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EL-AIcar自(zì)動駕駛算(suàn)法平台
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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