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HL-RGZN AI人工智能實驗箱

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更新時間：2024-06-02 08:26:29瀏覽次數(shù)：156次

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產(chǎn)品簡介

HL-RGZNAI人工智能實驗箱AI人工智能涉及到知識比較廣闊，需要有較強的數(shù)學基礎、編程基礎及相關的嵌入式開發(fā)能力

詳細介紹

HL-RGZN AI人工智能實驗箱

AI人工智能涉及到知識比較廣闊，需要有較強的數(shù)學基礎、編程基礎及相關的嵌入式開發(fā)能力。目前已有的書籍或者產(chǎn)品，要么過于理論，很容易讓我們從入門到放棄，要么開發(fā)過于復雜，沒有基礎的人卻而止步，綜上所訴我們開發(fā)了全新的DB-SD23 AI人工智能實驗箱。
我們基于多維度學習實踐平臺，置身初學者角度，從基礎單獨的GPIO擴展開始學習過渡到傳感器實驗項目再進入OpenCV、PyTorch、ROS機器人系統(tǒng)，機器運動學，AI視覺，AI聽覺等學習，從而學會AI人工智能開發(fā)。

一.AI核心
GPU：128核NVIDIA Maxwell GPU
CPU：4核cortex-A57處理器
內(nèi)存：4 GB LPDDR 25.6 GB/s
算力：472 GFLOP

基于NVIDIA強大的Al計算能力，系統(tǒng)內(nèi)核是一個小巧卻功能強大的計算機，它可以讓你并行運行多個神經(jīng)網(wǎng)絡、對象檢測、分割和語音處理等應用程序，系統(tǒng)搭載四核cortex- A57處理器，128核Maxwell GPU及4GB LPDDR內(nèi)存，帶來足夠的Al計算能力，提供472GFLOP算力，并支持一系列流行的Al框架和算法，比如TensorFlow、Pytorch、caffe/caffe2、Keras、MXNET等
二.系統(tǒng)框架與AI框架
系統(tǒng)預裝ubuntu18.04操作系統(tǒng)，所有環(huán)境代碼庫文件均已安裝，開機即用。
Ubuntu 18.04 LTS在云計算領域效率，特別適用于機器學習這樣的存儲密集型和計算密集型任務。Ubuntun長期支持版本可以獲得Canonical長達五年的技術支持。Ubuntu 18.04 LTS還將附帶了Linux Kernel 4.15，其中包含針對Spectre和Meltdown錯誤的修復程序。
提供詳細的python開源范例程序
根據(jù)TIOBE排名，Python已超越C#，與Java,C,C++一起成為4大語言。國內(nèi)目前指數(shù)搜索量已經(jīng)超越Java，與C++，即將成為國內(nèi)歡迎的開發(fā)語言。
Python被廣泛應用于后端開發(fā)、游戲開發(fā)、網(wǎng)站開發(fā)、科學運算、大數(shù)據(jù)分析、云計算，圖形開發(fā)等領域；Python在軟件質量控制、提升開發(fā)效率、可移植性、組件集成、豐富庫支持等各個方面均處于地位。python具有簡單、易學、免費、開源、可移植、可擴展、可嵌入、面向對象等優(yōu)點，它的面向對象甚至比java和C#.net更；
JupyterLab編程
JupyterLab是一個基于Web的交互式開發(fā)環(huán)境，用于Jupyter筆記本、代碼和筆記本、代碼和數(shù)據(jù).JupyterLab非常靈活配置和排列用戶界面，以支持數(shù)據(jù)科學、科學計算和機器學習中廣泛的工作流.JupyterLab是可擴展的和模塊化的編寫插件，添加新組件并與現(xiàn)有組件集成
多種AI框架
OpenCV計算機視覺庫，TensorFlow AI框架，Pytorch AI框架等
三.基礎GPIO與傳感器實驗模塊
雙色LED實驗
RGB-LED實驗
繼電器實驗
激光傳感器實驗
輕觸開關按鍵實驗
傾斜傳感器實驗
振動傳感器實驗
蜂鳴器實驗
干簧管傳感器實驗
U型光電傳感器實驗
PCF8591模數(shù)轉換實驗
雨滴探測傳感器實驗
PS2操縱桿實驗
電位器實驗
模擬霍爾傳感器實驗
模擬溫度傳感器實驗
聲音傳感器實驗
光敏傳感器實驗
火焰報警實驗
煙霧傳感器實驗
觸摸開關實驗
超聲波傳感器距離檢測實驗
旋轉編碼器實驗
紅外避障傳感器實驗
I2C LCD1602液晶顯示實驗
BMP180氣壓傳感器實驗
MPU6050陀螺儀加速度傳感器
DS1302實時時鐘模擬實驗
循跡傳感器實驗
直流電機風扇模塊實驗
步進電機驅動模塊實驗
PIR人體熱釋電感應模塊實驗
四.AI視覺
球體追蹤
人臉識別追蹤
二維碼識別
汽車/行人檢測
人體追蹤
基于Dlib實現(xiàn)人臉身份識別
車牌識別
自定義物體識別
基于Pytorch的手勢識別
AI人工智能臉部特征識別
顏色識別追蹤
顏色抓取
顏色互動
模型訓練-機械手垃圾分揀
人體特征識別互動-機械手手勢互動（識別多種手勢并執(zhí)行相應的動作）
人體特征識別互動-機械手手勢抓?。ㄗR別數(shù)字手勢，堆疊層數(shù)，并在拳頭手勢下推倒）
人體特征識別互動-機械手人臉識別追蹤（檢測人臉，識別后跟蹤移動）
五.AI聽覺
在線語音合成實驗（將文本轉化為MP3格式的音頻并播放）
語音聽寫流式實驗（會將語音轉化為文字文本輸出）
圖靈機器人實驗（輸入對話內(nèi)容后，機器人將回復對話的內(nèi)容）
AIUI實驗(科大訊飛推出的自然語言理解為核心的全鏈路人機交互語音解決方案)
VAD實驗(語音活動檢測(Voice Activity Detection,VAD)又稱語音端點檢測,語音邊界檢測)
小薇機器人語音對話實驗（運行程序將進入對話狀態(tài)）
Snowboy語音喚醒實驗（KITT.AI開發(fā)的人工智能軟件工具包。通過Snowboy軟件，開發(fā)人員可以在一些硬件設備上添加“語音熱詞探測"功能讓用戶通過與移動設備進行對話，“喚醒"或“命令"它們?nèi)プ鲆恍┦虑?。在這個過程中，設備會通過主人的“語音控制"變身為一個智能化機器人。）

