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人工智能機(jī)器人平臺(tái)

  • 產(chǎn)品型號(hào)： HC-Turtlebot2
  • 產(chǎn)品品牌：
  • 產(chǎn)品規(guī)格： Turtlebot2完全支持 Intel? Open VINO 工具包, 提供最佳的計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)解決方案?
  • 產(chǎn)品價(jià)格： 歡迎咨詢采購，量多優(yōu)惠多，提供完善的售后保障和支持！
  • 咨詢熱線：18062095810

人/機(jī)自動(dòng)化互動(dòng)平臺(tái)很快就會(huì)在現(xiàn)實(shí)成真? 推出的 HC-Turtlebot2, 是一款前沿的異構(gòu)系統(tǒng)平臺(tái)解決方案, 擁有超低功耗和超高性能, 旨在加快醫(yī)療機(jī)器人﹑工業(yè)生產(chǎn)機(jī)器人﹑自動(dòng)駕駛汽車等智能自動(dòng)化的開發(fā)?
Turtlebot2完美結(jié)合 Intel® 第七代酷睿™ i5-7600T 為主的 CPU 系統(tǒng)與 Arria10 GX 系列的 FPGA 加速板卡, 自成一個(gè)長寬高 177X135X76mm 的精巧系統(tǒng)? CPU 系統(tǒng)能提供強(qiáng)大的開發(fā)環(huán)境以及各種通用的接口? 透過 CPU 和 FPGA 之間的 PCIe 高速接口進(jìn)行通信, 讓 FPGA 加速卡能對(duì)各種用戶的應(yīng)用進(jìn)行性能加速? 在 FPGA 加速板卡上還預(yù)留有如 GPIO﹑USB﹑SPI﹑網(wǎng)口以及 CAN 等豐富接口, 讓用戶能夠連接其他系統(tǒng)或傳感器, 實(shí)現(xiàn)與更多系統(tǒng)串接擴(kuò)充的能力?
Turtlebot2完全支持 Intel® Open VINO 工具包, 提供最佳的計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)解決方案? Turtlebot2還支持 TensorFlow﹑MXNet﹑Caffe 等主流學(xué)習(xí)架構(gòu)? 即便維持現(xiàn)有的系統(tǒng), 客戶也能用最高的計(jì)算性能和最低的成本實(shí)踐他們的 AI 應(yīng)用程序, 同時(shí), 邊緣到云端的異質(zhì)執(zhí)行, 也能輕易在 Turtlebot2板上實(shí)現(xiàn)?

