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RFID技术为服务机器人的发展做出一大贡

发布时间:2019-08-15 16:10:42 编辑:笔名

  法国影像公司Move N See在其运动视频自动化追踪产品中加入RFID实时位置系统(RTLS)技术。这款Pixio机器人上方放置了一个摄像机,使用了运动员佩戴的RFID腕带导出的位置数据。当运动员在赛场时,该机器人会自动进行视频拍摄。

  该技术让运动视频(如冲浪或自行车)的无人拍摄成为可能。体育和视频拍摄爱好者Eric Willemenot认为,开发一个解决方案简化运动员视频拍摄是非常有必要的。他回忆道,创办这一公司前,他经常会在一些极限运动的地方拍摄视频,例如:使用头盔相机拍摄跳伞视频。

  Willemenot表示: 视频工具及使用越来越普及。但你首先需要一个拍摄视频的人,然而往往都没有这个条件。 因此,2012年他创建了这家公司,开发可以拍摄运动视频的机器人。这些视频通常用于训练目的。

  201 年,Move'NSee开发了一款携带GPS功能的产品。使用者需要携带这款设备,机器人根据GPS信息判断用户位置。

  这款名为E-Fullmotion的GPS方案可用于户外场景,尤其是拍照距离长的场景。冲浪者,皮划艇,骑手,自行车运动员及滑雪者是主要客户。

  对于室内运动来说,这款解决方案并不适用。GPS在室内无法良好运行,有些场景下精准度也不够好。因此,大约两年前,Move'NSee开始和爱尔兰公司DecaWave开发适用RFID及RTLS应用的超宽频接收器芯片,用于Pixio解决方案。该系统使用了内置充电电池及DecaWave的DW1000UWB芯片的RFID腕带,该产品符合IEEE802.15.(UWBPHY)标准。

  三个内置DecaWave DW1000芯片的读取器安装在视频拍摄区域,用于接收腕带信号。机器人使用了MoveN'See软件,根据读取器读取数据判断摄像机的方向。位置数据是根据RF信号的TOF判定的。

  Willemenot解释: 如果你知道腕带和每个读取器的TOF距离,那么你便可以使用三边测量算法进行计算。TOF的使用是DecaWave技术和BLE或WiFi系统的主要区别。BLE或WiFi系统使用接收信号强度指标(RSSI)进行计算。RSSI并不准确且对环境非常敏感。TOF和UWB技术的使用让DecaWave技术非常精确且可靠。

  运动员开始拍摄视频时,他需要按下腕带上的按钮。接着,读取器便可读取到腕带传输的唯一ID号码信息。接着,来自这三个读取器的TOF位置数据会传输到Pixio机器人,机器人会使用MoveN'See软件计算位置并控制摄像头的拍照方向。

  Willemenot称,使用DecaWave UWB技术,Pixio系统可以在 0厘米范围内根据腕带判断人员位置。

  当人员在区域内移动时,摄像机会根据位置数据跟随运动,拍摄视频并进行存储。

  一个机器人可跟踪多个穿戴腕带的人,但在某一特定时刻只能对一个人进行监控、拍摄。腕带的位置信息每秒更新20次。

  同时,公司正开发一款安卓应用。用户可以使用该程序进行调焦或更换跟踪的人员。机器人可以通过蓝牙连接接收到这些指令。

  Move'NSee计划在2015年9月正式推广这个系统。该系统售价890美元。

  Willemenot称,他已经接收到来自欧洲,北美,澳大利亚,新西兰的订单。他补充说,这款系统可以用于200多项室内运动中。

  此外,一些非体育领域的公司也开始接触。一家美国教堂准备使用这项技术自动拍摄说教或仪式。高校也可以使用这一技术录制讲座视频。

  Pixio腕带重量为50克,可以放置在口袋里。读取距离为100米。Willemenot称,这次测试的结果非常理想,对我们来说是一个技术突破。

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