(SeaPRwire) – BEIJING, Ngày 14 tháng 11 năm 2023 — Công ty WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI) (“WiMi” hoặc “Công ty”), nhà cung cấp công nghệ Hologram Tăng cường Thực tế (AR) toàn cầu hàng đầu, hôm nay thông báo rằng họ đã phát triển tương tác nhân-drone thời gian thực dựa trên học máy với DigiFlightGlove. Công nghệ nhằm thực hiện sự kết hợp hoàn hảo giữa điều khiển drone và cử chỉ của con người.
Trong khi điều khiển drone trong không gian ba chiều luôn là một thách thức, DigiFlightGlove của WiMi đã vượt qua những hạn chế của phương pháp điều khiển truyền thống bằng cách kết hợp nhận dạng cử chỉ với học máy. Người dùng chỉ cần đeo găng tay này và ngay lập tức có thể tương tác chính xác với drone thông qua cử chỉ và chuyển động.
Các tính năng của DigiFlightGlove của WiMi bao gồm cấu trúc lệnh đa phương tiện, nhận dạng cử chỉ dựa trên học máy, thuật toán lập lịch nhiệm vụ thông minh, hiệu suất và độ chính xác thời gian thực cao. Thông qua hệ thống cảm biến tích hợp trên găng tay, nó ghi lại các chuyển động nhỏ của bàn tay người dùng và sau đó truyền dữ liệu này đến hệ thống máy chủ thông qua bộ xử lý vi mô được tích hợp. Thông qua giao diện người dùng, dữ liệu tín hiệu này được biến đổi thành tập dữ liệu mượt mà có thể nhận dạng bởi bốn thuật toán học máy khác nhau.
Trong quá trình phát triển, nhóm đã thu thập hàng ngàn mẫu dữ liệu để huấn luyện và tối ưu hóa mạng nơ-ron sâu. Những mẫu này bao gồm một loạt cử chỉ và chuyển động để đảm bảo rằng DigiFlightGlove có thể nhận dạng và giải thích ý định của người dùng một cách chính xác. Sau các thử nghiệm lặp đi lặp lại, công nghệ này đạt tỷ lệ chính xác 98,5%, cung cấp nền tảng vững chắc cho găng tay thông minh mang điều khiển drone.
Công nghệ DigiFlightGlove của WiMi dựa trên găng tay thông minh cho phép tương tác giữa con người và drone thông qua học máy và công nghệ cảm biến:
Găng tay thông minh và tích hợp cảm biến: Trước tiên, một loạt cảm biến được tích hợp vào găng tay, bao gồm cảm biến dẻo dai và bộ xử lý vi mô. Những cảm biến này ghi lại thông tin về chuyển động và tư thế bàn tay người dùng.
Thu thập và xử lý dữ liệu: Khi người dùng đeo găng tay, các cảm biến bắt đầu thu thập dữ liệu về chuyển động bàn tay, bao gồm thông tin như góc uốn của ngón tay và hướng của lòng bàn tay. Dữ liệu này được xử lý bởi bộ xử lý vi mô tích hợp và chuyển đổi thành tín hiệu số.
Xử lý dữ liệu: Dữ liệu thô thu thập cần được tiền xử lý để loại bỏ nhiễu và bất ổn. Điều này có thể bao gồm các bước lọc, cân chỉnh và căn chỉnh dữ liệu để đảm bảo rằng các mô hình học máy tiếp theo có thể giải thích chính xác chuyển động bàn tay.
Khả năng chiết xuất và biến đổi dữ liệu: Các đặc trưng được chiết xuất từ dữ liệu đã xử lý, bao gồm góc khớp ngón tay, tư thế bàn tay, tốc độ chuyển động và những thứ tương tự. Các đặc trưng chiết xuất được chuyển đổi thành định dạng dữ liệu mà mô hình học máy có thể hiểu, thường là tập vector số.
Huấn luyện mô hình học máy: Cần được huấn luyện bằng mô hình học máy cho găng tay thông minh nhận dạng các cử chỉ và chuyển động khác nhau. Thuật toán nhận dạng cử chỉ học máy được sử dụng để cung cấp cho mô hình một lượng lớn dữ liệu mẫu, bao gồm thông tin nhãn của các cử chỉ và hành động khác nhau.
