JetRacer ROS AI Kit B - zestaw do budowy autonomicznego robota z NVIDIA Jetson Nano

Opis

Zestaw do budowy autonomicznego robota wyścigowego w oparciu o NVIDIA Jetson Nano Dev Kit. Składa się z podwozia wyścigowego, kamery 8MP z sensorem Sony IMX219, modułu komunikacji bezprzewodowej WiFi Dual-Band 2,4/5 GHz, czujników IMU, skanera laserowego oraz niezbędnych akcesoriów.

Podwozie to konstrukcja oparta o zasadę Ackermana z silnikiem napędowym 37-520 o prędkości 333 obr./min oraz przednią osią skrętną z serwomechanizmem. Silnik ma wytrzymałą, metalową przekładnię, a podwozie wykorzystuje podwójną blokadę mechanizmu różnicowego. Szkielet wykonany został z wysokiej jakości włókna węglowego. Dodatkowym elementem układu napędowego są enkodery inkrementalne z czujnikami Halla, które zapewniają informację zwrotną niezbędną do realizacji algorytmów stosowanych w odometrii.

Zestaw oferuje bogate wyposażenie w postaci czujników. Skaner laserowy RPLidar o zasięgu 12 m umożliwia skanowanie 360-stopni w celu uzyskania mapy konturowej wokół robota, a wbudowany 9-osiowy czujnik położenia, wykorzystujący rozszerzony filtr Kalmana do połączenia danych z czujnikami odometrii, pozwala określić precyzyjnie położenie robota.

Za przetwarzanie obrazu odpowiada kamera z sensorem MX219 o rozdzielczość 3280x2464 piksel, która idealnie pasuje do rozwoju algorytmów wizji z pakietem OpenCV takich, jak rozpoznawania obiektów, śledzenie celów oraz autonomicznej jazdy.

Robot oferuje również możliwość rozpoznawania mowy i sterowania głosowego oraz generowania dźwięków. Do tego celu wykorzystuje dwa wysokiej jakości mikrofony MEMS i głośnik do odtwarzania w stereo. Wspiera algorytmy syntezy, wykrywania i rozpoznawania mowy, które pozwalają na interakcję człowiek-robot. Oprogramowanie ma możliwość wykrywania strumienia audio i usuwania części wyciszonej, dzięki czemu robot odbiera tylko tę część, którą mówi użytkownik. Poza tym oferuje możliwość przetwarzania tekstu i mowy w obie strony (text-to-speech oraz speech-to-text). Może współpracować z Google Assistant w języku angielskim oraz IFLYTEK w języku chińskim.

Robot sterowany jest za pomocą zestawu rozwojowego z układem CPU ARM Cortex A57 pracującego z częstotliwością 1,43 GHz. Wyposażony jest w układ graficzny Maxwell składający się z 128 rdzeni wspierający technologię CUDA. Układ ma pamięć RAM DDR4 o pojemności 4 GB, interfejs Ethernet oraz HDMI i dwa złącza MIPI-CSI. Pakiet przeznaczony jest do przetwarzania obrazu oraz bardzo dużych ilości danych. Pozwala zapoznać się z techniką programowania procesorów graficznych.

Moduł Jetson Nano to najmniejsze urządzenie platformy Jetson. Zapewnia wydajność do uruchamiania nowoczesnych obciążeń AI w małym, energooszczędnym formacie. Udostępnia 472 GFLOPs mocy obliczeniowej na potrzeby szybkiej pracy z algorytmami nowoczesnej SI. Może równolegle uruchomić wiele sieci neuronowych i jednocześnie przetwarzać dane z wielu czujników o wysokiej rozdzielczości, co czyni z niego doskonałe rozwiązanie jako sterownik w robotyce.

Płytka bazowa stanowi dobrą bazę do prototypowania urządzeń opartych o moduły NVIDIA. Może być stosowana jako zamiennik do oryginalnej płytki bazowej wykorzystywanej w zestawie deweloperskim NVIDIA.

Na płytce rozszerzającej robota znalazł się sterownik silnika, wyświetlacz OLED, obwód ładowania i monitorowania stanu baterii oraz koszyk na 3 ogniwa akumulatorów 18650. Użytkownik znajdzie również wzmacniacz audio, kartę audio USB, czujniki IMU oraz mikrofony MEMS. Modułem struje dwurdzeniowy mikrokontroler Raspberry Pi RP2040, który charakteryzuje się lepszą wydajnością w czasie rzeczywistym i większą dokładnością sterowania.

Robot jest wspierany przez bogate oprogramowanie, w tym ROS, czyli zbiór bibliotek oprogramowania i narzędzi do projektowania robotów. Dzięki DonKeyCar wykorzystuje framework Keras/TensorFlow do uczenia głębokiego wraz z biblioteką wizji komputerowej OpenCV, aby osiągnąć jak najwyższy stopień autonomii jazdy, natomiast bogaty zestaw czujników w połączeniu z filtrem Kalmana (EKF) daje możliwość implementacji algorytmów SLAM.

Producent udostępnia użytkownikom liczne przykłady i bogatą dokumentację, która pozwala w łatwy sposób rozpocząć pracę z zestawem. Więcej informacji oraz materiałów można znaleźć na stronie produktu.

Właściwości

• Sterownik NVIDIA Jetson Nano Dev Kit z 4GB RAM
• Mikrokontroler RP2040
• Głośnik
• 2 x mikrofon MEMS
• Czujnik IMU ICM20948/MPU9250
• Skaner laserowy RPLidar
• Wsparcie dla algorytmów SLAM
• Kamera IMX219 8MP, 160° FOV
• OLED 0.91" 128×32 px
• Moduł 2.4G/5G dual-band WiFi, Bluetooth 4.2 AC8265
• Podwozie Ackermana
• Zasilanie: 12,6 V, 3 x akumulator 18650 (brak w zestawie)
• Silnik 37-520  z metalową przekładnią i enkoderem
• Serwo 9kg/cm
• Aluminiowe podwozie
• Przedni zderzak
• Wsparcie bibliotek ROS, DonkeyCar, JetRacer

W zestawie

• Jetson Nano Dev Kit
• Karta microSD 64GB
• Czytnik kart microSD
• Obudowa JetRacer ROS
• Akrylowy element
• Uchwyt na kamerę
• Płytka rozszerzająca JetRacer ROS
• RPLIDAR A1
• Kamera IMX219-160
• Wireless-AC8265
• Adapter USB
• 2 x Silnik z enkoderem
• Pokrywa silnika
• Uchwyt serwomechanizmu
• Serwo MG996R
• 4 x Opona 65mm
• Wentylator chłodzący
• 2 x Podkładka filcowa EVA
• Bezprzewodowy gamepad
• 2 x Kabel PH2.0 6PIN
• 2 x Antena
• 2 x Adapter IPEX do SMA
• Ładowarka do akumulatorów 12,6V 2A
• Pakiet narzędzi i akcesoriów
• Plansza szachownica
• Zestaw śrubek