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上海中人專業(yè)提供ZRRGZN-03人工智能多維運動控制平臺,是專業(yè)的教學設備生產廠家，我們歡迎您來我們生產基地考察ZRRGZN-03人工智能多維運動控制平臺又進了一步，并為您提供專業(yè)的解決方案多種場景。教學設備可以解決教師教學缺少平臺，學生缺少實操經(jīng)驗的難題貢獻力量。ZRRGZN-03人工智能多維運動控制平臺使用，是中人公司的品質效益保障教學產品。 文章內容中的圖片為參考圖片,僅供參考,以實物為準.
本文關鍵詞：ZRRGZN-03人工智能多維運動控制平臺
智能網(wǎng)關：
l 處理器：64位四核CORTEX-A57，128核MAXWELL GPU重要作用；
l 內存：4GB LPDDR持續向好，板載存儲：64GB；
l 接口：USB3.0×4充足，Micro USB×1進展情況， HDMI×1，RJ45×1綠色化發展，DC5.5×2.1電源接口至關重要；
l 集成Linux、Python等運行環(huán)境用上了，支持數(shù)字圖像處理提升行動、機器視覺、深度學習等算法、硬件基本情況、應用的開發(fā)和學習。
l 搭載 7 寸 LVDS 高清屏高端化。
l AI 自動駕駛平臺車體不小于 360mm*210mm*350mm力量，
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提單產。
l 四驅獨立懸掛輪式駕駛底盤深入實施，大功率減速電機。
激光雷達
相較于傳統(tǒng)技術發展空間，利用紅外激光設備可實現(xiàn)超大屏幕的多點觸摸效果，其反應更快、精度更高足了準備、抗環(huán)境光能力更強合作關系。激光雷達作為核心傳感器，可快速獲得環(huán)境輪廓信息深刻內涵，配合SLAMWARE使用傳遞，可以幫助機器人實現(xiàn)自主構建地圖、實時路徑規(guī)劃與自動避開障礙物深入闡釋。應用領域智能掃地機相關性、家用機器人。
測量半徑：12米物聯與互聯，測量頻率：8000次/秒穩定，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供給、機器人和無人駕駛最核心的技術支撐之一優勢與挑戰，而深度攝像頭就是這類硬件的眼睛。只有機器對“看到的”東西投入力度，定位定姿精度更高時創造，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貢獻法治。利用雙目立體視覺成像原理實現(xiàn)三維定位設備製造，即可進行手勢、肢體動作的綜
使用距離：0.8m至 3.5m之間攻堅克難，視野：58° H, 45 V, 70° D(水平管理，垂直,對角)，傳感器：深度流程，深度影像大泻献�。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)極致用戶體驗，通常 是指在機器人或者其他載體上提供有力支撐，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)建議。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品率，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(huán)境如何不斷發展，進而知道下一步該如何自主行動積極影響。 它在自動駕駛、服務型機器人緊密協作、無人機越來越重要、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(tǒng)發揮重要作用。 一般來講醒悟，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)分去突破，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)傳感器的導航能運用、 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智能設備，支持 語音識別不可缺少、背景移除、增加現(xiàn)實特點、3D 掃描積極回應、目標跟蹤、面部處理等又進了一步，實現(xiàn)基于 ROS 系統(tǒng) 的深度攝像 SLAM 導航和構圖多種場景。
實驗內容
移動機器人控制實驗
l 相機標定
l 動態(tài)目標跟隨
l 基礎運動控制
l 機器人驅動系統(tǒng)
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(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
綜合應用課程設計
l 基于SVM的交通標志識別系統(tǒng)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(tǒng)設計
l 基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的車牌識別系統(tǒng)設計
l 基于CNN與SVM的交通標志的識別系統(tǒng)設計
l 基于HOG與SVM的交通標志識別系統(tǒng)設計
l 基于深度學習的車道線檢測系統(tǒng)設計
