- Alimenté par Raspberry Pi 5, compatible avec ROS2, et programmé en Python, ce qui en fait une plateforme idéale pour le développement de robots AI
- Prend en charge à la fois les châssis à roue Mecanum et Ackermann, permettant une flexibilité pour diverses applications et répondant aux besoins divers des utilisateurs
- Équipé de moteurs à encodeur en circuit fermé, de lidar TOF, de caméra de profondeur 3D, de servos à couple élevé, et d'autres pièces avancées pour assurer des performances optimales
- Prend en charge la cartographie SLAM, la planification de trajectoire, la coordination multi-robots, la reconnaissance visuelle, le suivi de cible, et plus encore
- Utilise l'entraînement du modèle YOLOv5 pour permettre la reconnaissance des panneaux de signalisation et des feux de circulation, ainsi que d'autres fonctionnalités de conduite autonome, aidant les
Description du produit
MentorPi est une voiture robot intelligente alimentée par Raspberry Pi 5 et prend en charge ROS2. Elle offre deux options de châssis : roue Mecanum et roue Ackermann. Équipée de moteurs à encodeur en circuit fermé à haute vitesse, de Lidar, d'une caméra de profondeur 3D et de servos à grand couple, elle offre des capacités de haute performance. Celles-ci incluent la cartographie SLAM, la planification de trajectoire, la reconnaissance visuelle et la conduite autonome. Avec l'entraînement du modèle YOLOv5, MentorPi peut détecter les panneaux de signalisation et les feux de circulation. Hiwonder fournit également des tutoriels et des vidéos détaillés sur ROS2 pour aider les utilisateurs à démarrer rapidement. MentorPi est un excellent choix pour la robotique avancée en IA.
① Caméra de profondeur 3D
La caméra de profondeur 3D permet non seulement des fonctions visuelles AI mais prend également en charge des fonctionnalités avancées telles que le traitement des données d'image de profondeur et la cartographie et navigation visuelle 3D.
② Contrôleur Raspberry Pi 5
MentorPi est alimenté par le contrôleur Raspberry Pi 5 vous permettant de vous lancer dans des projets de contrôle de mouvement, de vision par ordinateur et d'OpenCV.
③ STL-19P TOF Lidar
MentorPi est équipé de lidar, qui peut réaliser la cartographie SLAM et la navigation, et prend en charge la planification de trajectoire, la navigation à point fixe et l'évitement dynamique des obstacles.
④ Moteur à encodeur haute performance
Il offre une force robuste, dispose d'un encodeur de haute précision, et comprend une coque de protection pour assurer une durée de vie prolongée.
1) Conception à double contrôleur pour une collaboration efficace
① Contrôleur hôte
- Contrôleur ROS (JETSON, Raspberry Pi, etc.)
- Traitement d'image visuelle AI
- Réseau neuronal profond
- Interaction vocale homme-machine
- Algorithmes AI avancés
- Localisation et cartographie simultanées (SLAM)
② Sous-contrôleur
- Planche d'extension ROS
- Contrôle PID haute fréquence
- Contrôle en circuit fermé du moteur
- Contrôle et retour d'information du servo
- Acquisition de données IMU
- Surveillance de l'état de l'alimentation
2) Fonction Lidar
Mentor Pi est équipé de lidar, qui prend en charge la planification de trajectoire, la navigation à point fixe, la navigation et l'évitement des obstacles, la cartographie par algorithmes multiples, et réalise les fonctions de garde et de suivi lidar.
① Cartographie et navigation Lidar
MentorPi peut réaliser des fonctions SLAM avancées par lidar, y compris la localisation, la cartographie et la navigation, la planification de trajectoire, l'évitement dynamique des obstacles, le suivi et la garde Lidar, etc.
② Méthode de cartographie Lidar 2D
Le Lidar TOF utilise la boîte à outils SLAM pour les algorithmes de cartographie et prend en charge la navigation à point fixe, la navigation multi-points, ainsi que la planification de trajectoire TEB.
③ Navigation multi-points
MentorPi est équipé d'un Lidar de haute précision qui fournit une détection environnementale en temps réel. Il prend en charge à la fois la navigation à point fixe et la navigation multi-points, ce qui le rend adapté à des scénarios de navigation complexes.
