Продвинутый набор для разработки автономных мобильных роботов предназначенный для обучения ROS. Он оснащен NVIDIA Jetson Nano, высокопроизводительным моторами, лидаром, 3D-камерой глубины и 7-дюймовым экраном.
Картографирование и навигация, планирование пути, отслеживание и предотвращение препятствий, автономное вождение, распознавание человеческих черт, соматосенсорное взаимодействие и голосовое взаимодействие
NVIDIA Jetson Nano может запускать основные платформы глубокого обучения, такие как TensorFlow, PyTorch, Caffe/Caffe2, Keras, MXNet. Обеспечьте мощные вычислительные мощности для масштабных проектов искусственного интеллекта. JetAuto на базе Jetson Nano может реализовывать распознавание изображений, обнаружение и позиционирование объектов, оценку позы, семантическую сегментацию, интеллектуальный анализ и другие функции.
JetAuto оснащен высокопроизводительным лидаром, который поддерживает картографирование с использованием различных алгоритмов, включая Gmapping, Hector, Karto и Cartographer. Кроме того, можно реализовать планирование пути, навигацию по фиксированной точке, а также обход препятствий во время навигации. JetAuto использует лидар для обнаружения окружения в режиме реального времени, обеспечивая как одноточечную, так и многоточечную навигацию.
Он поддерживает планирование пути TEB и может отслеживать препятствие в режиме реального времени во время навигации. Таким образом, он может перепланировать маршрут, чтобы избежать препятствия и продолжить движение.
Используя алгоритм RRT, JetAuto Pro может завершить картографирование исследования, сохранить карту и самостоятельно вернуться к исходной точке, поэтому нет необходимости в ручном управлении.
Камера глубины поддерживает 3D-картографирование двумя способами: чистое RTAB-видение и объединение видения, а также лидар, который позволяет JetAuto перемещаться и избегать препятствий на 3D-карте, а также перемещаться по всему миру.
ORB-SLAM — это платформа SLAM с открытым исходным кодом для монокулярных, бинокулярных камер и камер RGB-D, которая способна вычислять траекторию камеры в реальном времени и реконструировать трехмерное окружение. А в режиме RGB-D можно получить реальный размер объекта. Через соответствующий API JetAuto может получить карту глубины, цветное изображение и облако точек камеры.
На основе платформы MediaPipe JetAuto Pro может выполнять распознавание человеческого тела, кончиков пальцев, лиц, 3D-обнаружение и многое другое.
Используйте сетевой алгоритм YOLO и библиотеку моделей глубокого обучения для распознавания объектов. Опираясь на алгоритм фильтрации KCF, робот может отслеживать выбранную цель. JetAuto способен распознавать и отслеживать назначенный цвет, а также одновременно распознавать несколько QR кодов и их координаты.
Кинематическая имитационная модель URDF.
6-микрофонная матрица отлично справляется с локализацией источника звука в дальней зоне, распознаванием голоса и голосовым взаимодействием. По сравнению с обычным микрофонным модулем он может реализовывать более продвинутые функции.
В зависимости от связи между несколькими машинами JetAuto может обеспечить навигацию для нескольких транспортных средств, планирование пути и интеллектуальное предотвращение препятствий.