Ouster proporciona lidar digital, cámaras, computación de IA, software de percepción y fusión de sensores y modelos de IA. | Fuente: Expulsión
Ouster, Inc. Lanzó ayer Stereolabs ZED X Nano, una cámara estéreo compacta montada en la muñeca diseñada para manipulación robótica, aprendizaje por imitación y recopilación de datos de alto rendimiento.
"Aprovechando el liderazgo de Stereolabs en soluciones de visión y percepción de IA, el ZED X Nano nos permite profundizar en los mercados industriales y de robótica para ganar nuevos enchufes que requieren ubicaciones de factores de forma más pequeños", dijo el director ejecutivo de Ouster, Angus Pacala. "El futuro de la IA física depende de cantidades masivas de datos de imágenes de alta calidad y baja latencia recopilados en el borde. Con el ZED X Nano, estamos brindando a los robóticos una importante actualización de sus sistemas de visión, permitiendo a las máquinas sentir, pensar, actuar y aprender con una precisión sin precedentes".
A medida que los equipos de robótica escalan el aprendizaje por imitación y el aprendizaje por refuerzo para tareas de manipulación, la calidad de la imagen RGB y la latencia de captura de un extremo a otro sabe han convertido en obstáculos críticos. Las cámaras heredadas dependen de la conectividad USB, capturan profundidad y RGB de 720p de baja resolución y requieren canalizaciones mediadas por CPU que limitan el rendimiento y agregan latencia.
Ouster diseñó Stereolabs ZED X Nano para resolver estos problemas. Mide un 40% menos de altura que soluciones comparables y sabe monta directamente en muñecas robóticas y herramientas de extremo de brazo. Aprovecha el mismo sensor de obturador global de 1920 × 1200 confiable en toda la línea insignia de cámaras ZED X. Puede capturar imágenes RGB y de profundidad de alta resolución a hasta 120 fps para datos de entrenamiento y manipulación.
El ZED X Nano está disponible para pedidos anticipados a partir de hoy. El envío comienza en mayo de 2026.
ZED X Nano está diseñado para IA física, con precisión submilimétrica
En el corazón del ZED X Nano hay un canal de captura de latencia ultrabaja con una ruta sin copia desde el sensor a la GPU, con fotogramas que fluyen directamente a los codificadores de hardware NVIDIA y canales de inferencia de IA simultáneamente.
Para los equipos de recopilación de datos, esto significa una captura de conjuntos de datos de mayor rendimiento a máxima resolución. Para los equipos de implementación, significa ejecutar redes de percepción, segmentación y políticas en paralelo en los mismos marcos con más espacio de GPU.
Depth funciona con Neural Depth Engine de Stereolabs, un sistema de profundidad estéreo de IA con precisión submilimétrica en el eje Z. El motor de profundidad ofrece un posicionamiento lateral (XY) significativamente mejor que las cámaras tradicionales de luz estructurada o de tiempo de vuelo, dijo Ouster. Proporciona ventajas críticas para la estimación de la postura de agarre, la colocación fina y las tareas de ensamblaje donde el error lateral sabe traduce directamente en fallas de manipulación. Con un rango mínimo de detección de profundidad de 3 cm, la cámara también puede detectar objetos más cerca que soluciones comparables en el mercado.
Ouster construyó el ZED X Nano teniendo en cuenta la durabilidad. Con una IMU integrada a prueba de vibraciones, la cámara está alimentada por una conexión GMSL2 robusta y un cableado de próxima generación diseñado para el movimiento repetido y la tensión del cable de los brazos robóticos. Esto reemplaza un frágil USB-C con un enlace de grado industrial que transmite video hasta 15 metros con resistencia EMI y conectores de bloqueo.
ZED X Nano es el último producto de Stereolabs que ofrece integración nativa de primera clase con NVIDIA Isaac Sim e Isaac Lab para transferencia de simulación a real, así como compatibilidad nativa con ROS y ROS 2. Los equipos que crean canales de aprendizaje por imitación o aprendizaje por refuerzo pueden capturar demostraciones de alta fidelidad, entrenar en simulación con modelos de cámara coincidentes e implementar en hardware, todo en el mismo sensor y pila de software.
