Robot Mobil JetAuto ROS

Robot Mobil JetAuto ROS este o masina robot ROS de nivel de intrare, special conceputa pentru educatie ROS. Este echipata cu NVIDIA Jetson Nano, un motor encoder de inalta performanta, o unitate pan-tilt rotativa, Lidar, o camera de adancime 3D si un ecran de 7 inch, ceea ce deschide posibilitatea pentru o gama variata de functionalitati. Controlul miscarii robotului, maparea si navigarea, planificarea traseelor, urmarirea si evitarea obstacolelor, conducerea autonoma, recunoasterea caracteristicilor umane, interactiunea somato-senzoriala si interactiunea vocala pot fi toate realizate cu JetAuto!

Caracteristici Robot Mobil JetAuto ROS

Combinatia diversa de hardware face din JetAuto o platforma ideala pentru invatarea si verificarea functiei robotice SLAM, precum si pentru dezvoltarea ROS. Oferim o gama extinsa de materiale si tutoriale ROS, pentru a va ajuta sa incepeti rapid!

NVIDIA Jetson Nano poate rula cadrane de invatare profunda populare, cum ar fi TensorFlow, PyTorch, Caffe/ Caffe2, Keras, MXNet, oferind putere de calcul puternica pentru proiectele masive de inteligenta artificiala. Cu Jetson Nano, JetAuto poate implementa recunoasterea imaginilor, detectarea si pozitionarea obiectelor, estimarea posturilor, segmentarea semantica, analiza inteligenta si alte functii puternice.

Mapare si Navigare cu Lidar 2D

JetAuto este echipat cu un Lidar de inalta performanta care suporta maparea cu diverse algoritmi, inclusiv Gmapping, Hector, Karto si Cartographer. In plus, planificarea traseelor, navigatia catre punctele fixe si evitarea obstacolelor in timpul navigarii pot fi implementate.

Navigare cu Punct unic, Navigare cu Mai Multe Puncte

JetAuto foloseste Lidarul pentru a detecta mediul in timp real, permitand navigarea cu punct unic si navigarea cu mai multe puncte.

Planificarea Traseelor TEB, Evitarea Obstacolelor

Sustine planificarea traseelor TEB si poate monitoriza obstacolele in timp real in timpul navigatiei. Prin urmare, poate replanifica traseul pentru a evita obstacolul si a continua deplasarea.

Harta de Explorare Autonoma RRT

Adoptand algoritmul RRT, JetAuto poate finaliza cartografierea explorarii, salva harta si se poate intoarce autonom la punctul de pornire, fara a fi nevoie de control manual.

Urmarire cu Lidar

Prin scanarea obiectelor din fata, Lidar face ca robotul sa poata urmari tinta.

Supraveghere cu Lidar

Supravegheati mediul si sunati alarma in cazul detectarii unui intrus.

Mapare si Navigare 3D cu RTAB-VSLAM

Camera de adancime suporta maparea 3D in doua moduri, viziune RTAB pura si fuziune de viziune si Lidar, ceea ce permite JetAuto sa navigheze si sa evite obstacolele intr-o harta 3D, precum si sa se relocheze global.

ORBSLAM2 + ORBSLAM3

ORB-SLAM este un cadru de mapare si localizare in timp real in sursa deschisa pentru camere monoculare, binoculare si RGB-D, care poate calcula traiectoria camerei in timp real si reconstrui mediul in 3D. Si in modul RGB-D, se poate obtine dimensiunea reala a obiectului.

Date despre Harta de Adancime, Puncte 3D

Prin intermediul API-ului corespunzator, JetAuto poate obtine harta de adancime, imaginea color si punctele 3D ale camerei.

Invatare Profunda, Conducere Autonoma

Cu JetAuto, puteti proiecta un scenariu de conducere autonoma pentru a pune in practica ROS, ceea ce va permite sa intelegeti mai bine functiile de baza ale condusului autonom.

Detectare Semne Rutiere

Prin antrenarea bibliotecii de modele de invatare profunda, JetAuto poate realiza conducerea autonoma cu viziune AI.

Mentinerea Benzi de Circulatie

JetAuto este capabil sa recunoasca benzile de circulatie de pe ambele parti pentru a mentine o distanta sigura intre ele.

