攝像機器人使用RFID進行運動視頻拍攝

成都弱電公司訊：

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(tǒng)(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(fā)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(chuàng)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?！币虼?，2018年他創(chuàng)建了這家公司，開發(fā)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(fā)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(fā)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(tǒng)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(qū)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(tǒng)的主要區(qū)別。BLE或WiFi系統(tǒng)使用接收信號強度指標(RSSI)進行計算。RSSI并不準確且對環(huán)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(tǒng)可以在30厘米范圍內根據腕帶判斷人員位置。

當人員在區(qū)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(jiān)控、拍攝。腕帶的位置信息每秒更新20次。

同時，公司正開發(fā)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(tǒng)。該系統(tǒng)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(tǒng)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。