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The Onion Tau Camera는 3D 심도의 카메라입니다. 일반 웹캠처럼 생각해 보세요. 컬러 프레임 대신 3D 깊이 데이터를 생성한다는 점을 제외하면 말입니다. USB 기반, 플러그 앤 플레이 방식으로, 깊이 데이터를 생성하기 위해 추가 계산이 필요하지 않습니다.
Tau는 일반 웹캠만큼 사용하기 쉽습니다. USB 케이블로 컴퓨터에 연결하면 바로 데이터 전송이 시작됩니다. 주요 차이점은 Tau 카메라의 프레임에는 깊이 측정이 포함되어 있다는 것입니다.
시작 안내서에서는 처음 설치 및 문제 해결에 대한 명확한 지침을 제공합니다.
Tau Camera outputs160 x 60픽셀 깊이의 데이터와 함께 그레이스케일의 이미지를 실시간으로 제공합니다. 깊이 감지 범위는 0.1 m - 4.5 m입니다 깊이 데이터는 사람이 사용할 수 있도록 3D 또는 2D로 시각화하거나 프로그램 또는 알고리즘의 입력으로 사용할 수 있습니다.
Tau 카메라의 프레임은 여러 가지 방법으로 구현할 수 있습니다.
2D 깊이 맵
3D 점 구름
일반 2D 영상
프로그램의 배열 또는 행렬 개체
Tau Camera에서 가져온 데이터는 두 가지 방식으로 상호 작용할 수 있습니다. Theau Studio Web Appor를 통해 Python API를 통해 사용할 수 있습니다. 웹 앱과 API는 모두 오픈 소스이기 때문에 이러한 프로그램을 자신의 업무/애플리케이션을 위한 포인트 점차로 활용할 수 있습니다.
우리는 이 소프트웨어를 지속적으로 개선하는 가장 좋은 방법이라고 믿기 때문에 오픈 소스 소프트웨어를 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 저희는 저희 양파 커뮤니티를 소중하게 생각합니다. 여러분의 피드백은 저희 소프트웨어 제품을 개선하고 개선하는 데 항상 중요한 역할을 해 왔습니다!
Tau는 웹 기반 응용 프로그램과 함께 제공되어 컴퓨터에서 실시간으로 카메라 출력을 시각화합니다. TheTau Studio Web App Tau Studio 앱은 Tau 카메라에서 나오는 실시간 깊이 데이터를 가져와 그레이스케일 이미지, 깊이 맵 및 3D 포인트 클라우드로 시각화하여 사용자가 팬, 회전 및 확대/축소를 조작할 수 있도록 합니다. Tau Studio는 Python 프로그램과 HTML 및 javascript로 구축된 웹 앱을 기반으로 합니다.
Tau Studio Web App을 사용하면 데이터를 보고 조작할 수 있습니다.
Tau Camera Python 라이브러리를 사용하여 카메라의 심도 있는 데이터를 사용하여 자신만의 응용 프로그램을 만들 수도 있습니다. 이 라이브러리는 카메라를 구성하고 깊이 데이터를 캡처하는 데 사용하기 쉬운 API를 제공하며 OpenCV와 호환됩니다. API는 100% 오픈 소스이고, 풍부한 문서가 있으며, 바로 사용할 수 있는 예제 프로그램이 함께 제공됩니다.
손 동작: TauLiDARCamera Python 라이브러리의 예제 프로그램 중 하나의 출력에 대한 화면 녹화
라이브러리 소스 코드 및 예제는 에서 사용할 수 있습니다. onGitHuband 설명서는 onReadTheDocs 에서 호스팅됩니다. 위의 화면 캡처는 구단지안에 포함된 피프로그램이다. 자세한 내용과 예시는 repo를 방문하십시오.
깊이 기술: 비행기 탑승 시간 LiDAR
깊이 스트림 출력 해상도: 160 x 60
깊이 스트림 출력 프레임 속도: 30 fps
최소 깊이 거리: 0.1 미터
최대 범위: 4.5 미터
깊이 FOV(시계): 81 x 30
커넥터: USB Type C
치수: 90 x 41 x 20mm
마운트: 4x M3 장착 구멍
Onion Tau Camera PCBA, 차폐 없음.
