LooperRobotics Insight 9 : La caméra IA autonome pour robots et plateformes dynamiques

Selon cnx-software, LooperRobotics Insight 9 est une caméra spatiale IA autonome à connecter facilement, conçue pour l’intelligence incarnée, les robots quadrupèdes, ainsi que pour des plates-formes mobiles dynamiques. Contrairement aux caméras de profondeur USB standards, telles que l’Intel RealSense D435i ou la Luxonis OAK-D, qui dépendent d’un PC hôte pour le traitement des données, l’Insight 9 intègre un processeur octa-core Arm Cortex-A55 D-Robotics RDK X5. Ce dernier est équipé d’une unité de traitement d’IA capable d’atteindre 10 TOPS, permettant à l’appareil d’exécuter des algorithmes de Visual SLAM (V-SLAM) et de cartographie de profondeur de manière entièrement autonome.

D-Robotics RDK X5 à 1,5 GHz et 10 TOPS : un traitement puissant pour vos robots

Cette caméra dispose d’une unique « matrice de perception à trois yeux ». Elle comporte un capteur RGB haute qualité, le Sony Starvis IMX415 de 8,4 MP, offrant un champ de vision exceptionnel de 188°. En plus de cela, elle intègre deux capteurs d’obturation globaux, SmartSens SG0132, qui assurent une profondeur stéréoscopique avancée. L’Insight 9 est également protégée par un châssis en aluminium CNC particulièrement résistant, qui lui permet de travailler dans des environnements difficiles, tout en étant équipée d’une IMU Bosch BMI088 de qualité automobile, garantissant un suivi dynamique à stress élevé, jusqu’à 24 g.

4 Go de LPDDR4 et 16 Go de stockage : une mémoire adaptée aux besoins des développeurs

En matière de mémoire, l’Insight 9 est équipée de 4 Go de LPDDR4 et de 16 Go de stockage eMMC 5.1. Sa configuration comprend un unique port USB 3.0 Type-C, utilisé pour le transfert de données et l’alimentation, tout en permettant des connexions Ethernet sur USB. Pour assurer un suivi précis, la caméra intègre des micros de classe industrielle à 6 axes, avec une précision de synchronisation inférieure à 10 μs, permettant une large plage gyroscopique de ± 2000 °/s.

Avec une alimentation via USB-C à 5 V/2 A et une consommation typique extrêmement basse de 5 W, cette caméra est également parfaitement adaptée à une utilisation dans une large gamme de températures, allant de -20°C à 85°C.

La caméra fonctionne sous Linux avec un environnement ROS 2 Humble déjà installé, permettant ainsi une connexion immédiate sans la nécessité de configurations compliquées. Une fois connectée à un réseau, qui peut être un contrôleur de robot ou un PC à travers un lien Ethernet virtuel USB, les développeurs ont accès aux sujets ROS pour les données en temps réel. La communication s’effectue via le middleware décentralisé Eclipse Cyclone DDS. Grâce à son NPU de 10 TOPS intégré, l’Insight 9 réalise des tâches complexes telles que la cartographie de profondeur, l’activité V-SLAM et la détection d’objets, tout en générant des flux de données synchronisés pour une analyse précise des images.

Pour assurer des mesures précises de profondeur, l’Insight 9 utilise une configuration de vision stéréo dont la ligne de base mesure 100 mm. Elle parvient à maintenir une erreur de profondeur inférieure à 2 % à proximité et à moins de 8 % à des distances allant jusqu’à 10 mètres. Les mesures optimales en profondeur se situent entre 0,2 m et 8 m, offrant ainsi des résultats fiables. Pour soutenir ses affirmations, la société fournit des graphiques visuels pertinents.

Le graphique ci-dessus montre que lorsque la distance augmente (jusqu’à 10 mètres), l’erreur de mesure tend à augmenter également, bien qu’il soit important de noter les variations irrégulières. Ces sauts sont le résultat de l’« oscillation » commune en vision stéréo due à un échantillonnage discret de pixels. Malgré ces irrégularités, l’erreur demeure en dessous de 8 % même à une distance maximale.

Ce graphique illustre la comparaison entre les lectures de profondeur de la caméra en bleu clair et celles d’une mesure laser précise en bleu foncé. Les résultats montrent que les mesures de l’Insight 9 sont très proches de la réalité, conservant un rapport de 1:1 presque parfait jusqu’à environ 7 mètres, où de légers écarts commencent à se faire sentir.

Le dernier graphique compare la précision de mesure en distance entre trois caméras différentes. L’Intel RealSense D435 perd rapidement en précision après 4 mètres, tandis que l’Intel RealSense D455 commence à surestimer la distance au-delà de 6 mètres. En revanche, l’Insight 9 affiche une meilleure précision sur des distances plus longues, tirant parti de sa technologie avancée. Des détails supplémentaires sur les résultats de mesure et les performances sont disponibles sur la page dédiée à la documentation matérielle.

Cette caméra de profondeur s’inscrit également dans un marché dynamique où plusieurs modèles concurrents, comme l’Orbbec Femto Mega 3D, l’Orbbec Gemini 335Lg, ainsi que l’Orbbec Femto Bolt, qui utilise la technologie ToF, sont présents. Tous ces modèles offrent diverses options adaptées à divers projets technologiques, renforçant ainsi la nécessité d’une comparaison rigoureuse.

Pour ce qui est des prix, le LooperRobotics Insight 9 est proposé sur Kickstarter, avec une option de préinscription à partir de 300 $, offrant 30 % de réduction sur son prix de détail suggéré, qui est de 429 $. Les niveaux de contribution ultérieurs sont disponibles jusqu’à environ 365 $, en fonction des stocks. Les premières expéditions sont prévues pour juin 2026, avec des frais d’expédition inclus lors du paiement, ainsi que les éventuels droits de douane. Pour des spécifications plus détaillées sur cette caméra, leur site produit est à consulter.