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EL-AIARM-I人工(gōng)智能實驗系統
系統功能概述
EL-AIARM-I型教學實驗系統屬于人工(gōng)智能算法平台的一教學實驗系統,該系統采用NVIDIA®Jetson nanoB01作爲AI計(jì)算終端、ORBBEC®Astra系列深度相(xiàng)機(jī)等進行3D建模。
AI計(jì)算機(jī)終端以ubuntu爲操作系統,并在其上運行ROS系統,該ROS系統可(kě)挂接機(jī)器人建模軟件(jiàn)來(lái)仿真設計(jì)各類機(jī)器人,也可(kě)挂接仿真軟件(jiàn)來(lái)驗證相(xiàng)關識别算法或控制算法從(cóng)而較爲直觀地看(kàn)到機(jī)器人模拟的運行狀态,爲真實機(jī)器人的設計(jì)與控制提供完備的理論基礎。同時ROS系統還(hái)可(kě)以與OPENCV、TensorFlow等視頻圖像識别軟件(jiàn)進行數據交互,将其AI的視覺功能發揮到極緻。
該系統可(kě)支持本公司推出多種ARM處理器的開發,如(rú)S3C2410、DM355、OMP3530、S5P6818、S5P4418等等;在實驗闆上有豐富的外圍擴展資源(如(rú):撥動開關與LED顯示、CH451鍵盤、16X16 LED漢字點陣、通信模塊以及電機(jī)控制模塊等),可(kě)以完成基于各種CPU的基礎實驗、傳感器實驗、以太網實驗等;不僅能學習AI的基礎知識,也能學習ARM處理器與傳感器、電機(jī)之間的控制方法。
系統結構及硬件(jiàn)資源
系統采用底闆+CPU闆+擴展模塊結構構成,可(kě)以支持ARM CPU和AICPU闆。
系統底闆硬件(jiàn)資源: 單脈沖産生(shēng)單元 語音接口單元 單總線(DS18B20數字溫度傳感器)單元 數字輸入輸出(8個撥動開關及8個LED發光(guāng)管)單元 電機(jī)(直流電機(jī)與步進電機(jī))控制單元 鍵盤顯示(芯片CH451,4×4鍵盤,帶8位LED數碼管)單元 TFT真彩液晶(TFTLCD彩色液晶屏,800X480分(fēn)辨率)顯示單元 16X16LED點陣顯示單元 RS232 、RS485總線通信接口單元 EEPROM單元 串并并串轉換單元 0-5V可(kě)調輸入電壓單元 2.5V可(kě)調參考電壓單元 |
系統底闆資源平面圖
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AIMCU采用英偉達jeston nano B01爲核心,jetson nanoB01是一款節能高效功能強大(dà)的人工(gōng)智能AI開發套件(jiàn),搭載四核ARM Coretex-A57處理器,采用128核Maxwell架構的GPU,
CPU:ARM Coretex-A57 64-bit ,主頻1.43Ghz;4核,
GPU:128-core Maxwell @921Mhz;
内存:4 GB 64-bit LPDDR4 25.6 GB/s;
存儲:可(kě)擴展microSD卡,要求最小16GB UHS-1(超高速接口,帶寬能達到至少104Mb/s);
視頻編碼:H.264/H.265(4Kp30);
視頻解碼:H.264/H.265(4Kp60,2*4Kp30);
攝像輸入接口:MIPI CSI;
攝像輸出接口:2個HDMI 2.0,Edp1.4;
網絡接口:Gigabit Ethernet/M.2 Key E
USB:4個 USB 3.0, USB 2.0 Micro-B
GPIO引腳:40
額定功率:5w/10w
供電:5V
語音模塊:
采用一款USB 轉音頻模塊,支持播放和錄音,立體聲編解碼;可(kě)以多種采樣率,多系統兼容,支持樹(shù)莓派和 JetsonNano;“聽/說(shuō)”二合一;簡單方便免驅動,即插即用。
闆載電源指示燈,方便查看(kàn)工(gōng)作狀态、闆載麥克風(fēng)和喇叭接口,兼容 Windows、macOS、Linux 和 Android 等系統使用标準 USB 2.0 通用接口,體型小巧精緻。
供電電壓:5V
音頻編解碼芯片:SSS1629A5
控制接口:USB
音頻接口:PH2.0
揚聲器驅動:2.6W per channel(4Ω BTL)
音箱:普通驅動器喇叭
視覺相(xiàng)機(jī):Astra pro
深度範圍:0.6-8m。
功耗:≤2.5W,峰值電流小于500ma。
彩色圖分(fēn)辨率:1280x720@30FPS;640x480@30FPS;320x240@30FPS;
