功能特點

（1）AI核心

基于樹莓派強大的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(luò)、對象檢測、分割和語音處理等應(yīng)用程序， 系統(tǒng)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(wǎng)，藍牙5.0，千兆以太網(wǎng)，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(tǒng)框架與AI框架

系統(tǒng)預(yù)裝Raspbian操作系統(tǒng)，所有環(huán)境代碼庫文件均已安裝，開機即用。Raspbian在云計算領(lǐng)域效率極高，特別適用于機器學(xué)習(xí)這樣的存儲密集型和計算密集型任務(wù)。提供詳細(xì)的python開源范例程序，。

Python具有 簡單、易學(xué)、免費、開源、可移植、可擴展、可嵌入、面向?qū)ο蟮葍?yōu)點，它的面向?qū)ο笊踔帘菾ava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(chǔ)GPIO與傳感器實驗基礎(chǔ)實驗?zāi)K

人工智能技術(shù)應(yīng)用與開發(fā)平臺基礎(chǔ)GPIO與傳感器實驗?zāi)K，包括：LED實驗、繼電器實驗、輕觸開關(guān)按鍵實驗、光敏傳感器實驗、火焰報警實驗、觸摸開關(guān)實驗、直流電機風(fēng)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?zāi)K

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(wù)，比如顯示攝像頭輸入的信號以及讓機器人識別現(xiàn)實生活中的物體。AI 視覺模塊以O(shè)penCV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(xiàn)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?zāi)K

AI語音交互實驗?zāi)K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(xué)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(jié)果，可直接用于多種人機交互場景的開發(fā)實驗中。語音合成模塊是一款可實現(xiàn)中文、英文合成，并集成語音編碼、解碼功能，可實現(xiàn)音量調(diào)節(jié)、智能語速、語調(diào)調(diào)節(jié)等功能，模擬真人發(fā)音效果，可助力開發(fā)者實現(xiàn)順暢自然的智能語音交互體驗。結(jié)合音識別模塊和語音合成模塊，實現(xiàn)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(xué)

機器人運動學(xué)分為正向運動學(xué)和逆向運動學(xué)，正向運動學(xué)即給定機械臂各關(guān)節(jié)角度，計算機器人末端位置；逆向運動學(xué)即已知機器人末端的位置，計算機械臂對應(yīng)位置的全部關(guān)節(jié)角度。本實驗以6自由度機械臂為控制對象，使用逆運動學(xué)，根據(jù)設(shè)置的目標(biāo)位置坐標(biāo)，計算出關(guān)節(jié)角度； 再將關(guān)節(jié)角度換算成舵機脈寬，就可以實現(xiàn)機械臂末端移動到目標(biāo)位置。實現(xiàn)單個PWM舵機控制、機械臂多軸聯(lián)等功能。

（7）ROS系統(tǒng)拓展模塊

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(gòu)建復(fù)雜而強大的機器人，該解決方案以流行的機器人操作系統(tǒng)ROS為軟件環(huán)境，以激光雷達為載體，可開設(shè)ROS應(yīng)用軟件開發(fā)、激光雷達傳感器數(shù)據(jù)采集與融合、建圖等內(nèi)容相關(guān)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(xiàn)建圖、激光雷達警衛(wèi)等功能。（8） 場景、多傳感器器綜合實驗?zāi)K

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