人工智能多維運動控制平臺,人工智能多維動作實訓(xùn)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(chǎn)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(xùn)臺。這樣能對用戶選型有非常大的幫助。
智能網(wǎng)關(guān)：
l 處理器：64位四核CORTEX-A57，128核MAXWELL GPU；
l 內(nèi)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(huán)境，支持?jǐn)?shù)字圖像處理、機器視覺、深度學(xué)習(xí)等算法、硬件、應(yīng)用的開發(fā)和學(xué)習(xí)。
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(qū)動及傳感驅(qū)動。
l 四驅(qū)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(xùn)臺激光雷達
相較于傳統(tǒng)技術(shù)，利用紅外激光設(shè)備可實現(xiàn)超大屏幕的多點觸摸，其反應(yīng)更快、精度更高、抗環(huán)境光能力更強。激光雷達作為核心傳感器，可快速獲得環(huán)境輪廓信息，配合SLAMWARE使用，可以幫助機器人實現(xiàn)自主構(gòu)建地圖、實時路徑規(guī)劃與自動避開障礙物。應(yīng)用領(lǐng)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(shù)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(chǎn)品化速度。利用雙目立體視覺成像原理實現(xiàn)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，深度影像大小：VGA(640x480) : 30fps，QVGA (320x240): 60fps，接口：USB2.0
工程應(yīng)用方向
機器導(dǎo)航應(yīng)用
同時定位與地圖構(gòu)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(shù)據(jù)進行采集和計算，生成對其自身位置姿態(tài)的定位和場景地圖信息的系統(tǒng)。SLAM 技術(shù)對于機器人或其他智能體的行動和交互能力至為關(guān)鍵，因為它代表了這種能力的基礎(chǔ)：知道自己在哪里，知道周圍環(huán)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(wù)型機器人、無人機、AR/VR 等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)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(tǒng)。 一般來講，SLAM 系統(tǒng)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(qū)分，目前常見的機器人 SLAM 系統(tǒng)一般具有三種形式：基于常規(guī)傳感器的導(dǎo)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(dǎo)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(xiàn)實、3D 掃描、目標(biāo)跟蹤、面部處理等，實現(xiàn)基于 ROS 系統(tǒng) 的深度攝像 SLAM 導(dǎo)航和構(gòu)圖。
人工智能多維運動控制平臺,人工智能多維動作實訓(xùn)臺實驗內(nèi)容
移動機器人控制實驗
l 相機標(biāo)定
l 動態(tài)目標(biāo)跟隨
l 基礎(chǔ)運動控制
l 機器人驅(qū)動系統(tǒng)
l 視覺巡線
l Gmapping建圖
l 激光雷達建圖與導(dǎo)航
l 交通燈識別
l 交通標(biāo)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(tài)傳感
l 移動機器人未知環(huán)境感知
l 移動機器人視覺測距
綜合應(yīng)用課程設(shè)計
l 基于SVM的交通標(biāo)志識別系統(tǒng)設(shè)計
l 基于深度學(xué)習(xí)的車道線檢測與自適應(yīng)巡航設(shè)計
l 基于樸素貝葉斯的移動機器人自助避障系統(tǒng)設(shè)計
l 基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車牌識別系統(tǒng)設(shè)計
l 基于CNN與SVM的交通標(biāo)志的識別系統(tǒng)設(shè)計
l 基于HOG與SVM的交通標(biāo)志識別系統(tǒng)設(shè)計
l 基于深度學(xué)習(xí)的車道線檢測系統(tǒng)設(shè)計
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