- Construido sobre un chasis Ackermann, ideal para aprender y validar robots basados en dirección
- Impulsado por Raspberry Pi 5, JetAcker soporta ROS, aprendizaje profundo, MediaPipe, YOLO y TensorRT para tareas avanzadas de visión 3D
- Equipado con una cámara de profundidad 3D y Lidar, JetAcker permite control remoto, mapeo 2D, planificación de rutas TEB y evasión dinámica de obstáculos
- Incluye un marco de aleación de aluminio, dirección CNC, ruedas de 100 mm, motores con codificadores Hall y una batería de 6 Ah
- Controle JetAcker a través de la aplicación WonderAi (iOS/Android), mando inalámbrico, ROS o teclado
Descripción del Producto:
JetAcker está impulsado por NVIDIA Jetson Nano y es compatible con el Sistema de Operación de Robots (ROS). Aprovecha los marcos de aprendizaje profundo más utilizados, incorpora el desarrollo de MediaPipe, permite el entrenamiento del modelo YOLO y utiliza la aceleración de TensorRT. Esta combinación ofrece una amplia gama de aplicaciones de visión artificial 3D, incluyendo conducción autónoma, interacción somatosensorial y seguimiento de objetivos KCF. Además, con JetAcker, usted puede aprender y validar varios algoritmos de SLAM robótico.
1) Estructura de Dirección Ackermann con Suspensión de Péndulo
Las ruedas traseras del chasis están siempre en un estado paralelo. Al girar, el ángulo de rotación de la rueda interior es mayor que el de la rueda exterior. La dirección a través de la diferencia en el ángulo de rotación de las ruedas interiores y exteriores se llama dirección Ackermann.
2) Equipado con Lidar y Soporta Navegación de Mapeo SLAM
JetAcker está equipado con lidar, que puede realizar mapeo y navegación SLAM, y soporta planificación de rutas, navegación a puntos fijos y evasión dinámica de obstáculos.
3) Sistema de Dirección CNC
Componentes de alta precisión CNC de metal completo combinados con un servo inteligente de alta capacidad de carga proporcionan una fuerza de rotación excepcional.
4) Rueda Sólida de Alta Densidad
Capacidad de carga, resistencia a la deformación, coeficiente de fricción reducido y desgaste mecánico minimizado, resultando en una vida útil prolongada.
5) Estructura de Suspensión de Péndulo
La estructura de suspensión de péndulo de alta precisión equilibra la fuerza, permitiendo una buena adaptabilidad a superficies irregulares mientras previene cualquier impacto en el motor.
6) Pan-tilt de Alto Rendimiento de 240°
Es impulsado por un servo de bus serial que proporciona protección contra sobrecalentamiento. Su rango de rotación de hasta 240° extiende los rangos de exploración de JetAcker.
1. Diseño de Doble Controlador para Colaboración Eficiente
1) Controlador Principal
- Controlador ROS (JETSON, Raspberry Pi, etc.)
- Localización y Mapeo Simultáneo (SLAM)
- Interacción de Voz Humano-Máquina
- Algoritmos Avanzados de IA
- Redes Neuronales Profundas
- Procesamiento de Imágenes Visuales de IA
2) Sub Controlador
- Controlador de Robot STM32
- Control PID de Alta Frecuencia
- Control de Lazo Cerrado de Motor
- Control y Retroalimentación de Servo
- Adquisición de Datos IMU
- Monitoreo del Estado de Energía
2. Proporciona Imagen del Sistema ROS1 y ROS2
ROS2, la versión mejorada de ROS1, retiene todas sus funciones mientras soporta más sistemas operativos y entornos de compilación. Ofrece control en tiempo real, desarrollo modular mejorado y pruebas, proporcionando características más poderosas y aplicaciones más amplias que ROS1.
3. Navegación de Mapeo con Lidar
JetAcker está equipado con lidar, que soporta planificación de rutas, navegación a puntos fijos, navegación y evasión de obstáculos, mapeo de múltiples algoritmos, y realiza funciones de guardia de radar y seguimiento de radar.
