est une voiture robot ROS d'entrée de gamme adaptée à l'éducation ROS. Il est chargé de NVIDIA Jetson Nano, d'un moteur d'encodeur haute performance, d'un lidar et d'une caméra de profondeur 3D, ce qui ouvre plus de fonctionnalités. Le contrôle du mouvement des robots, la cartographie et la navigation, la planification des chemins, le suivi et l'évitement des obstacles, la conduite autonome, la reconnaissance des caractéristiques humaines, l'interaction
Système de contrôle Nano Jetson
NVIDIA Jetson Nano est capable d’exécuter des frameworks d’apprentissage profond grand public, tels que TensorFlow, PyTorch, Caffe/ Caffe2, Keras, MXNet. Fournir une puissance de calcul puissante pour les projets d’IA massifs. Propulsé par Jetson Nano, JetAuto peut mettre en œuvre la reconnaissance d’images, la détection et le positionnement d’objets, l’estimation des poses, la segmentation sémantique, l’analyse intelligente et d’autres fonctions tout-puissantes.
Cartographie et navigation Lidar 2D
JetAuto est chargé d’un Lidar haute performance qui prend en charge le mappage avec divers algorithmes, y compris Gmapping, Hector, Karto et Cartographer. En outre, la planification des chemins, la navigation à points fixes ainsi que l’évitement des obstacles au milieu de la navigation peuvent être mis en œuvre.
Navigation À Un Point, Navigation À Plusieurs Points
JetAuto utilise Lidar pour détecter l’environnement en temps réel afin d’obtenir une navigation en un seul point ainsi qu’une navigation en plusieurs points.
Planification des chemins TEB, évitement des obstacles
Il prend en charge la planification du chemin TEB et est capable de surveiller l’obstacle en temps réel pendant la navigation. Par conséquent, il peut replanifier l’itinéraire pour éviter l’obstacle et continuer à se déplacer.
Cartographie de l’exploration autonome RRT
En adoptant l’algorithme RRT, JetAuto peut effectuer la cartographie d’exploration, enregistrer la carte et revenir au point de départ de manière autonome, de sorte qu’il n’y a pas besoin de contrôle manuel
Suivi Lidar
En scannant l’objet en mouvement avant, Lidar rend le robot capable de suivre la cible.
Données de carte de profondeur, nuage de points
Grâce à l’API correspondante, JetAuto peut obtenir une carte de profondeur, une image en couleur et un nuage de points de l’appareil photo
Apprentissage profond, conduite autonome
Avec JetAuto, vous pouvez concevoir un scénario de conduite autonome pour mettre en pratique ROS, ce qui vous permet de mieux comprendre les fonctions de base de la conduite autonome.
Détection des panneaux de route
Grâce à la formation de la bibliothèque de modèles d’apprentissage profond, JetAuto peut réaliser une conduite autonome avec une vision de l’IA.
Garde des voies
JetAuto est capable de reconnaître les voies des deux côtés pour maintenir une distance de sécurité entre elle et les voies
Stationnement automatique
Combiné à l’algorithme d’apprentissage profond, JetAuto peut reconnaître le panneau de stationnement, puis se dirige automatiquement dans la fente.
Suivi des cibles KCF
S’intègre sur l’algorithme de filtrage KCF, le robot peut suivre la cible sélectionnée.
Reconnaissance et suivi des couleurs/étiquettes
JetAuto est capable de reconnaître et de suivre la couleur désignée, et peut reconnaître plusieurs balises d’avril et leurs coordonnées.
INFORMATIONS COMPLÉMENTAIRES
- AUTONOMIE (H) 1
- CAPTEURS Capteur détection d'obstacle, LIDAR
- NOMBRE D'AXES 5
- TYPE DE NAVIGATION Cartographie
- CONNEXIONS Ethernet, USB, Wi-Fi
- ECRANS 1x Écran tactile de 7 pouces
- MICROPHONES 6x Microphones
- NOMBRE DE ROUES 4
- BATTERIES (V / MAH) 6000mAh
- LANGAGES DE PROGRAMMATION C++, JavaScript, Python
- SYSTÈMES D'EXPLOITATION Android, iOS
- MÉMOIRE (GO) 32
- MATÉRIAUX Alliage alu
- ACCESSOIRES Tournevis
- POIDS (KG) 3.5
- HAUTEUR (MM) 256
- LARGEUR (MM) 260
- PROFONDEUR (MM) 302
- COULEURS Noir, Vert
- ETAT / PRODUCTION Neuf
- FOURNISSEUR Hiwonder
- CRÉDIT PHOTO Hiwonder
- DERNIÈRE MISE À JOUR 26/02/2023