Unsere Lösungen und Entwicklungen

D'Elite VisionGuard

Innovative Produkte und Technologien für Investoren und Partner

Konzeptuelle Visualisierung

Wahrnehmung als erster Schritt zum Handeln

D'Elite VisionGuard ist ein Softwaremodul für Computer Vision, das Zielobjekte erkennt, ihre Position schätzt und das Ergebnis an eine externe Anwendung oder Roboterplattform überträgt.

Der Kern arbeitet bereits an der lokalen Bildverarbeitung: austauschbare Erkennungsmodelle, Live-Stereomodus bei zwei Kameras, Rückfall auf Mono bei Sensorverschlechterung und Vorkehrungen für Nachtsicht-/Wärmebildquellen.

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Ein Modul – verschiedene Praxisszenarien

Konzeptuelle Darstellung von VisionGuard-Szenarien: Feldüberwachung, Objekterkennung im Lager und nächtliche Perimeterinspektion durch einen Roboter
Konzeptionelle Visualisierung von Szenarien. Die Bilder stammen nicht aus VisionGuard-Tests.
Agrarsektor
Erkennung von Vögeln in der Nähe von Anbauflächen und Einsatz ausgewählter gewaltfreier Abwehrmittel.
Mobile Robotik
Koordinaten und Ereignisse werden an den Roboter übermittelt, um einen Bereich zu überprüfen, einem Hindernis auszuweichen oder die Mission fortzusetzen.
Nachtüberwachung
Möglichkeit zum Anschluss einer Nachtsichtkamera, einer Wärmebildkamera und eines Infrarot-Triggers für Situationen mit schlechten Lichtverhältnissen.
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Wie erfolgt die Verarbeitung?

  1. Die Kameras übertragen Bilder mit Zeitstempeln.
  2. Das Modell findet Objekte der ausgewählten Klasse und wählt das Zielobjekt aus.
  3. Ein Stereobildpaar schätzt die Koordinaten; bei Verwendung einer einzelnen Kamera wird ein explizit gekennzeichnetes Mono-Ergebnis zurückgegeben.
  4. Die Ergebnisse und der Status der Sensoren stehen dem Bediener bzw. dem autonomen Schaltkreis zur Verfügung.
Prototypenvalidierung

Was sich bereits in einem realen Lauf bewährt hat

Das technische Risiko für den Wahrnehmungskern wurde auf dem Prüfstand beseitigt: Nach Mono-Tests wurde ein Live-Stereo-Prototyp mit zwei Kameras getestet. Der Stereomodus war stabil, die Entfernungsschätzung stimmte im Betriebsbereich mit der Kontrollmessung überein, Zielerkennung und sicheres Abschalten bei Videoausfall wurden bestätigt.

Der Stereo-Prototyp wurde getestet und hat die angestrebten Eigenschaften erreicht.

Zwei Kameras, eine feste Stereobasis, Live-Aufnahme und YOLO-Detektion: Modus=Stereo mit Tiefenquelle=Stereo; die Tiefenschätzung entspricht der tatsächlichen Objektposition in typischer Arbeitsentfernung. Bei Fehlern in der Zuordnung erfolgt ein kontrollierter Rückfall auf Mono.

Stereomodus ~99% Der Anteil der Frames im Modus „Stereo“ in einem erfolgreichen Durchlauf ist eine stabile Stereogeometrie und kein zufälliges Zusammentreffen.
Distanz Vereinbart Die Tiefenschätzung für ein aktives Paar stimmt mit der Kontrollmessung im Betriebsbereich überein; eine stabile Entfernungsgenauigkeit im Zielszenario wurde zuvor am Mono bestätigt.
Fehlertoleranz Sicherer Leerlauf Kameraausfall → Sicherheitsmodus; kein Ziel im Bild → Arbeitsmodus ohne falsche Leerlaufzeiten; nach Wiederherstellung des Datenflusses arbeitet die Schaltung weiter.
Für den Investor

Der Kern der Stereowahrnehmung wurde bereits auf Hardwarebasis erprobt: Detektion, Triangulation und Fallback funktionieren. Phase 1 ist abgeschlossen; nun arbeiten wir an den Zielmodellen und der Sensorschaltung, gefolgt von einem Pilotprojekt mit Kalibrierung für eine spezifische Konfiguration auf Kundengeräten.

