覺慣性模組適配多種開源算法,在固定范圍內可實現超高精度識別檢測,為用戶提供高精度三維點坐標,實現高精度場景重建

雙目視覺慣性模組

產品規格

  • 產品名稱

    雙目視覺慣性模組

  • 尺寸

    PCBA板:95mmx25mm;總體長寬:140mmx25mm

  • 幀率

    【25FPS】【50FPS】【100FPS】【200FPS】

  • 分辨率

    【1280×800】【640×400】

  • 深度分辨率

    Base on CPU Up to 640×400@25FPS

  • 像素尺寸

    3.0 x 3.0μm(1280×800)

  • 快門速度

    5ms

  • 基線

    120.0 mm

  • 鏡頭

    Replacable Standard M12

  • 視角

    D:140° H:120° V:75°

  • 焦距

    2.09mm

  • 濾鏡

  • 運動感知

    6 Axis IMU

  • 色彩模式

    Monochrome(單色)

  • 掃描模式

    Global shutter

  • 功耗

    1.05W @ 5V DC from USB

  • 同步精度

    微秒級

  • IMU頻率

    1000Hz

  • 輸出數據格式

    Raw data

  • 接口

    USB 3.0

  • 重量

    40g

  • UVC MODE

    YES

  • 適用距離

    0.1-10m

軟件

  • 支持操作系統:

    Windows10、Linux、ROS

  • 開發者支持:

    SDK開發及文檔

  • 標定文件:

    IMU標定、攝像頭標定、IMU/攝像頭外參標定

  • 硬件要求:

    CPU、USB3.0接口

環境

  • 運行溫度:

    -10°C~60°C

  • 儲存溫度:

    -40°C~120°C

  • 濕度:

    0% to 90% NON-CONDENSING

包裝內容

包裝:

1× 雙目視覺慣性模組 1× Micro USB 3.0數據線 產品用戶手冊 便攜包

保修

產品保修

自購買之日起一年內,雙目視覺慣性模組出現任何非人為損壞導致產品無法正常使用的硬件故障,經由JS Game售后服務中心檢測后,可提供免費維修服務

常見問題

更多問題,請發郵件給我們:support@www.JSGame.com

雙目視覺慣性模組能完成哪些工作,適用哪種場景?

JS Game 雙目模組計算機視覺技術應用提供穩定可靠的硬件基礎,配合計算機視覺技術算法,可滿足SLAM研究、 機器人、無人機、AR/VR、AGV等不同領域下SLAM、深度解算、物體識別、手勢識別、人臉識別、稠密建圖、障礙 物檢測等功能需求

模組是否支持開源SLAM項目?

JS Game 雙目模組數據支持常見開源SLAM項目,例如ORB SLAM、VINS、DSO、SVO等,并支持用戶搭建類似于EuRoc格式的測試集

SDK支持哪幾種數據輸出?

通過配套客戶端軟件或SDK,模組支持雙目圖像、IMU數據輸出及存儲

物體識別的作用是什么?

對物體進行識別,并解算物體在世界坐標系下的位置信息,活動環境三維語義地圖

模組SDK開發環境?

SDK支持Windows、Linux系統環境

攝像頭與imu傳感器是否硬件同步?

是,模組內置高精度芯片控制雙目攝像頭與IMU傳感器時間同步精度至微秒級

雙目模組出廠前會標定嗎?

是,雙目模組出廠前,我們會對攝像頭、IMU、相機-IMU外參(含安裝角、桿臂)等進行專業標定,確保模組到用戶手中時的可用狀態

INDMEIND雙目視覺慣性模組支持運行多種開源算法,實現高精度定位效果(自研VSLAM暫不對外)

完整視頻

JS Game雙目視覺慣性模組支持輸出高精度深度圖像

完整視頻

開源算法示例

ORB運行演示

DSO運行演示(室內環境)

DSO運行演示(室外環境)

VINS運行演示

技術支持

任何產品相關的技術問題均可和在線客服進行交流,我們將盡快為您提供幫助

  • QQ客服

    3457489099

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  • 技術服務郵箱

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