Hoy vamos a mostrar el proceso de desempaquetado y puesta en marcha del Jetbot MINI 2GB AI Robot Kit .
Si buscas un buen robot para tu placa de desarrollo Jetbot 2GB, ¡no te lo pierdas!
Desembalaje del espectáculo
Para ver la lista de embalaje de este robot, como se muestra a continuación.
Parte 1 - Acerca de la configuración del hardware
Hay 3 colores de llantas para elegir: amarillo, verde y negro. ¿Cuál te gustó? Elegí el verde. 
La lista de embalaje incluye una tarjeta TF (se ha escrito en el archivo de imagen dedicado de Jetbot-MINI) , un paquete de batería 18650 (no preparó la batería usted mismo), una tarjeta de red inalámbrica USB3.0 (que puede ayudarnos a transferir videos rápidamente) .
Parte 2: Acerca del reconocimiento visual por IA
Combinado con una cámara de alta definición y un sistema ROS, está programado a través de Python3.
Yahboom ha creado una serie de juegos de visión artificial y reconocimiento inteligente para JetbotMINI, que incluyen: conducción automática, seguimiento de color, reconocimiento de objetos, embellecimiento de imágenes, reconocimiento de gestos, etc.
◆◆◆Seguimiento de color
◆◆◆Conducción automática
◆◆◆Etiqueta AR
Para estos juegos y funciones, también proporcionan materiales tutoriales detallados y código fuente abierto, lo que resulta conveniente para que los usuarios puedan consultar y ampliar más contenido.
Parte 3-- Control remoto
Yahboom diseñó especialmente una aplicación de control remoto para iOS/Android. Podemos controlar el automóvil a distancia mediante los botones de la aplicación o el sensor de gravedad del teléfono móvil.
Además, JetbotMINI también admite controlador inalámbrico, programación en línea JupyterLab y control remoto del sistema operativo ROS.
Incluso puedes montar tu teléfono en el soporte del mango de la PS2 para controlar el Jetbot-MINI como si fuera un dron RC.
JETBOT MINI es un vehículo de inteligencia artificial ROS desarrollado a partir de la placa NVIDIA JETSON NANO de 2 GB. Tiene un sistema operativo robótico ROS integrado, OPENCV como biblioteca de procesamiento de imágenes y PYTHON3 como lenguaje de programación principal. Se puede desarrollar a través de las principales herramientas de programación en línea JUPYTERLAB.
La cámara puede ajustar manualmente el ángulo de inclinación y puede realizar varias funciones como conducción automática, reconocimiento de color y reconocimiento facial.
El sistema operativo del robot ROS, el reconocimiento visual y los tutoriales de aprendizaje profundo están completamente cubiertos, y el código es completamente de código abierto. Admite control de interconexión multiplataforma entre aplicaciones móviles, controladores y computadoras.
Numerosos documentos del curso y códigos fuente correspondientes para ayudarle a comenzar fácilmente con ROS y la inteligencia artificial AI.