ROS 로봇 운영 체제.
Al 딥 러닝 프레임워크.
파이썬 프로그래밍 및 OpenCV 이미지 처리
시각 추적과 자동 운전.
플랫폼 간 상호 연결 제어
ROSMASTER R2L은 아크만 조향 구조의 로봇으로 자율주행을 위해 설계되었으며 Jetson NANO를 지원하며 ROS 및 Ubuntu 운영 체제를 기반으로 개발되었습니다.우리는 2MP 고화질 카메라를 사용하여 일부 식별 알고리즘을 결합하여 모델 훈련, 자동 운전, 물체 인식, 라벨 추적 등의 기능을 실현한다.Yahboom의 다른 로봇 승용차와 마찬가지로 R2L은 APP/손잡이 표정 제어를 지원한다.우리는 80개의 중영문 자막 과정을 제공하여 사용자가 빠르게 자동 운전의 모델 훈련과 ROS 운영 체제에 착수할 수 있도록 도와준다.
1.로봇 운영 체제 (ROS) 기반 R2L 로봇 코드 프로그래밍을 완료하고 최신 자동 운전 및 인공 지능 인식 기술을 시연합니다.
2. 대시보드는 Jetson Nano가 될 수 있습니다.로봇은 반드시 개발판으로 제어해야 한다. 그렇지 않으면 작동할 수 없다.
3.R2L 로봇은 아크만 섀시 구조 설계를 채택하여 구조 우세를 이용하여 전력 소비량을 낮추는 동시에 작은 차의 방향을 더욱 안정적이고 빠르며 정확하게 하여 경기 효율을 높이는 것은 모형 게임 경기에서 매우 멋진 일이다.
4. Yahboom 오토파일럿 트랙(3.2 x 2.8m)과 함께 사용 가능:https://www.robotshop.com/products/yahboom-r2
재고 모델:RM-YAHB-03H
R2L 로봇 키트는 이미 이 지도를 겨냥해 모형을 훈련해 직접 운전할 수 있다.
5.다양한 조작 방식: 이 로봇 키트는 원격 조종 핸들과 사용자 인터페이스를 갖추고 있으며 모바일 장치나 PC를 통해 액세스할 수 있습니다.조종의 즐거움을 만끽하다.
☆★★☆ 중요:
Yahboom ROSMASTER R2 또는 R2L 로봇을 선택하려면 어떻게 해야 합니까?
▶R2 로봇은 심층 카메라, 레이저 레이더 및 음성 인터렉션 모듈을 탑재하여 건도 네비게이션, 딥 러닝, 3D 시각/음성 인식, 로봇 편대 등의 수요를 만족시킨다.
▶R2L 로봇은 높은 프레임률 광각 카메라를 탑재하여 자동 궤도를 선택할 수 있으며, Jetson 시리즈 보드 GPU를 통해 모델 훈련과 카메라 시각 인식을 진행하여 교통 표지, 신호등 인식, 궤도 자동 운전을 완성한다.
♦R2는 R2L 로봇과 같은 점: 아크만 조향 구조, ROS 로봇 운영 체제, OpenCV 시각 인식, APP 원격 제어, FPV 핸들 원격 제어.
♦다른 점은 R2 로봇은 심층 카메라 3D 스캔, 레이저 레이더 건도 네비게이션, 로봇 음성 인터렉션 제어, 다중 로봇 편대 상호 연결 제어 등의 기능을 지원하지만 R2L 로봇은 모델 훈련과 자동 운전에 집중한다는 점이다.
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