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            技術標題:[人工智能多維運動控制平臺,人工智能多維動作實訓臺]

            人工智能多維運動控制平臺,人工智能多維動作實訓臺是專門為用戶解決疑難問題的,非常具有代表性,在客戶進行產品選型前,我們一般建議用戶先看下人工智能多維運動控制平臺,人工智能多維動作實訓臺。這樣能對用戶選型有非常大的幫助。

            人工智能多維運動控制平臺,人工智能多維動作實訓臺

            參考圖片
            人工智能多維運動控制平臺,人工智能多維動作實訓臺以四驅小車為基礎,集成電機/舵機驅動控制器,支持小車和機械臂的精準運動控制,同時搭載豐富的傳感器實現環境、預警、定位等各種數據的采集和監控,配合無線通信模塊,實現人工智能感覺、動作系統的開發和學習。感控單元主控平臺采用 STM32 高性能處理器,可完成嵌入式與傳感器、機器人控制技術課程的學習。配合智能邊緣計算網關,能夠完成基于 ROS 系統的機器人協作開發課程的學習。

            智能網關:

            l 處理器:64位四核CORTEX-A57,128核MAXWELL GPU;

            l 內存:4GB LPDDR,板載存儲:64GB;

            l 接口:USB3.0×4,Micro USB×1, HDMI×1,RJ45×1,DC5.5×2.1電源接口;

            l 集成Linux、Python等運行環境,支持數字圖像處理、機器視覺、深度學習等算法、硬件、應用的開發和學習。

            l 搭載 7 寸  LVDS 高清屏。

            l AI 自動駕駛平臺車體不小于 360mm*210mm*350mm,

            l 采用高性能雙路 ARM Cortex-M4 STM32G4 控制器單元,

            l 提供電機驅動及傳感驅動。

            l 四驅獨立懸掛輪式駕駛底盤,大功率減速電機。

            人工智能多維運動控制平臺,人工智能多維動作實訓臺激光雷達

            相較于傳統技術,利用紅外激光設備可實現超大屏幕的多點觸摸,其反應更快、精度更高、抗環境光能力更強。激光雷達作為核心傳感器,可快速獲得環境輪廓信息,配合SLAMWARE使用,可以幫助機器人實現自主構建地圖、實時路徑規劃與自動避開障礙物。應用領域智能掃地機、家用機器人。

            測量半徑:12米,測量頻率:8000次/秒,掃描頻率:5.5HZ,360度掃描測距

            機器視覺-雙目深度體感攝像頭

            雙目深度體感攝像頭是VR/AR、機器人和無人駕駛最核心的技術支撐之一,而深度攝像頭就是這類硬件的眼睛。只有機器對“看到的”東西,定位定姿精度更高時,才能更好地識別和做出判斷,從而提升機器的可用性和產品化速度。利用雙目立體視覺成像原理實現三維定位,即可進行手勢、肢體動作的綜

            使用距離:0.8m至 3.5m之間,視野:58° H, 45 V, 70° D(水平,垂直,對角),傳感器:深度,深度影像大。篤GA(640x480) : 30fps,QVGA (320x240): 60fps,接口:USB2.0

            工程應用方向

            機器導航應用

            同時定位與地圖構建(Simultaneous Localization And Mapping,簡稱 SLAM),通常 是指在機器人或者其他載體上,通過對各種傳感器數據進行采集和計算,生成對其自身位置姿態的定位和場景地圖信息的系統。SLAM 技術對于機器人或其他智能體的行動和交互能力至為關鍵,因為它代表了這種能力的基礎:知道自己在哪里,知道周圍環境如何,進而知道下一步該如何自主行動。 它在自動駕駛、服務型機器人、無人機、AR/VR 等領域有著廣泛的應用,可以說凡是擁 有一定行動能力的智能體都擁有某種形式的 SLAM 系統。 一般來講,SLAM 系統通常都包含多種傳感器和多種功能模塊。而按照核心的功能模 塊來區分,目前常見的機器人 SLAM 系統一般具有三種形式:基于常規傳感器的導航、 基于激光雷達的 SLAM(激光 SLAM)和基于視覺的 SLAM(Visual SLAM 或 VSLAM)。

            視覺導航

            AI 視覺/語言/控制多維平臺通過多維景深攝像頭立體視覺感知完成圖像處理,支持 語音識別、背景移除、增加現實、3D 掃描、目標跟蹤、面部處理等,實現基于 ROS 系統 的深度攝像 SLAM 導航和構圖。

            人工智能多維運動控制平臺,人工智能多維動作實訓臺實驗內容

            移動機器人控制實驗

            l 相機標定

            l 動態目標跟隨

            l 基礎運動控制

            l 機器人驅動系統

            l 視覺巡線

            l Gmapping建圖

            l 激光雷達建圖與導航

            l 交通燈識別

            l 交通標志識別

            l 車道識別實驗

            l 人臉追蹤

            機器人檢測與感知實驗

            l 機器人視覺感知

            l 移動機器人自主定位與姿態傳感

            l 移動機器人未知環境感知

            l 移動機器人視覺測距

            綜合應用課程設計

            l 基于SVM的交通標志識別系統設計

            l 基于深度學習的車道線檢測與自適應巡航設計

            l 基于樸素貝葉斯的移動機器人自助避障系統設計

            l 基于循環神經網絡的車牌識別系統設計

            l 基于CNN與SVM的交通標志的識別系統設計

            l 基于HOG與SVM的交通標志識別系統設計

            l 基于深度學習的車道線檢測系統設計

             想了解更多的產品信息=》教學設備

             








            發布日期:2022/3/22 14:21:04  本條信息被瀏覽47
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