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AI自动驾驶机器人开发平台

时间:2022-11-01 15:51:07    浏览:279

一、产品简介

AI自动驾驶机器人开发平台是中智讯公司开发的一款面向人工智能相关专业的综合型实验设备,主要满足:嵌入式与传感器、机器人控制技术、机器人操作系统、机器视觉技术、机器语言技术、智能边缘计算、人工智能中间件、机器人协作、SLAM导航等课程的实验和实训,是基于新工科和工程教育思维和专业改革而设计的实验平台。

二、功能特色

(1)提供Python语言开发运行环境,支持Python人工智能应用开发。

(2)内置计算机视觉框架OpenCV,提供图像采集、图像转换、边缘检测、图像分割等图像处理功能。

(3)内置深度学习框架TensorFlow、Keras和PyTorch框架,支持高性能深度学习模型推理。

(4)内置VGG、ResNet、SSD、YOLOv3等深度学习图像识别模型,提供手写字识别、光学字符识别、人脸识别和目标检测等功能。

(5)内置JieBa、Gensim、NLTK、HanLP、PocketSphix、PyAudio等业界常用的自然语言处理框架,提供中文分词、词性标注、语音识别、语音合成、文本相似度分析等功能

(6)内置Word2Vec、Seq2Seq等深度学习自然语言处理模型,提供文本分类、文本摘要、情感分析和智能会话聊天等功能。

(7)内置机器人操作系统ROS,提供机器人控制、SLAM地图构建、机器人定位和路径规划等功能。

三、组成部分

AI自动驾驶机器人开发平台提供完整的硬件、软件、课程等教学资源,能够满足人工智能专业相关课程教学、实验、实训需求,同时配套的软件让教学更轻松,项目开发更容易,售后服务更便捷。

自动驾驶平台:采用六驱独立悬挂轮式驾驶底盘,磁吸合多层钢板支架,集成测速、惯导、测距、避障、热源、声源、GPS、TVOC、GAS等传感器,提供自动避障模式,定速巡航模式,定向巡航模式,SLAM地图导航等各种操控,满足人工智能机器人控制、运动、感知、识别等技术的开发和学习。

边缘计算网关:采用高性能ARM CPU&GPU架构嵌入式边缘计算处理器,集成Linux、Python、机器学习、深度学习、ROS系统等运行环境,满足人工智能视觉、语言、机器控制等算法、硬件、应用的开发和学习。

应用拓展模块:实验平台可拓展多维景深摄像头、激光雷达构图仪、多自由度机械臂、AI NPU协处理模块、智联网无线AP等硬件模块,满足人工智能相关应用的开发和学习。

智能产业套件:实验平台可选智联网产业应用套件,包括:智慧停车管理套件、智能人证闸机套件、智能语音家居套件、智能安防预警套件等,满足人工智能综合实训的实验实践需求。

智联平台:实验平台内置AI智联中间件引擎,集成AI系统运行环境、图像/视频算法库、神经网络算法库、智能硬件资源库。提供算法、模型、应用耦合的开发框架,实现算法、模型、硬件、应用的模块化统一接口,能够快速替换任意模块进行AI智联网应用开发。

机器协作:实验平台内置机器人ROS操作系统,能够完成复杂的机器运动学控制,支持机械臂和机器车的ROS协作应用,提供智能边缘计算网关ROS系统及相关应用组件,实现离线脱机实际场景的机器协作案例开发。

雷达导航:实验平台可选择高性能激光雷达构图仪,提供基于智能边缘计算网关平台的激光SLAM系统,能够对室内场景进行360度全方位扫描,基于ROS系统激光SLAM导航获取平面点云地图信息,进行专业的机器人导航应用。

视觉导航:实验平台可选择多维景深摄像头,提供基于智能边缘计算网关平台的视觉SLAM系统,通过立体视觉感知完成图像处理,支持语音识别、背景移除、增加现实、3D扫描、目标跟踪、面部处理等,提供基于ROS系统的视觉SLAM导航和构图,进行专业的机器人导航应用。

网络融合:实验平台内置智联网多网协议网关服务,支持ZigBee、LoRa、LoRaWAN、BLE、Wi-Fi、NB-IoT、LTE等传感网接入,为异构网络提供认证服务、数据接入、地址解析、数据推送和网络配置服务。

四、平台教学资源

《机器视觉技术》本课程基于理论结合实践的学习模式,介绍机器视觉技术的应用概述、图像与视觉系统、机器视觉算法、机器视觉应用、机器视觉云服务以及深度学习应用。通过机器视觉相关技术开发和机器视觉与物联网集成综合联动项目开发,使学生了解人工智能在机器视觉领域的最新发展同时,掌握机器视觉的基础理论、基本方法和实用算法。
《机器语音与语言技术》本课程以全景式的视角,提供自然语言处理领域的基础理论算法知识,以及实际的行业应用案例,使学生能够熟悉自然语言处理技术框架、自然语言处理领域的最新进展,培养学生理解自然语言处理技术基本原理、灵活运用自然语言处理应用技术,熟悉深度学习应用、自然语言处理云服务接口,掌握自然语言处理综合案例开发,培养学生在人工智能应用领域的工程实践能力。
《机器人操作系统》本课程首先讲授机器人操作系统(ROS)的基本框架原理和运行机制,然后介绍了人工智能技术在机器人领域的最新应用情况,同时配以丰富的ROS应用开发案例,通过实战开发培养学生基于ROS开发智能机器人应用的实践能力,达到学校开展机器人操作系统课程教学和科研实践活动的目标。
《人工智能应用技术》本课程以智能+产业为学习目标,通过系统的介绍人工智能与传统产业的结合,了解产业中人工智能的具体应用和创新。依托智物云人工智能中间件平台,快速掌握人工智能行业应用的开发,学习模型、算法、硬件、应用的模块化开发和应用。通过智能驾驶、智能家居、智能安防、智能分拣、智能音箱等系统的设计,掌握智能产业的应用与开发。
《嵌入式Linux技术》RK3399处理器开发平台为核心、主要介绍嵌入式开发环境、系统移植、应用编程、驱动开发、讲解基于嵌入式的物联网产品与AI产品的开发原理、流程。通过本课程的学习可以使学生了解嵌入式的概念、使学生掌握嵌入式的开发环境构建、应用开发、驱动开发、基于嵌入式的物联网产品与AI产品的设计开发、使学生掌握嵌入式产品开发的关键技术。






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