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ZL-01F型人工智能開發平臺

本設備基于多維度人工智能學習實踐平臺,置身職業院校(中職、高職)學生角度,從基礎單獨的 GPIO 擴展開始學習過渡到傳感器實驗項目,如單個PWM舵機控制、LED控制、蜂鳴器控制、光電傳感器等全系列傳感器控制,再進入OpenCV、機器人運動學、ROS機器人系統、AI視覺、AI 語音交互、激光雷達建圖等學習,最后進行多傳感器系統工作的功能場景實現,如顏色識別、顏色分揀、目標追蹤、智能碼垛等多種Al視覺識別功能,語音喚醒、語音控制等多種AI交互功能等,基于綜合真實場景,真實項目的工作過程,重點考察學生運用人工智能手段,對于AI視覺、機器人運動學、地圖構建、語音交互、圖像識別、智能控制和監測的應用能力,作為選拔高素質技術技能型人才的依據。實現人工智能平滑過渡學習,從而學會人工智能開發。
該平臺是對中職、高職學生人工智能與開發知識和應用能力的綜合檢驗,在一定程度上促進了中職、高職院校相關專業及課程建設,促進學生綜合應用能力和職業素質的同步提高,進一步提升職業院校畢業生的就業競爭力。

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功能特點

1)AI核心

基于樹莓派強大的Al計算能力,系統內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網絡、對象檢測、分割和語音處理等應用程序, 系統搭載高性能Cortex-A72 64位四核處理器,2路micro-HDMI端口支持分辨率高達4K的雙顯示屏,高達4Kp60的硬件視頻解碼,高達8 GB的RAM,雙頻2.4/5.0 GHz無線局域網,藍牙5.0,千兆以太網,USB 3.0和PoE功能,帶來足夠的Al計算能力,并支持一系列流行的Al框架和算法,比如TensorFlow、Pytorch、caffe/caffe2、Keras、MXNET等。

2)系統框架與AI框架

系統預裝Raspbian操作系統,所有環境代碼庫文件均已安裝,開機即用。Raspbian在云計算領域效率極高,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。提供詳細的python開源范例程序,

Python具有 簡單、易學、免費、開源、可移植、可擴展、可嵌入、面向對象等優點,它的面向對象甚至比Java和C#更徹底;多種AI框架:OpenCV計算機視覺庫,TensorFlow AI框架,Pytorch AI框架等。

3)基礎GPIO與傳感器實驗基礎實驗模塊

人工智能技術應用與開發平臺基礎GPIO與傳感器實驗模塊,包括:LED實驗、繼電器實驗、輕觸開關按鍵實驗、光敏傳感器實驗、火焰報警實驗、觸摸開關實驗、直流電機風扇模塊實驗、高精度ADC采集實驗等全系列傳感器。

4)AI視覺實驗模塊

OpenCV( Open Source Capture Vision) 是一個免費的計算機視覺庫, 可通過處理圖像和視頻來完成各種任務,比如顯示攝像頭輸入的信號以及讓機器人識別現實生活中的物體。AI 視覺模塊以OpenCV為圖像處理庫,搭載高清120°廣角攝像頭,擁有第一視覺,可實現顏色識別、形狀識別、基于Pytorch的手勢識別、AI人工智能臉部特征識別等功能。

5)AI語音交互實驗模塊

AI語音交互實驗模塊涉及語音識別和語音合成模塊。語音識別該模塊使用方便,學生無需深入了解語音識別原理,通過IIC通信,即可識別語音,輸出結果,可直接用于多種人機交互場景的開發實驗中。語音合成模塊是一款可實現中文、英文合成,并集成語音編碼、解碼功能,可實現音量調節、智能語速、語調調節等功能,模擬真人發音效果,可助力開發者實現順暢自然的智能語音交互體驗。結合音識別模塊和語音合成模塊,實現智能語音交互實驗、語音喚醒實驗、語音控制、語音識別播報等。

6)機器人運動學

機器人運動學分為正向運動學和逆向運動學,正向運動學即給定機械臂各關節角度,計算機器人末端位置;逆向運動學即已知機器人末端的位置,計算機械臂對應位置的全部關節角度。本實驗以6自由度機械臂為控制對象,使用逆運動學,根據設置的目標位置坐標,計算出關節角度; 再將關節角度換算成舵機脈寬,就可以實現機械臂末端移動到目標位置。實現單個PWM舵機控制、機械臂多軸聯等功能。

7)ROS系統拓展模塊

ROS機器人操作系統是工具、庫和協議的集合,旨在簡化機器人平臺,構建復雜而強大的機器人,該解決方案以流行的機器人操作系統ROS為軟件環境,以激光雷達為載體,可開設ROS應用軟件開發、激光雷達傳感器數據采集與融合、建圖等內容相關的各種類型的實驗。具體涉及ROS激光雷達Gmapping,Hector,Karto,Cartographer等建圖算法,實現建圖、激光雷達警衛等功能。(8) 場景、多傳感器器綜合實驗模塊

通過構建場景與(3)-(7)中AI視覺、AI語音、機器人運動學、ROS激光雷達、全系列傳感模塊等相結構,實現場景、多傳感器器綜合實驗。例如,a)顏色分揀:通過對目標色塊進行顏色識別和坐標定位,可以輕松控制機械臂實現顏色識別、抓取、分揀。b)智能碼垛:通過對目標物品進行識別和定位,可以輕松實現色塊碼垛的功能。c)目標追蹤:通過對目標色塊進行視覺定位,利用機械臂的逆運動學算法,可以更好的對目標色塊進行捕捉和追蹤。


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