Ouster proporciona lidar digital, cámaras, computación AI, software de fusión y percepción de sensores, y modelos AI. Fuente: Ouster
Ouster, Inc. lanzó ayer Stereolabs ZED X Nano, una cámara estéreo compacta de montaje en muñeca diseñada para la manipulación robótica, el aprendizaje de imitación y la recopilación de datos de alto rendimiento.
“Building on Stereolabs leadership in AI vision and perception solutions, the ZED X Nano nos permite profundizar en los mercados industriales y robóticos para ganar nuevas tomas que requieren ubicaciones de factor de forma más pequeñas”, dijo el CEO de Ouster Angus Pacala. “El futuro de la IA Física depende de cantidades masivas de datos de imagen de alta calidad y baja latencia recogidos en el borde. Con el ZED X Nano, estamos dando a los roboticistas una mejora importante a sus sistemas de visión, permitiendo a las máquinas sentir, pensar, actuar y aprender con precisión sin precedentes. ”
A medida que los equipos robóticos escalan el aprendizaje de imitación y el aprendizaje de refuerzo para tareas de manipulación, la calidad de imagen RGB y la latencia de captura de extremo a extremo se han convertido en obstáculos críticos. Las cámaras de Legacy dependen de la conectividad USB, capturan la RGB de baja resolución 720p y la profundidad, y requieren tuberías mediadas por la CPU que limitan el rendimiento y agregan latencia.
Ouster diseñado Stereolabs ZED X Nano para resolver estos problemas. Mide un 40% menos en altura que soluciones comparables, y se monta directamente sobre las muñecas robóticas y la herramienta de extremo de brazo. Aprovecha el mismo sensor de obturación global de 1920×1200 que se confía en la línea de cámara de ZED X. Puede capturar imágenes de alta resolución RGB y profundidad hasta 120fps para la capacitación de datos y manipulación.
El ZED X Nano está disponible para pre-orden a partir de hoy. El envío comienza mayo 2026.
ZED X Nano está construido para la IA física, con precisión sub-millímetro
En el corazón de la ZED X Nano es un tubo de captación ultra-bajo de la latencia con una ruta de copia totalmente cero desde el sensor a la GPU, con marcos que fluyen directamente hacia NVIDIA encoders de hardware y AI tuberías de inferencia simultáneamente.
Para los equipos de reunión de datos, esto significa captura de dataset de mayor rendimiento a plena resolución. Para los equipos de despliegue, significa ejecutar la percepción, segmentación y redes de políticas en paralelo en los mismos marcos con más sede de la GPU.
La profundidad está alimentada por el motor Neural Depth de Stereolabs, un sistema de profundidad de estereoeste con precisión sub-millímetro en el eje Z. El motor de profundidad ofrece posicionamiento lateral (XY) significativamente mejor que las cámaras tradicionales de luz estructurada o tiempo de vuelo, dijo Ouster. Proporciona ventajas críticas para la estimación de poses, colocación fina y tareas de montaje donde el error lateral se traduce directamente al fallo de manipulación. Con un rango mínimo de 3 cm de profundidad, la cámara también puede sentir objetos más cercanos que soluciones comparables en el mercado.
Ouster construyó el ZED X Nano con durabilidad en mente. Deportivando un IMU resistente a las vibraciones, la cámara está alimentada por una conexión GMSL2 robusta y cableado de próxima generación diseñado para el movimiento repetido y el estrés del cable de los brazos robóticos. Esto reemplaza a un USB-C frágil con un enlace de grado industrial que lleva video hasta 15 metros con la resistencia EMI y conectores de bloqueo.
ZED X Nano es el último producto de Stereolabs para ofrecer una integración nativa de primera clase con NVIDIA Isaac Sim e Isaac Lab para transferencia sim-a-real, así como soporte nativo ROS y ROS 2. Los equipos que construyen tuberías de aprendizaje de imitación o refuerzo pueden capturar demostraciones de alta fidelidad, entrenar en simulación con modelos de cámara emparejados y desplegarse en hardware, todo en el mismo sensor y pila de software.
El puesto Ouster libera Stereolabs ZED X Nano cámara montada en la muñeca apareció primero The Robot Report.
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