- Propulsé par NVIDIA Jetson Nano (inclus) et basé sur le système d'exploitation du robot (ROS)
- Bras robotisé à vue à la première personne pour la cueillette, le tri et le transport
- Caméra de profondeur et détection et télémétrie de la lumière (Lidar) pour la cartographie et la navigation
- Écran tactile de 7 pouces pour surveiller et déboguer les paramètres
- Open source, avec de nombreux documents PDF et tutoriels fournis
La voiture robotique Hiwonder Jetauto ROS avec Jetson Nano, caméra de profondeur Lidar et écran tactile (kit standard) est équipée d'un NVIDIA Jetson Nano, d'un bras robotique de vision AI, d'un moteur d'encodeur haute performance, d'un Lidar, d'une caméra de profondeur 3D et d'un écran de 7 pouces, qui ouvrir une gamme de fonctionnalités. Le contrôle du mouvement du robot, la cartographie et la navigation, la planification de trajectoire, le suivi et l'évitement d'obstacles, la conduite autonome, la sélection intelligente, la simulation de modèle, l'interaction somatosensorielle et l'interaction vocale peuvent tous être atteints !
Cette combinaison polyvalente de matériel fait du JetAuto Pro une plate-forme idéale pour apprendre et vérifier les fonctions robotiques SLAM, ainsi que pour obtenir des solutions pour le développement ROS. Une multitude de supports d'apprentissage et de didacticiels ROS sont fournis pour vous aider à démarrer rapidement !
Modèles modifiables gratuits :
Le bras robotique de vision et la caméra de profondeur du JetAuto Pro peuvent être démontés, ce qui lui permet de basculer librement entre deux modèles.
Fonction Lidar :
1) Cartographie et navigation Lidar 2D : Le JetAuto est chargé d'un Lidar haute performance qui prend en charge la cartographie avec une variété d'algorithmes, y compris Gmapping, Hector, Karto et Cartographer. De plus, la planification de trajectoire, la navigation à point fixe, ainsi que l'évitement d'obstacles pendant la navigation peuvent être mis en œuvre.
2) Navigation à point unique, navigation multipoint : Le JetAuto utilise Lidar pour détecter l'environnement en temps réel afin d'obtenir une navigation à point unique ainsi qu'une navigation multipoint.
3) Planification de trajectoire TEB, évitement d'obstacles : il prend en charge la planification de trajectoire TEB et est capable de surveiller les obstacles en temps réel pendant la navigation. Par conséquent, il peut replanifier l'itinéraire pour éviter l'obstacle et continuer à se déplacer.
4) Cartographie d'exploration autonome RRT : En utilisant l'algorithme RRT, le JetAuto peut compléter la cartographie d'exploration, enregistrer la carte et revenir au point de départ de manière autonome, il n'y a donc pas besoin de contrôle manuel.
5) Suivi Lidar : En scannant l'objet en mouvement avant, Lidar rend le robot capable de suivre la cible.
6) Lidar Guarding : Protégez les environs et déclenchez l'alarme lors de la détection d'intrus.
Caméra de profondeur :
1) Cartographie et navigation 3D RTAB VSLAM : La caméra de profondeur prend en charge la cartographie 3D de deux manières, la vision RTAB pure et la fusion de la vision et du Lidar, ce qui permet au JetAuto Pro de naviguer et d'éviter les obstacles sur une carte 3D, ainsi que de se déplacer globalement.
2) ORBSLAM2 + ORBSLAM3 : ORB SLAM est un framework SLAM open source pour caméras monoculaires, binoculaires et RVB D, capable de calculer la trajectoire de la caméra en temps réel et de reconstruire un environnement 3D. Et en mode RVB D, la dimension réelle de l'objet peut être acquise.
3) Données de carte de profondeur, nuage de points : grâce à l'API correspondante, le JetAuto Pro peut obtenir une carte de profondeur, une image couleur et un nuage de points de la caméra.
Développement MediaPipe, interaction IA améliorée :
Basé sur le framework MediaPipe, le JetAuto Pro peut effectuer la reconnaissance du corps humain, la détection du bout des doigts, la détection des visages, la détection 3D et plus encore.
Reconnaissance de trajectoire du bout des doigts ; Reconnaissance du corps humain ; Détection 3D ; détection de visage 3D ; AI Deep Learning Framework Utiliser l'algorithme de réseau YOLO et la bibliothèque de modèles d'apprentissage en profondeur pour reconnaître les objets ; Suivi des cibles KCF ; S'appuyer sur l'algorithme de filtrage KCF, le robot peut suivre la cible sélectionnée ; Reconnaissance et suivi des couleurs/étiquettes : le JetAuto Pro est capable de reconnaître et de suivre la couleur désignée, et peut reconnaître plusieurs étiquettes d'avril et leurs coordonnées en même temps ; Réalité augmentée (AR) : après avoir sélectionné les motifs sur l'application, les motifs peuvent être superposés sur l'étiquette d'avril ; Cartographie de l'application ROS Robot : utilisez l'application pour contrôler le JetAuto Pro pour cartographier et naviguer, et afficher des images ; Contrôle des mouvements du corps : reconnaissez et analysez d'abord votre membre et votre corps avec une caméra de profondeur, puis effectuez l'action correspondante en fonction de votre posture.
Bras robotique Smart Vision :
Équipé d'un bras robotique à vision 5DOF, le JetAuto Pro peut sélectionner et trier des objets. De plus, la combinaison du Lidar et du bras robotique permet au JetAuto Pro de se transporter intelligemment pendant la navigation.
Navigation multipoint ; Transport; modèle de simulation cinématique URDF ; Simulation Movelt et contrôle de trajectoire ; Reconnaissance gestuelle; Tri des couleurs ; Suivez la ligne pour franchir les obstacles ; Tri des déchets.
Matrice de microphones à champ lointain :
Ce réseau de 6 microphones est adapté à la localisation de la source sonore en champ lointain, à la reconnaissance vocale et à l'interaction vocale. Par rapport à un module de microphone ordinaire, il peut implémenter des fonctions plus avancées.
navigation par commande vocale ; Localisation de la source sonore ; Bras robotique à commande vocale ; Reconnaissance vocale des couleurs.
Cortège interconnecté :
1) Navigation multi-véhicules : en fonction de la communication multi-machines, le JetAuto Pro peut réaliser une navigation multi-véhicules, une planification de trajectoire et un évitement intelligent des obstacles.
2) Formation intelligente : Un lot de voitures JetAuto Pro peut maintenir la formation, y compris la ligne horizontale, la ligne verticale et le triangle, pendant le mouvement.
3) Contrôle de groupe : Un groupe de JetAuto Pro peut être contrôlé par une seule poignée sans fil pour effectuer des actions de manière uniforme et simultanée.
Simulation de belvédère :
Le JetAuto Pro utilise le framework ROS et prend en charge la simulation Gazebo. Gazebo apporte une nouvelle approche pour contrôler le JetAuto Pro et vérifier l'algorithme dans un environnement simulé, ce qui réduit les exigences expérimentales et améliore l'efficacité.
1) Contrôle de simulation JetAuto Pro : L'algorithme cinématique peut être vérifié en simulation pour accélérer l'itération de l'algorithme et réduire le coût de l'expérience.
2) Visual Data RViz : RViz peut visualiser le résultat de la cartographie et de la navigation, ce qui facilite le débogage et l'amélioration de l'algorithme.
Diverses méthodes de contrôle :
Application WonderAi ; Application Map Nav (Android uniquement) ; Poignée sans fil.