Nahbereich

Wird das Objekt vom unteren Bildrand abgeschnitten, schaltet der Stereoanker auf den Kopf (Auto/Top) um, und Mono passt die scheinbare Höhe an – weniger Z-Fehler bei der Annäherung des Roboters.

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Sensoren verbessern verschiedene Teile des Systems.

Stereo RGB
Ein Kamerapaar wurde bereits im Live-Betrieb getestet: Synchronisation, Abgleich und Triangulation der Koordinaten in einem gemeinsamen System.
Nachtsicht- und Wärmebildkamera
Zusätzliche Bilder können die Beobachtung in der Dämmerung und bei Dunkelheit verbessern.
IR-Sensor
Dient als Anwesenheits- oder Bewegungsauslöser und hilft, eine unnötige vollständige Analyse zu vermeiden.
Laser-Entfernungsmesser
Man kann die Entfernung zum Objekt festlegen, auf das der Strahl gerichtet ist.

Die Sensorlogik wird im Softwarekern unterstützt. Hardwareadapter und Feldtests zusätzlicher Sensoren werden separat durchgeführt.

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Verbindung mit der Autonomieschicht

VisionGuard meldet, was das System sieht. Die Autonomieschicht entscheidet, wie die Mission ausgeführt wird.

Die beabsichtigte Verbindung: Zielkoordinaten und Sensorstatus werden an die Roboterschaltung übermittelt, die den Missionsschritt einleitet, Ereignisse aufzeichnet und eine Fehlerkorrekturstrategie implementiert.

Die ROS-2-Bridge und das Simulationsframework der Autonomieschicht sind voneinander getrennt. Die Integration mit VisionGuard und der Physikplattform ist noch nicht abgeschlossen.

Autonomieebene anzeigen
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Implementierungsphasen

Phase 1Prototyp und grundlegende ValidierungVollendet

Abgeschlossen: Mono- und Stereo-Prototyp an Live-Kameras, stabiler Modus = Stereo, konsistente Entfernungsschätzung im Arbeitsbereich, Zielauswahl und sicherer Leerlauf.

Phase 2Zielmodelle und sensorische SchaltkreiseAktuell

Konfiguration austauschbarer Modelle für spezifische Objektklassen, Bewertung der Erkennungsqualität und Anschluss zusätzlicher Sensoren je nach Szenario.

Phase 3IntegrationspilotPlanen

Koordinaten und Ereignisse werden an die Autonomieschicht übertragen, und die Mission wird in einer Simulation und auf der Plattform des Kunden verifiziert. Die stereoskopische Kalibrierung des Kamerapaares erfolgt an einem speziellen Gerät innerhalb der Anlage, das auf die Kamerageometrie und die Standortkonfiguration abgestimmt ist.

Phase 4Feldtests und SkalierungPlanen

Überprüfen Sie Genauigkeit und Robustheit in der Zielumgebung und bereiten Sie eine wiederholbare Implementierung für neue Standorte und Gerätetypen vor.

Aktueller Stand

Phase 1 ist abgeschlossen – die Zielmodelle befinden sich in der Entwicklung.

Phase 2

Phase 1 ist abgeschlossen: Der Stereo-Prototyp wurde getestet und hat die geforderte Leistung erbracht. Phase 2 läuft derzeit – Zielerkennungsmodelle und Erweiterung der Sensorschaltung. Die Kalibrierung des Stereopaars für das kundenspezifische Gerät ist Bestandteil von Phase 3 (Integrationspilotprojekt).

Wir laden interessierte Investoren und Kunden ein, Computer-Vision-Anwendungen in Robotik und andere Geräte zu integrieren.

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