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EL-AIcar自(zì)動駕駛算(suàn)法平台

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系統功能(néng)概述

EL-AIcar自(zì)動駕駛算(suàn)法競賽平台是(shì)真正的(de)智能(• εnéng)車(chē)或是(shì)輪式機(jī)器(q₽↔™ì)人(rén),它在傳統智能(néng)車(chē)的(de)基礎上σ‍≈(shàng)通(tōng)過搭載功能(néng)強大(dà)的(d←✘e)導航計(jì)算(suàn)機(jī),由導航計(jì)算(suàn)機(jī)連接≠α♥↕深度攝像機(jī)來(lái)實現(xiàn)人(ré↕≤n)的(de)雙眼功能(néng),由導航計(jì)算(suàn)機(jī)連接的♦♦↔(de)激光(guāng)雷達對(duì)場(chǎng)景δα掃描并通(tōng)過軟件(jiàn)建模來(lái)判定障礙物(wù)位置從(cóΩ₽≈©ng)而實現(xiàn)自(zì)主導航。

導航計(jì)算(suàn)機(jī)是(shì)以ubuntu為(wèi)操作(z™πuò)系統,并在其上(shàng)的(de)運行(xíng)機§​××(jī)器(qì)人(rén)的(de)ROS系統,該ROS系統可 ∞β&(kě)挂接機(jī)器(qì)人(rén)建模軟件(jiàn)來(lái)仿真設計(jì)各類機&∑₽₩(jī)器(qì)人(rén),也(yě)可(kě)挂接仿€∏真軟件(jiàn)來(lái)驗證相(xiàng)關識别算(suàn)法或<♠ ♦控制(zhì)算(suàn)法從(cóng)而較為(wèi)直觀地(dì)看(k♥φàn)到(dào)機(jī)器(qì)人(rén)模拟的(de)運行(xíng)狀态,為(wèi)‍♣±β真實機(jī)器(qì)人(rén)的(de)設計(jì)與控制(zhì)提供★≈完備的(de)理(lǐ)論基礎。同時(shí)ROS系統還(hái)可(kě)♦Ω以與OPENCV、TensorFlow等視(shì)頻(pín)圖像識别軟件(jiàn)進行(≠≥₽xíng)數(shù)據交互,将其AI的(de)視(shì)覺功能>÷(néng)發揮到(dào)極緻。

車(chē)體(tǐ)控制(zhì)單元部分(fēn)采用( ≤yòng)基于ARM  Cortex-M4 內(n""èi)核的(de)STM32F407處理(lǐ)器(qì),主要(yào)完成"'→"電(diàn)源管理(lǐ)、電(diàn)機(jī)控制φ♠¶φ(zhì)及測速、紅(hóng)外(wài)或超聲波★¶"避障、IMU姿态解算(suàn)及GPS定位功能(néng)。車(chē)體(tǐ)控©γ↔制(zhì)單元通(tōng)過相(xiàng)應接口與做(zuò)AI控制(zhì)的(₽↑ε de)導航計(jì)算(suàn)機(jī)相(xiàng)連,實現(xi<←àn)導航所用(yòng)數(shù)據上(shàng)傳及接收導航計(∑®πjì)算(suàn)機(jī)控制(zhì)指令。同時(shí)引出407所有(yǒu)的₽₩β÷(de)GPIO引腳到(dào)排針,方便用(yòng)→→φ€戶DIY。

 

 

 

系統結構及硬件(jiàn)資源

 

無人(rén)駕駛競賽平台可(kě)分(fēn)為(wèi)室內(nèi)競賽平台與室外(wà§↓i)競賽平台,室內(nèi)平台采用(yòng)英偉達Jetson nano帶GPU的(de)4核♠ A57處理(lǐ)器(qì),可(kě)自(zì)行(xíng)加裝語音(yīn)控制(z∞₽∞λhì)單元進行(xíng)控制(zhì)。采用(yòng)真實的(de)四輪電(diàn)​φ©動代步車(chē)平台,搭載高(gāo)性能(néng)計(jì)算(suàn)機( αjī)、高(gāo)速激光(guāng)雷達與GPS&☆Ω₩單元。其硬件(jiàn)系統結構框圖如(rú)下(xià)所示。

 