1) Posicionamiento con Lidar
Combinando un codificador de alta precisión desarrollado por Lidar y datos del sensor acelerómetro IMU, JetAuto puede lograr mapeo y navegación precisos.
2) Métodos de Mapeo 2D con Lidar
JetAcker utiliza varios algoritmos de mapeo como Gmapping, HectorKarto y Cartographer. Además, soporta planificación de rutas, navegación a puntos fijos y evasión de obstáculos durante la navegación.
3) Navegación Multipunto, Planificación de Rutas TEB
JetAcker emplea Lidar para detectar el entorno y soporta navegación a puntos fijos, navegación continua multipunto y otras aplicaciones robóticas.
4) Mapeo de Exploración Autónoma RRT
Adoptando el algoritmo RRT, JetAcker puede completar el mapeo de exploración, guardar el mapa y regresar al punto de partida de manera autónoma, por lo que no hay necesidad de control manual.
5) Evasión Dinámica de Obstáculos
JetAcker puede detectar obstáculos en tiempo real durante la navegación y replanificar la ruta para evitar obstáculos.
6) Seguimiento con Lidar
Al escanear el objeto en movimiento frontal, Lidar hace que el robot sea capaz de seguimiento de objetivos.
4. Interacción Mejorada de Visión 3D con IA
JetAcker está equipado con una cámara de profundidad 3D, soporta mapeo y navegación de visión 3D, y puede obtener imágenes de nube de puntos 3D. A través del aprendizaje profundo, puede realizar más juegos interactivos de visión IA.
1) Cámara de Profundidad 3D
Equipado con una cámara de profundidad Astra Pro Plus, JetAcker puede percibir eficazmente los cambios ambientales, permitiendo una interacción inteligente de IA con humanos.
2) Mapeo y Navegación de Visión 3D RTAB-VSLAM
Usando el algoritmo RTAB SLAM, JetAcker crea un mapa 3D coloreado, permitiendo navegación y evasión de obstáculos en un entorno 3D. Además, soporta localización global dentro del mapa.
3) ORBSLAM2+ORBSLAM3
ORB-SLAM es un marco de SLAM de código abierto para cámaras monoculares, binoculares y RGB-D, que es capaz de calcular la trayectoria de la cámara en tiempo real y reconstruir los alrededores 3D. Y en modo RGB-D se puede adquirir la dimensión real del objeto.
4) Datos de Mapa de Profundidad, Nube de Puntos
A través de la API correspondiente, JetAcker puede obtener mapa de profundidad, imagen en color y nube de puntos de la cámara.
5. Aprendizaje Profundo, Conducción Autónoma
A través del aprendizaje profundo, JetAcker puede implementar funciones de conducción autónoma, lo que es una plataforma perfecta para aprender características centrales de la conducción autónoma.
1) Detección de Señales de Tráfico
A través del entrenamiento de la biblioteca de modelos de aprendizaje profundo, JetAcker puede realizar conducción autónoma con visión IA.
2) Mantenimiento de Carril
JetAcker es capaz de reconocer los carriles en ambos lados para mantener una distancia segura entre él y los carriles.
3) Estacionamiento Automático
Combinado con el algoritmo de aprendizaje profundo, JetAcker puede reconocer la señal de estacionamiento, luego se dirige automáticamente al espacio.
4) Toma de Decisiones de Giro
De acuerdo con los carriles, señales de tráfico y semáforos, JetAcker estimará el tráfico y decidirá si girar.
6. Desarrollo de MediaPipe, Interacción de IA Mejorada
JetAcker utiliza el marco de desarrollo de MediaPipe para lograr varias funciones, como reconocimiento de cuerpo humano, reconocimiento de punta de dedo, detección facial y detección 3D.
1) Reconocimiento de Trayectoria de Punta de Dedo
2) Reconocimiento de Cuerpo Humano
3) Detección 3D
4) Detección Facial 3D
7. Interacción de Visión IA
Al incorporar inteligencia artificial, JetAcker puede implementar seguimiento de objetivos KCF, seguimiento de línea, reconocimiento y seguimiento de color/etiqueta, reconocimiento de objetos YOLO y más.
