Onion Tau — доступная 3D-камера глубины, оснащенная датчиком LiDAR (краудфандинг)


Onion больше известен своими платами Omega IoT под управлением OpenWrt, но теперь компания представила совершенно другой продукт: 3D-камеру глубины Onion Tau, оснащенную датчиком LiDAR 160 × 60.

Устройство подключается к главному компьютеру или плате, как веб-камера USB, но вместо передачи стандартных изображений камера выдает трехмерные данные глубины, которые можно использовать для обнаружения тонких объектов, отслеживания движущихся объектов и интеграции в другие приложения, использующие отображение среды, например, такие как SLAM (одновременная локализация и отображение).

Спецификации камеры Onion Tau LiDAR (TA-L10):

  • Глубинная технология — LiDAR Time of Flight
  • Вывод потока глубины — 160 x 60 при 30 кадрах в секунду
  • Диапазон глубины — от 0,1 до 4,5 метров
  • Глубина поля зрения (FOV) — 81˚ x 30 °
  • Двухмерное изображение камеры в градациях серого, отправленное с данными трехмерной карты глубины
  • Хост-интерфейс — порт USB Type-C
  • Размеры — 90 х 41 х 20 мм; 4х монтажных отверстия M3

Доступ к данным с камеры Onion Tau можно получить через веб-приложение Tau Studio или API Python, совместимых с OpenCV, оба из которых имеют открытый исходный код с кодом, выпущенным на Github в репозиториях TauLidarServer иTauLidarCamera. Подробную документацию можно найти на ReadTheDocs.

Камера Onion Tau LiDAR была запущена на Crowd Supply с целью сбора финансирования в размере 10 000 долларов США. За одну камеру вам придется оставить залог 179 долларов. Доставка в США составляет 8 долларов, а в другие страны — по разным ценам. Сторонники должны ожидать, что их бонус будет отправлен в конце мая 2021 года.

Это не первая 3D-камера глубины, основанная на датчике LiDAR, и компания Onion предоставила сравнительную таблицу с другими моделями, такими как Intel RealSense L515 или Seeed Studio DepthEye 3D, показывающую разрешение, диапазон и другие характеристики каждой модели.

Сравнение камер 3D Depth LiDAR

Выражаем свою благодарность источнику из которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.

Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.

0 0 vote
Article Rating
Подписаться
Уведомление о
guest

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.

0 Комментарий
Inline Feedbacks
View all comments