整車(chē)采用(yòng)Coretx-M4內(nèi)核的(de)STM32F407•↓>ZE作(zuò)為(wèi)主控制(zhì)器(qì),同時(shí),在小(xiǎ✘™o)車(chē)上(shàng)有(yǒu)豐富的(de)外(wài)圍↔•€擴展資源(如(rú):電(diàn)機(jī)控制(zhì)、>≥無線通(tōng)信、液晶顯示以及各種傳感器(qì)模塊等),它可(kě)以搭配多(d↑αuō)種傳感器(qì),自(zì)身(shēn)即可(kě)完成α£無人(rén)駕駛智能(néng)傳感小(xiǎo)車(♦£©πchē)的(de)基本功能(néng)(包括小(xiǎo)車(γ♣£chē)前進、後退、轉彎、避障等)、也(yě)可(kě)以↕®♠♣自(zì)動駕駛(包括循迹自(zì)動駕駛、感應卡路(lù)徑∞≤α自(zì)動駕駛、GPS導航自(zì)動駕駛等)、同時(shí)可(kě)實現(✔€↔₩xiàn)無線通(tōng)信(ZIGBEE、藍(lán)牙等無線通(tōng)信控制(zhì•✘)小(xiǎo)車(chē)方向)。

自(zì)動駕駛算(suàn)法平台小(xiǎo)車(chē)系統框圖

 

 

 

軟件(jiàn)配置

1、ubuntu操作(zuò)系統。

2、機(jī)器(qì)人(rén)ROS系統。

3、無線遙控手柄,可(kě)實現(xiàn)不(bù)低(dī)于1km∏​α★無線遙控。

4、移動端app可(kě)實現(xiàn)手機(jī)αγ遙控和(hé)姿态遙控。

 

 

 

主要(yào)硬件(jiàn)參數(shù)說(shuō)明(míng>≠)

車(chē)身(shēn)結構

車(chē)身(shēn)采用(yòng)全鋁合金(jīn)支架,帶有(yǒu)擺式與獨立→ε≠懸挂,外(wài)型尺寸(長(cháng)X寬445*358®φMM),采用(yòng)直徑125mm實心輪。

采用(yòng)直流有(yǒu)刷電(diàn)機(jī)(ε©β®功率達35W),減速比1:27,最大(dà)速度1.3m/S,額定♣∞負載能(néng)力10Kg。帶有(yǒu)500線AB相(xiàng)光(gu ₹āng)電(diàn)編碼器(qì)。

帶有(yǒu)阿克曼結構轉向功能(néng),采用(yσ•&✔òng)數(shù)字舵機(jī)、金(jīn)屬齒輪。舵機(j∏↑¥ī)最大(dà)角度180°,工(gōng)作(zuò)電(diàn)壓4.8-7.4V, γ↕扭力20Kg.cm。

采用(yòng)共軸擺式懸挂,可(kě)适應不(bù)平地(dì∞¶<")面。

車(chē)身(shēn)四周有(yǒu)四組超聲波測距模塊,采π≥ ≤用(yòng)HY-SRF05 超聲波測距模塊,2cm-450cm ↑ 的(de)非接觸式距離(lí)感測功能(néng),&en​♠σsp;測距精度可(kě)達高(gāo)到(dào)3mm

帶有(yǒu)GPS定位系統:56通(tōng)道(dào),GPS L1(1575.42Mhz•÷) C/A碼,定位精度:  2.5mCEP(SBAS:2.0φ&mCEP),通(tōng)信協議(yì):  NME↔"∞φA(默認)/UBX Binary ,SBAS:WAAS/EGNOS/MSAS,更新速率: &nbsδαp;最大(dà)5Hz(默認1HZ)。

激光(guāng)雷達:思岚A1

測距範圍:0.15-12m,基于白(bái)色高(gā₩'™©o)光(guāng)反色物(wù)體(tǐ)測得(de);

掃描角度:0-360;

測距分(fēn)辨率:當測量物(wù)體(tǐ)在1.5米範圍內(nèi)分(fēn)辨率±&₽為(wèi)小(xiǎo)于0.5mm;否則分(fēn)辨率小(xiǎo)于✘Ω∏實際距離(lí)的(de)1%;

測量頻(pín)率:2KHz-8KHz;

掃描頻(pín)率1-10Hz;

供電(diàn):5V

視(shì)覺相(xiàng)機(jī):Astra pro

深度範圍:0.6-8m;

功耗:≤2.5W,峰值電(diàn)流小(xiǎo)于500ma;

彩色圖分(fēn)辨率:1280x720@30FPS;640x480@3₽↓¥←0FPS;320x240@30FPS;

深度圖分(fēn)辨率:1280x1024@7FPS©•✔®;640x480@30FPS;320x240@30FPS;160x₽♥120@30FPS;

精度:距離(lí)物(wù)體(tǐ)1m時(shí),±1-3mm;

彩色FOV:H66.1’ V40.2’;

深度FOV:H58.4’ V45.5’;

數(shù)據傳輸:30-45ms;

供電(diàn):USB 5V

英偉達jetson nano B01:

CPU:ARM Coretex-A57 64-bit ,¶♠主頻(pín)1.43Ghz;4核,

GPU:128-core Maxwell @921Mhz;