深度圖分(fēn)辨率:1280x1024@7FPS;640x480@30FPS;320x240@30FPS;160x120@30FPS;
精度:距離(lí)物體1m時,±1-3mm。
彩色FOV:H66.1’ V40.2’。
深度FOV:H58.4’ V45.5’。
數據傳輸:30-45ms。
供電:USB 5V
32位微處理器(CORTEX-A53架構)ARM CPU闆技術(shù)參數:
S5P-6818: 6818 是一款高性能,功能齊全的 A53 八核産品,,标配 2G 内存+16G 存儲,支持 100/1000M 以太網,支持 500W 攝像頭自(zì)動對焦功能,支持 MIPI 攝像頭接口,5 路(lù) USB HOST接口,一路(lù) OTG 接口,支持藍牙 4.0,支持 WIFI 上網,支持 MIPI LCD 接口,支持 HDMI 接口, 2 路(lù) 1W 喇叭接口,支持待機(jī)功能;IIC接口,SPI接口,ADC接口,PWM接口,UART接口;支持android,linux,qt,ubuntu系統。
32位微處理器(CORTEX-A9架構)ARM CPU闆技術(shù)參數:
S5P-4418: 32位RISC指令集處理器,Cortex-A9四核CPU,主頻1.GHZ,28nm工(gōng)藝的低功耗處理器;支持高清接口HDMI以及3D圖形顯示,支持1080P高清60幀動畫(huà),高速接口EMMC4.5和USB2.0;IIC接口,SPI接口,ADC接口,PWM接口,UART接口,RGBLCD接口;支持android,linux,ubuntu,qt系統。
可(kě)開設的實驗項目
基于AI CPU系統深度學習算法實驗 | |||
實驗01 構造線性回歸模型 | 實驗02 邏輯回歸框架 | 實驗03 叠代完成邏輯回歸模塊 | 實驗04 神經網絡模型架構 |
實驗05 訓練神經網絡 | 實驗06 卷積神經網絡模型架構 | 實驗07 RNN網絡模型 | 實驗08 循環神經網絡LSTM |
實驗09 雙向循環神經網絡 | 實驗10 動态循環神經網絡 | 實驗11 對抗生(shēng)成網絡 | 實驗12 目标識别 |
實驗13 自(zì)編碼器 |
基于AI CPU系統應用實驗 | |||
實驗01 GoogleNet物體識别 | 實驗02 FaceNet120人臉檢測 | 實驗03 神經網絡Lenet模型 | 實驗04 手語識别 |
實驗05 色塊跟蹤 | 實驗06 視覺建圖 | 實驗07 文字轉語音實驗 | 實驗08 語音轉文字實驗 |
基于ARM CPU闆系統設計(jì)實驗(實驗項目以實際發貨爲準) | |||
第一章(zhāng):運行環境 | |||
實驗一 虛拟機(jī)VMware的安裝 | 實驗二 ubuntu系統的安裝 | 實驗三 超級終端的安裝和使用 | 實驗四 SSH軟件(jiàn)的安裝和使用 |
實驗五 ADB驅動的安裝和使用 | |||
第二章(zhāng):系統燒寫 | |||
實驗一 撥碼開關設置啓動方式 | 實驗二 制作啓動TF卡 | 實驗三 TF燒寫鏡像文件(jiàn) | 實驗四 OTG燒寫鏡像 |
實驗五 挂載TF卡 | |||
第三章(zhāng):源碼編譯 | |||
實驗一 ubuntu的基本操作 | 實驗二 android 系統的編譯環境搭建 | 實驗三 内核配置裁減 | 實驗四 Android源碼的編譯 |
第四章(zhāng):程序編碼 | |||
實驗一 應用程序編寫 | 實驗二 外挂驅動編寫 | 實驗三 電子相(xiàng)冊 | 實驗四 觸摸滿屏驅動配置 |
實驗五 EMMC升級配置 | 實驗六 開機(jī)logo的更改 | 實驗七 開機(jī)動畫(huà)的修改 | |
第五章(zhāng):外設驅動實驗 | 實驗箱硬件(jiàn)資源介紹 | ||
實驗一 設備節點注冊 | 實驗二 GPIO驅動led | 實驗三 GPIO驅動蜂鳴器 | 實驗四 GPIO驅動開關檢測 |
實驗五 232通信 | 實驗六 485通信 | 實驗七 EEPROM實驗 | 實驗八 ADC模數轉換實驗 |
實驗九 定時器控制LED燈實驗 | 實驗十 繼電器實驗 | 實驗十一 光(guāng)耦實驗 | 實驗十二 步進電機(jī)實驗 |
實驗十三 直流電機(jī)實驗 | 實驗十四 LED流水燈實驗 | 實驗十五 數碼管按鍵實驗 | 實驗十六 點陣實驗 |
實驗十七 AD模數轉換SPI通信實驗 | 實驗十八 DA數模轉換SPI通信實驗 |
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