Aujourd'hui, montrons le processus de déballage et de démarrage de Kit de robot AI Jetbot MINI 2GB.
Si vous recherchez un bon robot pour votre carte de développement Jetbot 2GB. Ne le manquez pas !
Déballage de spectacle
Pour la liste de colisage de ce robot, comme indiqué ci-dessous.
Partie 1-- À propos de la configuration matérielle
Il y a 3 couleurs de pneus au choix : Jaune, Vert, Noir. Lequel préférez-vous ? Je choisis le vert.
La liste de colisage comprend Carte TF (Elle a été écrite dans le fichier image dédié de Jetbot-MINI), pack de batterie 18650 (vous n'avez pas préparé la batterie vous-même), Carte réseau sans fil USB3.0 (qui peut nous aider à transférer des vidéos rapidement).
Partie 2-- À propos de la reconnaissance visuelle par IA
Associé à une caméra haute définition et à un système ROS, il est programmé en Python3.
Yahboom a créé une série de jeux de vision AI et de reconnaissance intelligente pour JetbotMINI, y compris : conduite automatique, suivi de couleur, reconnaissance d'objets, embellissement d'images, reconnaissance de gestes, etc.
◆◆◆Suivi des couleurs
◆◆◆Conduite automatique
◆◆◆Étiquette AR
Pour ces jeux et fonctions, ils fournissent également des matériaux de tutoriel détaillés et du code source ouvert, ce qui est pratique pour les utilisateurs afin de se référer et d'élargir davantage de contenu.
Part3-- Télécommande
Yahboom a spécialement conçu une application de télécommande iOS/Android pour cela. Nous pouvons contrôler la voiture à distance grâce aux boutons de l'application ou au capteur de gravité du téléphone mobile.
De plus, JetbotMINI prend également en charge le contrôleur sans fil, la programmation en ligne JupyterLab et le contrôle à distance du système d'exploitation ROS.
Même montez votre téléphone sur le manette PS2 support pour contrôler le Jetbot-MINI comme un drone RC.
JETBOT MINI est une voiture d'intelligence artificielle ROS développée sur la base de la carte NVIDIA JETSON NANO 2GB. Elle dispose d'un système d'exploitation de robot ROS intégré, d'OPENCV comme bibliothèque de traitement d'image, et de PYTHON3 comme principal langage de programmation. Elle peut être développée à l'aide des outils de programmation en ligne JUPYTERLAB grand public.
La caméra peut ajuster manuellement l'angle de tangage et peut réaliser diverses fonctions telles que la conduite automatique, la reconnaissance des couleurs et la reconnaissance faciale.
Le système d'exploitation de robot ROS, la reconnaissance visuelle et les tutoriels d'apprentissage profond sont entièrement couverts, et le code est entièrement open source. Support de l'interconnexion et du contrôle multiplateforme mobile APP/manette/ordinateur PC.
De nombreux documents de cours et codes sources correspondants pour vous aider à commencer facilement avec ROS et l'intelligence artificielle IA.