Jetson Nano 4GB Robot Lidar Mapiranje navigacijskog dubine slike 3D analiza Mecanum kotač Python programiranje Naučite istražiti robotski

RTAB-map 3 D vizuelno mapiranje i navigacija : Upotreba algoritma RTAB za integriranje vizije i radara, robot realizuje 3 D vizuelno mapiranje i navigaciju i izbjegavanje prepreka i podržava globalno preseljenje i autonomno pozicioniranje. 1) Materijal od legure aluminija, mekanum kotači za 360 ° svemnični kretanje. Sadržaj predmeta uključuje : Skupštinu ROSMASTER X3, tečajeve za operativne sisteme ROS i OPENCV, dubinu kameru i mapiranje litara i navigacijsko objašnjenje, od jednostavnog do dubinskog učenja mapiranja i navigacije, to je dubinski proces učenja, ali Preporučujemo da postoje programski osnovni korisnici koji koriste ovaj robot komplet. Mediapipe Razvoj : Kroz razvojni okvir Mediapipe, funkcije otkrivanja ruku, otkrivanje položaja, ukupne detekcije, otkrivanje lica, 3 D otkrivanje i prepoznavanje. Prepoznavanje / praćenje u boji : Odaberite određeni prostor u boji na ekranu i pustite da robot prati ovu boju u realnom vremenu. AR PRIZNANJE Oznaka : Podržava dinamičko praćenje i otkrivanje naljepnica QR koda i dobija poze koordinate QR koda u stvarnom vremenu. Izbjegavanje prepreka LIDAR : Lidar otkriva okolno okruženje u stvarnom vremenu i planove apota za izbjegavanje prepreka. Koristeći Python programiranje, Rosmaster X3 može realizirati mapiranje i navigaciju, slijediti ili izbjegavanje, autopilot i otkrivanje položaja ljudskog tijela. Rosmaster X3 je obrazovni robot zasnovan na operativnom sistemu robota sa mekanum kotačem, kompatibilan sa Jetsonom Nano / Xavier NX / TX2 NX i Raspberry PI 4b. Lidar Mapping i navigacija Izbjegavanje : Može realizirati gmappp, hektore, karto, algoritme kartografa mapiranja, planiranje podrške, dinamično izbjegavanje prepreka, navigaciju s jednim točkom i više tačke. Povećanje realnosti : Odaberite odgovarajuću grafiku putem aplikacije, a pustite da se grafika pojavi na papiru za checker tablice putem AR Enhancement tehnologije. KCF za praćenje cilja : Na osnovu korelacije slike KCF Algoritam može odabrati bilo koji objekt na slici i slijediti metu u stvarnom vremenu. RRT istražuje i izgrađuje karte neovisno : Podesite područje istraživanja i koristite algoritam RRT-a za realizaciju autonomnog istraživanja i mapiranja, uštede na mapi i povratak u tačku porijekla. Orbslam2 + Mapiranje octomap : Orb-Slam2 je otvoreni okvir SLAM-a koji podržava monokularne, dvogledne i RGB-D kamere. Odlična hardverska konfiguracija : aluminijumske legure, tijelo od aluminijuma, 360 ° Omni Directional Mekanum točkovi, opcionalni lidar, visokokvalitetna kamena dubine, opcionalni modul za interakciju glasa, profesionalno dizajniran za širenje.