Tau 카메라는 장면의 조명이나 빛의 양에 영향을 받지 않습니다. 완전한 암흑 또는 직사광선에 사용할 수 있습니다.
위의 장면이 실제로 어떻게 보이는지 알아보세요.
왜 계속해서 The Onion Tau Camera의 기능을 보여드리겠습니다. 카메라 데모를 더 보려면 다음을 수행하십시오.
Tau LiDAR Camera에서 생성된 3D 깊이 데이터는 환경 매핑(SLAM 등)에서 실제 공간의 정확한 거리 측정을 통해 증강 현실을 지원하는 데 이르기까지 모든 분야에 이상적입니다. 또한 다양한 컴퓨터 시각 응용 프로그램(예: 존재 여부 또는 개체 감지, 자동화 시스템 또는 로봇에서 사용)이 있습니다.
Tau Studio 웹 앱을 사용하면 컴퓨터에 렌더링된 Tau Camera의 심도 있는 데이터를 쉽게 볼 수 있습니다. 사용하기 쉬운 하드웨어와 소프트웨어가 결합된 이 솔루션은 3D 깊이 매핑과 그 가능성을 탐색하기 위한 훌륭한 출발점이 됩니다.
Tau Camera의 심도 있는 데이터로 사용자 정의 응용 프로그램을 구축할 준비가 되었다면 OpenCV 호환 Python API를 사용해 다음 활용 사례에 활용할 수 있습니다.
환경 매핑(SLAM 등)
증강 현실
사람 수/존재 감지
물체 감지
로봇 공학
자동화
셀프 드라이빙 카
이 예에서 Tau Camera는 공간 밖으로 들어오고 나가는 사람 수를 계산합니다.
Tau Camera는 심도 있는 데이터를 수집하는 것 이상의 다양한 응용 프로그램과 잠재력을 가지고 있습니다. 다른 유형의 하드웨어와 페어링하여 흥미로운 새 프로젝트를 만들 수 있습니다.
예를 들어, SLAM 스타일 환경 매핑을 위해 IMU 센서와 결합할 수 있습니다. 증강 현실에 관심이 있으십니까? RGB 카메라가 있는 Tau 카메라를 사용하여 정확한 AR 장면을 만들 수 있습니다. 새로운 iPhone은 이미 RGB 및 LiDAR 카메라를 함께 사용하여 이 기술을 사용하고 있으므로 매우 정확한 AR을 만들 수 있습니다.
Tau 카메라는 4개의 장착 구멍이 있어 다른 프로젝트에 쉽게 통합할 수 있습니다.
Tau는 단일 지점 깊이 또는 1차원 스캐너 솔루션을 넘어서는 다음 단계입니다. 기능을 그대로 유지하면서 저렴한 가격으로 설계하였습니다. Tau와 사용 가능한 다른 3D 깊이 매핑 장치의 비교 내용을 살펴보겠습니다.
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양파 타우 리다르 카메라 |
Terabee 3Dcam 80x60 |
인텔 RealSense LiDAR 카메라 L515 |
Seeedstudio DepthEye 3D 를 참조하십시오 |
시edstudio DepthEye Turbo를 참조하십시오 |
Lucid Helios2 TOF 3D 카메라 |
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가격(USD) |
$179 |
$290 |
349달러 |
$159 |
$599 |
$1000 이상 |
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깊이 맵 해상도 |
160 x 60 |
80 x 60 |
1024 x 768 |
80 x 60 |
640 x 480 |
640 x 480 |
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깊이 시야 |
81 x 30 |
74 x 57 |
70 × 55 |
90 x 75 |
31x 24 |
69 x 51 |
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최대 깊이 FPS |
30 |
30 |
30 |
30 |
30 |
30 |
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최소 깊이 거리 |
0.1m |
0.2m |
0.25m |
0.2m |
0.7m |
0.3m |
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최대 깊이 거리 |
4.5m |
4m |
9m |
2m |
6m |
8.3m |
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2D 카메라 |
회색조 |
없음 |
RGB |
없음 |
회색조 |
추가 장치가 필요합니다 |
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2D 해상도 |
160 x 60 |
1920 x 1080 |
640 x 480 |
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2D FOV |
81 x 30 |
70×43 |
31x V24 |
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치수 |
90 x 41 x 20mm |
54 x 53 x 24mm |
61 x 61 x 26mm |
60 x 17 x 12 |
55 x 57 x 57mm |
60 x 60 x 77.5mm |
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마운팅 유형 |
4x M3 장착 구멍 |
M4 나사 슬롯 4개 |
1/4개 20 UNC 나사산 장착 지점 1개, M3 장착 지점 2개 |
없음 |
1/4개 20 UNC 나사산 장착 지점 1개 |
M4 장착 지점 4개 |
기존 양파 커뮤니티는 오랫동안 만들어 왔으며 수천 명의 강인합니다. The Onion 커뮤니티는 수많은 사례, 활용 사례, 데모, 질문, 답변, 및 Oma2 제품군에 대한 자습서가 제공됩니다. LiDAR 프로젝트와 Tau Camera 장치를 지원하기 위해 문서를 확장하게 되어 기쁩니다.