6.機器運動學與ROS機器人
手機APP控制機械臂（IO/安卓）
FPV視角控制
6自由度機械臂
智能串行總線舵機
PC上位機控制
上位機除了FPV攝像頭畫面外還新增了機械臂3D仿真模型
3D模型和實體同步轉動，讓機械臂控制理論和實際相結合
機械臂自定義學習動作組
進入學習模式后可通過讀取并記錄每次轉動的角度，實現(xiàn)學習并重復執(zhí)行動作組
趣味固定動作組
APP中提供8種固定動作組，可點擊序號進行預覽，點擊運行后開始執(zhí)行。
機械臂同步示教（需2臺）
讀取主機端的關節(jié)角度，實時傳輸至從機端，讓從機根據(jù)主機姿態(tài)同步轉動
6自由度逆運動學控制
分解機械臂6個自由度的舵機運動控制，通過輸入目標坐標計算各舵機的理論運動角度，結合舵機控制協(xié)議同時控制各個舵機運動
ROS操作系統(tǒng)
ROS機器人操作系統(tǒng)是工具、庫和協(xié)議的集合，旨在簡化機器人平臺，構建復雜而強大的機器人
7.云物聯(lián)網(wǎng)
基于MQTT協(xié)議的物聯(lián)網(wǎng)實驗
基于阿里云的物聯(lián)網(wǎng)實驗
基于巴法云的物聯(lián)網(wǎng)實驗
微信小程序的結構
基于微信小程序的物聯(lián)網(wǎng)手機端實驗
物聯(lián)網(wǎng)智能燈實驗
物聯(lián)網(wǎng)智能風扇實驗