內(nèi)存:4 GB 64-bit LPDDR4 25.6 ' ↔GB/s;

存儲:可(kě)擴展microSD卡,要(yào)求最小(xiǎo≠ε)16GB UHS-1(超高(gāo)速接口,帶寬能(néng)達到(dào)至少(shǎo↓±×&)104Mb/s)

視(shì)頻(pín)編碼:H.264/H.265(4Kp30β§←)

視(shì)頻(pín)解碼:H.264/H.265(4Kp60,2**4Kp30)

攝像輸入接口:MIPI CSI

攝像輸出接口:2個(gè)HDMI 2.0,Edp1.4

網絡接口:Gigabit Ethernet/M.2 Key E

USB:4個(gè) USB 3.0, USB 2.0 Mi¶×→cro-B

GPIO引腳:40

額定功率:5w/10w

供電(diàn):5V

電(diàn)池采用(yòng)22.2V 5000ma帶保護電(diàn)池,續航能(n↓✘©δéng)力約5小(xiǎo)時(shí)(電(diàn)池容量可(kě)選)

車(chē)體(tǐ)主控STM32F407ZE:

CPU:支持最大(dà)主頻(pín)為(wèi)168 MHz的(de)ARM♥←ε© Cortex-M4內(nèi)核

內(nèi)存:1024KByte FLASH,192+4KByte SRAM

LQFP-144封裝。

4個(gè)傳感器(qì)接口,可(kě)擴展20多(↕♦ &duō)種傳感器(qì)。

1個(gè)4.3寸TFT液晶,分(fēn)辨率480*272。

1組無線通(tōng)信總線,可(kě)擴展Zigbee€€ α、CC1310、藍(lán)牙通(tōng)信。

外(wài)設資源包括6個(gè)USART、12個(gè)16位的(de)定時( ✔←∏shí)器(qì)、2個(gè)32位定時(shí)器(qì)、2個(gè)DM✘£‌A控制(zhì)器(qì)(16通(tōng)道(dào))、3個(gè)S"±×βPI、2個(gè)全雙工(gōng)I2S、3個(gè)I2C、2個(gè) &CAN、3個(gè)12位ADC、2個(gè)12位DA→✔π¶C、SDIO、1個(gè)FSMC接口、2個(gè)USB(支持HOST/SLAVE)、1個(gè₹ε)攝像頭接口、1個(gè)硬件(jiàn)随機(jī)數(shù)生§♥"★(shēng)成器(qì)以及1個(gè)10/100M以太網控制(zhì)器✘±(qì)等

 

 

 

可(kě)開(kāi)設的(de)實驗項目

基于AI CPU系統深度學習(xí)算(suàn)法↕ ←λ實驗
實驗01 構造線性回歸模型 實驗02 邏輯回歸框架 實驗03 叠代完成邏輯回歸模塊 實驗04 神經網絡模型架構
實驗05 訓練神經網絡 實驗06 卷積神經網絡模型架構 實驗07 RNN網絡模型 實驗08 循環神經網絡LSTM
實驗09 雙向循環神經網絡 實驗10 動态循環神經網絡 實驗11 對(duì)抗生(shēng)成網絡 實驗12 目标識别
實驗13 自(zì)編碼器(qì)      

 

基于AI CPU系統應用(yòng)實驗
實驗01 GoogleNet物(wù)體(tǐ)識别 實驗02 FaceNet120人(rén)臉檢測 實驗03 神經網絡Lenet模型 實驗04 手語識别
實驗05 色塊跟蹤 實驗06 視(shì)覺建圖 實驗07 激光(guāng)雷達建圖  

 

基本功能(néng)實驗
實驗一(yī)    小(xiǎo)車(chē)前進實Ωλ驗 實驗二    小(xiǎo)車(chē)後¥÷®退實驗 實驗三    小(xiǎo)車(chē)左轉實驗 實驗四    小(xiǎo)車(chē)右轉實驗
實驗五    自(zì)動避障實驗      

 

自(zì)動駕駛實驗
實驗一(yī)    循迹自(zì)動駕駛實驗 實驗二    GPS導航自(zì)動駕駛實驗    

 

無線通(tōng)信實驗
實驗一(yī)    無線通(tōng)信控制(zhì)方↔  φ向實驗      

 

傳感器(qì)實驗
實驗一(yī)    繼電(diàn)器(qì)實驗 實驗二    光(guāng)照(zhào)度實驗 實驗三    溫濕度實驗 實驗四    紅(hóng)外(w→​ ài)測溫實驗
實驗五    氣壓計(jì)實驗 實驗六    攝像頭實驗 實驗七    GPS實驗  

 

 

 

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