④ Cartographie et navigation en coopération multi-robots
En tirant parti de la technologie de communication et de navigation multi-racines, plusieurs robots peuvent collaborer pour cartographier simultanément leur environnement. Cela permet la navigation multi-robots, la planification de trajectoire.
⑤ Évitement dynamique des obstacles
En utilisant le Lidar TOF, MentorPi peut détecter les obstacles pendant la navigation et planifier intelligemment son chemin pour les éviter efficacement.
⑥ Suivi et garde Lidar
MentorPi peut travailler avec Lidar pour scanner et suivre ensuite une cible en mouvement devant. MentorPi utilise le Lidar TOF pour scanner la zone sécurisée. Lorsqu'un intrus est détecté, il se tournera automatiquement vers l'intrus et activera une alarme.
3) Fonction de la caméra de profondeur 3D
Équipé d'une caméra de profondeur Angstrong, Mentor Pi peut percevoir efficacement les changements environnementaux, permettant une interaction AI intelligente avec les humains.
① Reconnaissance et suivi des couleurs
En travaillant avec OpenCV, MentorPi peut suivre une couleur spécifique. Après avoir sélectionné la couleur sur l'application, il émet une lumière de la couleur correspondante et se déplace avec l'objet de cette couleur.
② Suivi de cible
Grâce au positionnement visuel de l'objet cible, l'objet cible peut être mieux ciblé et suivi.
③ Reconnaissance de code QR
MentorPi peut reconnaître le contenu des codes QR personnalisés et afficher les informations décodées.
④ Suivi de ligne visuelle
MentorPi prend en charge la sélection de couleur personnalisée, et le robot peut identifier les lignes de couleur et les suivre.
⑤ Cartographie et navigation 3D RTAB-VSLAM
En utilisant l'algorithme RTAB SLAM et en fusionnant les données de vision et de Lidar pour créer une carte colorée 3D, MentorPi peut naviguer et éviter les obstacles dans cet environnement 3D. Il prend également en charge la relocalisation globale.
⑥ Données de carte de profondeur, nuage de points
Grâce à l'API correspondante, MentorPi peut obtenir une carte de profondeur, une image couleur et un nuage de points de la caméra.
4) Apprentissage profond, conduite autonome
Dans le système ROS, MentorPi a déployé le cadre d'apprentissage profond PyTorch, la bibliothèque de traitement d'image open source OpenCV et l'algorithme de détection de cible YOLOV5 pour aider les utilisateurs qui souhaitent explorer le domaine de la technologie d'image de conduite autonome à profiter facilement de la conduite autonome AI.
① Détection de panneaux de signalisation
Grâce à l'entraînement de la bibliothèque de modèles d'apprentissage profond, MentorPi peut réaliser la fonction de conduite autonome avec la vision AI.
② Maintien de voie
MentorPi est capable de reconnaître les voies de chaque côté pour maintenir une distance de sécurité entre lui et les voies.
③ Stationnement autonome
Combiné avec des algorithmes d'apprentissage profond pour simuler des scénarios réels, le stationnement latéral et l'entreposage peuvent être réalisés.
④ Prise de décision de virage
Selon les voies, les panneaux de signalisation et les feux de circulation, MentorPi estimera le trafic et décidera s'il doit tourner.
⑤ Reconnaissance d'objets YOLO
Utilisez l'algorithme de réseau YOLO et la bibliothèque de modèles d'apprentissage profond pour reconnaître les objets.
⑥ Développement MediaPipe, interaction AI améliorée
MentorPi utilise le cadre de développement MediaPipe pour accomplir diverses fonctions, telles que la reconnaissance des bouts de doigts, la reconnaissance du corps humain, la détection 3D et la détection de visage 3D.
5) Programmation Python open source
MentorPi prend en charge la programmation Python. Tout le code Python intelligent AI est open source, avec des annotations détaillées pour un auto-apprentissage facile.
6) Contrôle par poignée sans fil
MentorPi prend en charge le contrôle par poignée sans fil et peut se connecter au robot via Bluetooth pour contrôler le robot en temps réel.
7) Contrôle par application
L'application WonderPi prend en charge Android et iOS. Changez facilement et rapidement de mode de jeu pour vivre diverses expériences de jeux AI.
