Tính năng thiết bị:
– Nền tảng phát triển rô bốt dịch vụ trong nhà dựa trên Deep learning bao gồm đơn vị trí tuệ nhân tạo-tính toán cụm (nhận dạng / phán đoán) và đơn vị điều khiển hoạt động MCU
– Khối trí tuệ nhân tạo bao gồm một cụm máy tính trong đó 1-4 mô-đun siêu tính toán NVIDIA edge hiệu suất cao sử dụng trong công nghiệp được gắn với công tắc Gigabit trên bo mạch cho phép phát triển và vận hành các mô hình deep learning hiệu suất cao trong hoạt động của rô bốt môi trường hệ thống (ROS2)
– Bộ phận trí tuệ nhân tạo cung cấp các giao diện Gigabit Ethernet, 802.11ac Wi-Fi, Bluetooth, USB 3.0, USB OTG, CAN, I2C, SPI, GPIO để có thể điều khiển hoạt động của xe không người lái
– Bộ điều khiển vận hành được kết nối với bộ phận trí tuệ nhân tạo có CAN bao gồm bộ xử lý STM Cortex-M4 hiệu suất cao, trình điều khiển động cơ, cảm biến siêu âm, cảm biến khoảng cách, Zigbee V3.0 và bộ thu phát CAN để điều khiển phương tiện không người lái trong thời gian thực
– Camera và Lidar 360 độ hiệu suất cao được cung cấp để hiện thực hóa dịch vụ lái xe tự động tìm hiểu và vận hành theo tình hình xung quanh
– Màn hình cảm ứng 11,6 inch với độ phân giải 1080p được cung cấp với giao diện robot dịch vụ thông minh dựa trên GUI
– Micrô và loa kỹ thuật số hiệu suất cao được cung cấp để điều khiển rô bốt và kiểm tra tình trạng rô bốt dịch vụ bằng giọng nói
– Cảm biến siêu âm và cảm biến PSD được cung cấp để cảm nhận chướng ngại vật và lái xe tự động của robot dịch vụ, đồng thời động cơ DC bao gồm bộ mã hóa cũng được cung cấp để tính toán khoảng cách lái xe
– Giao tiếp Wi-Fi và Bluetooth được cung cấp để cho phép điều khiển từ xa rô bốt dịch vụ thông qua PC, điện thoại thông minh và máy tính bảng, đồng thời ZigBee V3.0 được cung cấp để cho phép lái xe nhóm và cộng tác giữa các rô bốt dịch vụ
– Cho phép đào tạo liên tục với pin dung lượng lớn và hệ thống sạc hiệu quả
– Giảm thiểu thời gian cần thiết để cài đặt và thiết lập thư viện và khuôn khổ tương ứng với việc điều khiển Soda OS trong đó Ubuntu Linux được tối ưu hóa cho hệ điều hành rô bốt (ROS2) và deep learning framework dựa trên CUDA
– Hỗ trợ môi trường phát triển tích hợp mở dựa trên Visual Studio Code để phát triển ứng dụng chuyên nghiệp
– Các mô hình học tập của robot dịch vụ dựa trên deep learning và nội dung đào tạo được cung cấp
Thông số kỹ thuật:
+ Thiết bị
– Kích thước: 330 x 450 x 680 (mm)
– Trọng lượng: 17kg (khoảng)
– Pin: 14.8V / 12000mA
– Bánh xe: 2 Bánh xe, Bánh xe phụ 4ea
– Động cơ: DC Geared Motor, 12VDC, Max. 4,7Kg-cm, 180rpm
– Màn hình: 11,6 ”TFT LCD (1920×1080), Độ phân giải: 1920 x 1080, Giao diện: HDMI
– Camera: Resolution: 1080p/30fps; Focus: Auto; Lens: Full HD glass; Field of View: 78°; Interface: USB
– LiDAR: Khoảng cách: 12m; Phạm vi góc: 0 ~ 360độ; Độ phân giải khoảng cách: <0,5 (0,15 ~ 1,5 mét); Độ phân giải góc: 0.9 độ; Thời lượng mẫu: 0,25 mili giây; Tần số mẫu: 4KHz; Tốc độ quét: 10Hz
– Micrô: Micrô kỹ thuật số hiệu suất cao x 4ea; Độ nhạy: -26 dBFS (Đa hướng); Điểm quá tải âm thanh: 120dBSPL; SNR: 63dB
– Đồng hồ đo điện áp / dòng điện: đo DC 4 ~ 28V; Đo dòng điện 0 ~ 10A; Dung sai + – 1%; Nhiệt độ hoạt động -10 ° C ~ 65 ° C
+ Bộ phận AI (nhận thức / phán đoán)
+ Bộ điều khiển