1) Seguimiento de Objetivos KCF:
Basado en el algoritmo de filtrado KCF, el robot puede seguir el objetivo seleccionado.
2) Seguimiento de Línea de Visión:
JetAcker soporta la selección de color personalizada, y el robot puede identificar líneas de color y seguirlas.
3) Reconocimiento y Seguimiento de Color/Etiqueta
JetAcker es capaz de reconocer y seguir el color designado, y puede reconocer múltiples Etiquetas de Abril y sus coordenadas al mismo tiempo.
4) Reconocimiento de Objetos YOLO
Utiliza el algoritmo de red YOLO y la biblioteca de modelos de aprendizaje profundo para reconocer los objetos.
8. Matriz de Micrófonos de Campo Lejano de 6CH
Esta matriz de micrófonos de campo lejano de 6CH es hábil en la localización de fuentes de sonido de campo lejano, reconocimiento de voz e interacción de voz. En comparación con el módulo de micrófono ordinario, puede implementar funciones más avanzadas.
1) Localización de Fuente de Sonido:
A través de la matriz de 6 micrófonos, se logra una localización de alta precisión de fuentes de reducción de ruido. Con reconocimiento de distancia por radar, Hiwonder puede ser convocado en cualquier ubicación.
2) Transmisión de Voz TTS
El contenido de texto publicado por ROS puede ser convertido directamente en transmisión de voz para facilitar el diseño interactivo.
3) Interacción de Voz
El reconocimiento de voz y la transmisión de voz TTS se combinan para realizar interacción de voz y soportar la expansión de la función de conversación de voz en línea de iFlytek.
4) Navegación por Voz
Use comandos de voz para controlar Hiwonder para llegar a cualquier ubicación designada en el mapa, similar al escenario de control de voz de un robot de entrega de alimentos.
9. Formación Interconectada
A través de la comunicación de múltiples aeronaves y la tecnología de navegación, JetAcker puede realizar actuaciones de formación de múltiples aeronaves y juegos de inteligencia artificial.
1) Navegación de Múltiples Vehículos
Dependiendo de la comunicación de múltiples máquinas, JetAcker puede lograr navegación de múltiples vehículos, planificación de rutas y evasión inteligente de obstáculos.
2) Formación Inteligente
Un lote de JetAcker puede mantener la formación, incluyendo línea horizontal, línea vertical y triángulo durante el movimiento.
3) Control de Grupo
Un grupo de JetAcker puede ser controlado por solo un mando inalámbrico para realizar acciones de manera uniforme y simultánea
8. Sistema de Operación de Robots ROS
ROS es un sistema operativo meta de código abierto para robots. Proporciona algunos servicios básicos, como abstracción de hardware, control de dispositivos de bajo nivel, implementación de funcionalidades comúnmente usadas, paso de mensajes entre procesos y gestión de paquetes. Y también ofrece las herramientas y funciones de biblioteca necesarias para obtener, compilar, escribir y ejecutar código en computadoras. Su objetivo es proporcionar soporte de reutilización de código para la investigación y desarrollo de robótica.
10. Simulación Gazebo
JetAcker está construido sobre el Sistema de Operación de Robots (ROS) e integra la simulación Gazebo. Esto permite un control sin esfuerzo del robot en un entorno simulado, facilitando la prevalidación de algoritmos para prevenir posibles errores. Gazebo proporciona datos visuales, permitiéndole observar las trayectorias de movimiento de cada punto final y centro. Esta retroalimentación visual facilita la mejora de algoritmos.
1) Control de Simulación
A través del control de simulación de robots, se puede llevar a cabo la verificación de algoritmos de navegación de mapeo para mejorar la velocidad de iteración del algoritmo y reducir el costo de prueba y error.
2) Modelo URDF
Proporciona un modelo URDF preciso, y observe el efecto de navegación de mapeo a través de la herramienta de visualización Rviz para facilitar la depuración y mejora de algoritmos.
11. Varios Métodos de Control
1) Programación en Python
2) Aplicación WonderAi
3) Aplicación Map Nav (Solo Android)
4) Mando Inalámbrico
