. 攝影機機器人使用 RFID 技術，進行運動影像拍攝

RFID世界網 作者：特邀記者 林俊奇

法國機器人影像公司Move’N  See在其運動影像自動化追蹤產品中加入 RFID 即時位置系統(RTLS)技術。這款 Pixio 機器人上方放置了一個攝影機，使用了運動員佩戴的 RFID 腕帶匯出的位置資料。當運動員在賽場時，該機器人會自動進行影像拍攝。

該技術讓運動影像(如衝浪或自行車)的無人拍攝成為可能。體育和影像拍攝愛好者Eric  Willemenot 認為，開發一個解決方案簡化運動員影像拍攝是非常有必要的。他回憶道，創辦這一公司前，他經常會在一些極限運動的地方拍攝影像，例如：使用頭盔相機拍攝跳傘影像。

Willemenot 表示：“影像工具及使用越來越普及。但你首先需要一個拍攝影像的人，然而往往都沒有這個條件。”因此，2012年他創建了這家公司，開發可以拍攝運動影像的機器人。這些影像通常用於訓練目的。2013年，Move 'N See 開發了一款攜帶 GPS 功能的產品。使用者需要攜帶這款設備，機器人根據GPS資訊判斷使用者位置。這款名為 E-Fullmotion 的 GPS 方案可用於戶外場景，尤其是拍照距離長的場景。橡皮艇，騎師，自行車運動員及滑雪者是主要客戶。

對於室內運動來說，這款解決方案並不適用。 GPS 在室內無法良好運行，有些場景下精准度也不夠好。因此，大約兩年前， Move 'N See 開始和愛爾蘭公司 DecaWave 開發適用 RFID 及 RTLS 應用的超寬頻接收器晶片，用於 Pixio 解決方案。該系統使用了內建充電電池及 DecaWave 的 DW1000 UWB 晶片的 RFID 腕帶，該產品符合 IEEE802.15.4-2011(UWB PHY) 標準。

三個內置 DecaWave DW1000 晶片的感測器安裝在影像拍攝區域，用於接收腕帶信號。機器人使用了 Move N'See 軟體，根據感測器讀取資料判斷攝影機的方向。位置資料是根據 RF 信號的 TOF 判定的。Willemenot 解釋：“如果你知道腕帶和每個感測器的TOF距離，那麼你便可以使用三邊測量演算法進行計算。 TOF 的使用是 DecaWave 技術，和 BLE 或 WiFi 系統的主要區別是 BLE 或 WiFi 系統使用接收信號強度指標 (RSSI) 進行計算。 RSSI 並不準確且對環境非常敏感。TOF和UWB技術的使用讓 DecaWave 技術非常精確且可靠。”

運動員開始拍攝影像時，他需要按下腕帶上的按鈕。接著，感測器便可讀取到腕帶傳輸的唯一 ID 號碼資訊。接著，來自這三個讀取器的TOF位置資料會傳輸到 Pixio 機器人，機器人會使用 Move N'See 軟體計算位置並控制攝影鏡頭的拍照方向。Willemenot 稱，使用 DecaWave UWB 技術， Pixio 系統可以在30釐米範圍內根據腕帶判斷人員位置。當人員在區域內移動時，攝影機會根據位置資料跟隨運動，拍攝影像並進行儲存。

一個機器人可跟蹤多個穿戴腕帶的人，但在某一特定時刻只能對一個人進行監控、拍攝。腕帶的位置資訊每秒更新20次。同時，公司正開發一款安卓應用。使用者可以使用該程式進行調焦或更換追蹤的人員。機器人可以通過藍牙連接接收到這些指令。Move 'N See 計畫在2015年9月正式推廣這個系統。該系統售價890美元。

Willemenot稱，他已經接收到來自歐洲，北美，澳洲，紐西蘭的訂單。他補充說，這款系統可以用於200多項室內運動中。此外，一些非體育領域的公司也開始接觸。一家美國教堂準備使用這項技術自動拍攝佈道及儀式。學校也可以使用這一技術錄製講座影像。Pixio 腕帶重量為50克，可以放置在口袋裡。讀取距離為100米。Willemenot稱，這次測試的結果非常理想，對我們來說是一個技術突破。