Kiểm tra và tối ưu hóa mô hình: Sau khi huấn luyện, mô hình được kiểm tra để đánh giá độ chính xác của nó trong việc nhận dạng cử chỉ và hành động. Tối ưu hóa và điều chỉnh mô hình dựa trên kết quả kiểm tra nhằm cải thiện độ chính xác.
Nhận dạng thời gian thực và tạo lệnh: Trong việc sử dụng thực tế, khi người dùng thực hiện cử chỉ và chuyển động, dữ liệu thu thập được bởi găng tay thông minh sẽ được nhận dạng thời gian thực bởi mô hình học máy được huấn luyện. Mô hình dịch kết quả nhận dạng thành các lệnh tương ứng, chẳng hạn như nâng cao, hạ thấp, lái xe và các lệnh điều khiển UAV khác.
Lập lịch nhiệm vụ và điều khiển drone: Các lệnh cử chỉ nhận dạng được ánh xạ thành các lệnh điều khiển drone thông qua thuật toán lập lịch nhiệm vụ. Ví dụ, một cử chỉ cụ thể có thể chỉ ra rằng drone quay trái và một cử chỉ khác chỉ ra bay lên. Thuật toán lập lịch nhiệm vụ có thể tạo ra các lệnh điều khiển phù hợp dựa trên chuỗi cử chỉ và yêu cầu thời gian thực để đảm bảo rằng drone di chuyển theo ý định của người dùng.
Giao diện người dùng và tương tác: Để cho phép người dùng tương tác một cách trực quan với hệ thống, có một giao diện người dùng đồ họa (GUI) để hiển thị cử chỉ đã nhận dạng và các lệnh điều khiển UAV tương ứng. Người dùng có thể xem cử chỉ của họ trên giao diện và cũng phản hồi của UAV.
Công nghệ DigiFlightGlove của WiMi mang lại sự linh hoạt chưa từng có trong lĩnh vực tương tác nhân-drone. Với găng tay thông minh, người dùng có thể dễ dàng điều khiển chuyển động của drone với cử chỉ cho chuyến bay và điều hướng chính xác, cũng như mang lại nhiều khả năng đột phá hơn cho ứng dụng drone.
Bài viết được cung cấp bởi nhà cung cấp nội dung bên thứ ba. SeaPRwire (https://www.seaprwire.com/) không đưa ra bảo đảm hoặc tuyên bố liên quan đến điều đó.
Lĩnh vực: Tin nổi bật, Tin tức hàng ngày
SeaPRwire cung cấp dịch vụ phân phối thông cáo báo chí cho khách hàng toàn cầu bằng nhiều ngôn ngữ(Hong Kong: AsiaExcite, TIHongKong; Singapore: SingdaoTimes, SingaporeEra, AsiaEase; Thailand: THNewson, THNewswire; Indonesia: IDNewsZone, LiveBerita; Philippines: PHTune, PHHit, PHBizNews; Malaysia: DataDurian, PressMalaysia; Vietnam: VNWindow, PressVN; Arab: DubaiLite, HunaTimes; Taiwan: EAStory, TaiwanPR; Germany: NachMedia, dePresseNow)
Công nghệ DigiFlightGlove của WiMi là một khám phá về nhu cầu ngày càng tăng đối với các ứng dụng drone và tiền đề của công nghệ mang đeo và học máy để thực hiện một mô hình tương tác mới. Bằng cách kết hợp đồ mang, học máy và công nghệ drone để thực hiện một mô hình tương tác mới, công nghệ DigiFlightGlove của WiMi dự kiến sẽ được áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, bao gồm hàng không, cứu hộ, giải trí, logistics, nông nghiệp, xây dựng và nhiều hơn nữa. Khi các ứng dụng drone mở rộng và công nghệ mang đeo trưởng thành, nhu cầu thị trường đối với công nghệ này sẽ dần tăng lên. Nhà đầu tư, doanh nhân và các tập đoàn lớn có thể tìm kiếm cơ hội hợp tác và đầu tư trong lĩnh vực này nhằm thúc đẩy phát triển và thương mại hóa công nghệ. Công nghệ này mở ra những khả năng chưa từ