GitHub 리포지토리
시작 가이드
TAU Studio 웹 응용 프로그램
양파 Tau LiDAR 카메라용 Python API
양파 타우 리다르 카메라용 공용 라이브러리
샘플 프로그램 및 예제
게시된 문서
The Onion Tau LiDAR Camera용 Python API
양파 타우 리DAR 카메라용 Python 공용 라이브러리
양파 커뮤니티 리소스
커뮤니티 포럼
양파 블로그
Hackster.IO의 양파 프로젝트
일반적으로 청취자와 취미 생활자 사이에서 LiDAR/TOF 장치의 인기가 상승하고 있음을 알게 되었습니다. 작년, 우리는 Omega2+와 리DAR 스캐너의 기성품 2와 페어링한 실험대메가2 LiDAR Kitthat을 제공합니다. 큰 성공을 거두기 시작했기 때문에 LiDAR와 어떻게 더 잘 협력할 수 있을지 생각하기 시작했습니다.
The OMega2+ Wireless Lidar Kit(더 이상 제공되지 않음)
처음부터 시작하는 대신, 협업을 통해 앞으로 나아가는 것이 가장 좋은 방법이라고 판단했습니다. 올해 초, 우리는 온타리오 주 워털루에서 시작된 Visionary Semiconductor(VSemi)와 협력하여 취미 운전자들이 산업 중심의 심도계 카메라 솔루션을 이용할 수 있도록 하기 시작했습니다. 양파 타우 리DAR 카메라는 이러한 협력 작업의 결과입니다.
세 번의 설계 반복 작업과 프로토타입을 완성했습니다. 첫 번째는 개념과 일반 기능을 검증하는 것이고 두 번째는 장치 비용을 낮추기 위한 노력이며, 세 번째 프로토타입에 대한 마지막 검증 작업을 마무리했습니다. 우리는 이 최종 디자인에 매우 만족합니다. 카메라는 예상대로 작동하고 정확한 심도 데이터를 생성합니다.
이 카메라는 양파 타우 카메라의 초기 프로토타입입니다. 그 이후로 디자인이 상당히 변경되었음을 알 수 있을 겁니다!
중국 선전의 계약 제조업체(CM)에서 양파 타우 리DAR 카메라를 제조합니다. 2016년부터 이 CM과 함께 작업해 왔으며 수만 개의 보드를 성공적으로 생산했습니다. 보드는 항상 품질 보증을 위해 광범위하게 테스트됩니다. 우리는 중국에서 설날을 보낸 2021년 2월에 카메라 제조를 시작할 예정입니다.
왼쪽: SMT 이전 Bare PCB; 오른쪽: 렌즈를 부착하기 전 SMT 후 Tau 단위.
모든 양파 타우 리DAR 카메라는 Mouser Electronics를 통해 Crowd Supply의 주문 처리 서비스를 이용하는 고객에게 배송됩니다. 제조 작업이 완료되면, 우리는 군중 공급으로 대량 배송을 하고, 거기서, 패키지는 우리의 개인 백패스로 배송될 것입니다. 자세한 내용은 주문, 결제 및 배송 관련 유용한 가이드를 참조하십시오.
백어들은 주문 상세 정보를 확인하고 업데이트하며, 더 많은 정보를 Crowd Supply 계정에서 확인할 수 있습니다.
비즈니스 라이센스가 검증 된 공급 업체
감사를 받은 공급업체 