產(chǎn)品規(guī)格
1、采用激光雷達(dá)技術(shù)
2、使用體感攝像頭實(shí)時(shí)獲取場(chǎng)景信息
3、大功率電機(jī)及驅(qū)動(dòng)板
4、機(jī)器人金屬機(jī)構(gòu)
5、豐富的外設(shè)接口可以連接各類傳感器和控制器： 陀螺儀、 充電座紅外接線器、 音頻端口及擴(kuò)展接口
6、配備顯示器、 音箱、 麥克風(fēng)
7、軟件含： Ubuntu16.04 、 英特爾 OpenVINO 開放視覺推理與神經(jīng)網(wǎng)路優(yōu)化軟件開發(fā)工具套件、 ROS/ROS2 機(jī)器人操作系統(tǒng) 、 英特爾 AHRI 自適應(yīng)人機(jī)交互開發(fā)軟件庫 、 ROBOT STUDIO 、VISUAL SLAM SDK 、 Quartus Prime等
8、開放的編程接口和便捷的開發(fā)程序
9、集成了搭載英特爾酷睿 i5 或 i7 CPU 的主板
10、平臺(tái)定制的英特爾 Arria 10 FPGA 加速卡以及固態(tài)硬盤
11、可以加配多達(dá)三根英特爾 Movidius TM 神經(jīng)元計(jì)算棒
12、FPGA 加速卡的超強(qiáng)計(jì)算能力， 能以極高的頻率運(yùn)行 SLAM 算法
13、提供人工智能開發(fā)課件包（含開源代碼)
實(shí)驗(yàn)?zāi)夸?br /> OpenVINO實(shí)驗(yàn)?zāi)夸?br /> 1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
1.2前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
1.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和優(yōu)化
1.4OpenVINO工具包的安裝和配置
1.5人工智能與邊緣計(jì)算
1.6深度學(xué)習(xí)和機(jī)器視覺
1.7交通燈車流檢測(cè)Demo
2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概要
2.2 AlexNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.3 VGG卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.4 GoogLeNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2.5 ResNet系列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2.6 Open VINO平臺(tái)介紹
2.7 OpenVINO使用
3.目標(biāo)檢測(cè)基礎(chǔ)
3.1 目標(biāo)檢測(cè)的基本概念
3.2 基于候選區(qū)域的目標(biāo)檢測(cè)R-CNN
3.3 Fast T-CNN目標(biāo)檢測(cè)算法
3.4 Faster T-CNN目標(biāo)檢測(cè)算法
3.5 Yolo算法
3.6 SSD目標(biāo)檢測(cè)算法
3.7 MobileNet目標(biāo)檢測(cè)算法
3.8 基于OpenVINO的手寫體識(shí)別
4.基于OpenVINO的目標(biāo)識(shí)別
4.1 使用Open VINO工具包實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)的過程
4.2 模型優(yōu)化器和推理引擎的使用
4.3 基于Open VINO的車牌識(shí)別
基于OpenVINO的邊緣計(jì)算應(yīng)用
5.1 智能交通燈控制
5.2 智慧教室
5.3 危險(xiǎn)品識(shí)別
ROS實(shí)驗(yàn)?zāi)夸?br /> 1.ROS入門教程
1.1 安裝并配置ROS環(huán)境
1.2 ROS文件系統(tǒng)介紹
1.3 創(chuàng)建ROS程序包
1.4 編譯ROS程序包
1.5 理解 ROS節(jié)點(diǎn)
1.6 理解ROS話題
1.7 理解ROS服務(wù)和參數(shù)
1.8 編寫簡單的消息發(fā)布器和訂閱器 (Python catkin)
1.9 在機(jī)器人上運(yùn)行ROS
2.移動(dòng)平臺(tái)與python教程
2.1 實(shí)現(xiàn)前進(jìn)
2.2 實(shí)現(xiàn)后退
2.3 實(shí)現(xiàn)原地旋轉(zhuǎn)
2.4 實(shí)現(xiàn)左向旋轉(zhuǎn)
2.5 實(shí)現(xiàn)右向旋轉(zhuǎn)
2.6 實(shí)現(xiàn)帶避障的直行導(dǎo)航
2.7 實(shí)現(xiàn)走方形
2.8 實(shí)現(xiàn)多點(diǎn)拍照
2.9 實(shí)現(xiàn)線速度標(biāo)定
2.10 實(shí)現(xiàn)角速度標(biāo)定
3.移動(dòng)平臺(tái)教程
3.1 編寫第一個(gè)ROS腳本
3.2 創(chuàng)建地圖
3.3 自主行駛
3.4 編碼實(shí)現(xiàn)前進(jìn)和避障
3.5 編碼實(shí)現(xiàn)定點(diǎn)導(dǎo)航
3.6 跟隨實(shí)驗(yàn)
3.7 全景地圖演示
3.8 激光雷達(dá)構(gòu)建地圖
4.移動(dòng)平臺(tái)DL入門教程
4.1 深度學(xué)習(xí)框架Caffe安裝
4.2 深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow驗(yàn)證例子
4.3 深度學(xué)習(xí)框架mxnet驗(yàn)證例子
4.4 深度學(xué)習(xí)框架py Torch驗(yàn)證例子
4.5 TensorFlow應(yīng)用
4.6 Pytorch應(yīng)用