VIS / Sehassistenz-Rennen

W-Visions

JapanJapan

Über das Team

Das Team W-Visions wurde im Rahmen des Labors für intelligente Mechatronik an der Universität Wakayama gegründet, das intelligente mechatronische Technologien erforscht, um das Leben der Menschen angenehmer zu gestalten.
Unser Team besteht aus drei Mitgliedern: dem Piloten, dem Teamleiter und einem Masterstudenten. Durch den Meinungsaustausch zwischen den Teammitgliedern und die Beiträge der anderen Labormitglieder entwickeln wir das Gerät aus verschiedenen Blickwinkeln.
Wir schaffen ein benutzerzentriertes System, indem wir die verschiedenen Meinungen der einzelnen Mitglieder zu Themen wie Robotersteuerung, Deep Learning und Bildverarbeitung einbeziehen und das System auf der Grundlage der Meinung des Piloten verbessern.
Unser System ist sehr einfach strukturiert und durch die Einbeziehung der Intuition des Piloten können wir ein benutzerfreundliches System schaffen.

Über die Pilotin, den Piloten

Toko Momokitani ist 18 Jahre alt. Er studiert im ersten Jahr an einer japanischen Universität. Da er mit kleinen Augäpfeln und ohne Augenlicht geboren wurde, kann er weder Licht noch Schatten in seiner Umgebung wahrnehmen.
Toko hat einen starken Wunsch, sich zu verbessern, und eine sehr proaktive Persönlichkeit, so dass er uns viele nützliche Ratschläge für die Entwicklung von Geräten gibt. Er ist auch bei anderen Aktivitäten mit Begeisterung dabei, was ihn zu einem unentbehrlichen Mitglied des Teams macht und unsere Motivation ständig steigert.

Über das Gerät

Unser Gerät verwendet eine nach unten gerichtete Kamera, um die Umgebung des Piloten effizient zu erfassen. Dies wird erreicht, indem die Kamera am Ende eines Stabes befestigt und nach unten gerichtet wird.
Unser Gerät verwendet den RealSense D455 von Intel, der nicht nur Bilder mit einem weiten Blickwinkel aufnimmt, sondern auch Tiefeninformationen erfasst. Mit einem breiten Spektrum an Umgebungs- und Tiefeninformationen kann es Hindernisse und Objekte von Interesse effektiv erkennen und diese Informationen effizient an den Benutzer weitergeben.
Unser System basiert auf ROS2. Dies ermöglicht es, mehrere Programme auf komplexe Weise zu einem System zu kombinieren und gleichzeitig eine einfache Benutzeroberfläche beizubehalten. Die Bildinformationen werden mit Hilfe von Deep Learning und anderen Techniken entsprechend verarbeitet und die Informationen werden dem Benutzer über eine Audioausgabe mitgeteilt.

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