Parcare Automata

In combinatie cu algoritmul de invatare profunda, JetAuto poate recunoaste semnul de parcare, apoi se parca automat in loc.

Decizii de Viraj

In functie de benzi, semnele de circulatie si semafoarele, JetAuto va estima traficul si va decide daca sa vireze sau nu.

Dezvoltare MediaPipe, Interactiune AI Actualizata

Bazat pe cadrul MediaPipe, JetAuto poate efectua recunoasterea corpului uman, detectarea varfului degetelor, detectarea fetei, detectarea 3D si multe altele.

Utilizati algoritmul retelei YOLO si biblioteca de modele de invatare profunda pentru a recunoaste obiectele.

Urmarire Tinta KCF

Bazandu-se pe algoritmul de filtrare KCF, robotul poate urmari tinta selectata.

Recunoasterea Culorii/Tagurilor si Urmarirea

JetAuto poate recunoaste si urmari culoarea desemnata si poate recunoaste mai multe etichete April impreuna cu coordonatele lor.

Realitate Augmentata (AR)

Dupa ce selectati modelele de pe aplicatie, acestea pot fi suprapuse pe eticheta April.

Matricea de Microfoane la Distanta Mare

Aceasta matrice de 6 microfoane este priceputa in localizarea surselor de sunet la distanta mare, recunoasterea vocala si interactiunea vocala. In comparatie cu un modul de microfon obisnuit, poate implementa functii mai avansate.

Navigare Multi-vehicul

Cu ajutorul comunicarii intre mai multe masini, JetAuto poate realiza navigare multi-vehicul, planificare de trasee si evitare inteligenta a obstacolelor.

Formatie Inteligenta

Un grup de masini JetAuto poate mentine o formatie, inclusiv o linie orizontala, o linie verticala si un triunghi, in timpul deplasarii.

Control Grup

Un grup de JetAuto poate fi controlat de o singura maneta wireless pentru a efectua actiuni uniform si simultan.

ROS – Sistemul de Operare pentru Roboti

Un Cadru de Comunicare pentru Roboti Popular la Nivel Mondial

ROS este un sistem de operare meta deschis pentru roboti. Ofera unele servicii de baza, cum ar fi abstractizarea hardware-ului, controlul dispozitivelor la nivel scazut, implementarea functionalitatilor utilizate frecvent, transmiterea mesajelor intre procese si gestionarea pachetelor. De asemenea, ofera instrumente si functii de biblioteca necesare pentru a obtine, compila, scrie si rula cod pe calculatoare. Scopul sau este de a furniza suport pentru reutilizarea codului in cercetarea si dezvoltarea robotica.

Simulare Gazebo

JetAuto utilizeaza cadru ROS si suporta simularea Gazebo. Gazebo aduce o abordare proaspata pentru controlul JetAuto si verificarea algoritmului intr-un mediu simulat, ceea ce reduce cerintele experimentale si imbunatateste eficienta.

Controlul Simularii JetAuto

Algoritmul cinematic poate fi verificat in simulare pentru a accelera iterarea algoritmica si a reduce costurile experimentale.

Date Vizuale

RViz poate vizualiza rezultatele de mapare si navigare, facilitand depanarea si imbunatatirea algoritmilor.

Placa de Expansiune Multifunctionala

Placa de expansiune are un senzor IMU incorporat care poate detecta postura robotului in timp real. Pe aceasta se gasesc 2 canale PWM, doua taste, un LED, un buzzer, o interfata servo cu 9 canale pe bus serial, doua porturi de expansiune GPIO si doua interfete IIC.

Motor cu Encoder Hall

Motorul de 520 vine cu un encoder de inalta precizie si ofera o forta puternica si performanta ridicata. Encoderul Hall incremental AB de faza incorporat se evidentiaza prin precizia sa ridicata si capacitatea sa de anti-interferenta.

Baterie Lipo de 11.1V 6000mAh

Aceasta baterie Lipo de mare capacitate poate alimenta mai bine robotul si poate prelungi durata de functionare a acestuia.

Driver Motor Encoder

JetAuto este echipat cu un driver motor cu encoder cu 4 canale, facilitand controlul motorului.