Kategorie:JetRacer ROS AI Roboter: Unterschied zwischen den Versionen

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== Einleitung ==
Der JetRacer ist ein Modellrennwagen im Maßstab 1:10. Hierbei handelt es sich um ein leistungsstarkes intelligentes KI-Modellfahrzeug, das speziell für Studierende entwickelt wurde, die den Umgang mit dem Robot Operation Systelm (ROS) erlernen möchten. Das System besteht aus zwei Steuereinheiten. Den Host-Controller bildet das [https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-nano-developer-kit JETSON-NANO-DEV-KIT-A] und als Sub-Controller wird ein [https://de.wikipedia.org/wiki/RP2040 Raspberry Pi RP2040-Mikrocontroller] verwendet. Die Hauptplatine integriert die OLED, den Servomotor-Antriebsschaltkreis, den Batterieschutzschaltkreis, einen Audioausgangsschaltkreis usw., das lästige Löten des Schaltkreises erspart, das Entladen und Laden unterstützt und kein wiederholtes Entfernen des Akkus erfordert. Der verbauter IMU-Lagesensor und DC-Encodermotor regelt die Geschwindigkeit über einen PID-Regler und kann einen Radkilometerzähler ausgeben. Die Software ist mit dem Open-Source-Projektprogramm NVIDIA Jetbot kompatibel und unterstützt AI Deep Learning, SLAM-Mapping und -Navigation, visuelle OpenCV-Verarbeitung, intelligente Sprachinteraktion und andere Funktionen.
== Spezifikation ==
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| PC  || [https://www.arducam.com/nvidia-jetson-nano-b01-update-dual-camera/ NVIDIA® Jetson Nano™], PN: 3450 B01, 4&thinsp;GB 64-bit LPDDR4 @ 25.6 GB, 64-bit Quad-Core ARM A57, 472&thinsp;GFLOPS @5&thinsp;W, 128 NVIDIA CUDA® GPU
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| Kamera  || Sony IMX219, 8&thinsp;MP, 160° Sichtfeld, Auflösung 3280x2464&thinsp;pixel
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| Motor || 37-520&thinsp;UPM, 1:10 Übersetzung, 12&thinsp;V, 740&thinsp;UPM Leerlaufdrehzahl
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| Servo || MG996R, 9&thinsp;kg/cm Drehmoment bei 4,8&thinsp;V
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| Akkus || 4 Akkus vom Typ 18650, 3,7&thinsp;V, 2 parallel und 2 in Serie, (maximal 67mm Bauhöhe), Strom (Impulsstrombelastbarkeit) = xx A (xx A)
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| Display || 0,91&thinsp;inch ILED, 128x32&thinsp;pixel
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| Chassis || Aluminiumlegierung
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| Wireless || NIC AC8265, 2,4&thinsp;GHz/5&thinsp;GHz, Bluetooth 4.2
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| AI Frameworks||TensorFlow, PyTorch, Caffe/Caffe2, Kera und MXNet
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== Übersicht ==
=== Dokumentation ===
=== Hardware ===
=== Software ===
=== Demos ===
== Weiterführende Links ==
*[https://www.waveshare.com/product/robotics/mobile-robots/jetson-nano-ai-robots/jetracer-ros-ai-kit.htm#none; Waveshare: JetBot Professional Version ROS AI Kit]
*[https://www.waveshare.com/wiki/JetRacer_ROS_AI_Kit Waveshare: JetRacer ROS AI Kit Wiki]
== Literatur ==
== Studentische Arbeiten ==

Version vom 19. Februar 2024, 09:41 Uhr

Abb. 1: JetRacer ROS AI Roboter
Autor: Prof. Dr.-Ing. Schneider


Einleitung

Der JetRacer ist ein Modellrennwagen im Maßstab 1:10. Hierbei handelt es sich um ein leistungsstarkes intelligentes KI-Modellfahrzeug, das speziell für Studierende entwickelt wurde, die den Umgang mit dem Robot Operation Systelm (ROS) erlernen möchten. Das System besteht aus zwei Steuereinheiten. Den Host-Controller bildet das JETSON-NANO-DEV-KIT-A und als Sub-Controller wird ein Raspberry Pi RP2040-Mikrocontroller verwendet. Die Hauptplatine integriert die OLED, den Servomotor-Antriebsschaltkreis, den Batterieschutzschaltkreis, einen Audioausgangsschaltkreis usw., das lästige Löten des Schaltkreises erspart, das Entladen und Laden unterstützt und kein wiederholtes Entfernen des Akkus erfordert. Der verbauter IMU-Lagesensor und DC-Encodermotor regelt die Geschwindigkeit über einen PID-Regler und kann einen Radkilometerzähler ausgeben. Die Software ist mit dem Open-Source-Projektprogramm NVIDIA Jetbot kompatibel und unterstützt AI Deep Learning, SLAM-Mapping und -Navigation, visuelle OpenCV-Verarbeitung, intelligente Sprachinteraktion und andere Funktionen.

Spezifikation

PC NVIDIA® Jetson Nano™, PN: 3450 B01, 4 GB 64-bit LPDDR4 @ 25.6 GB, 64-bit Quad-Core ARM A57, 472 GFLOPS @5 W, 128 NVIDIA CUDA® GPU
Kamera Sony IMX219, 8 MP, 160° Sichtfeld, Auflösung 3280x2464 pixel
Motor 37-520 UPM, 1:10 Übersetzung, 12 V, 740 UPM Leerlaufdrehzahl
Servo MG996R, 9 kg/cm Drehmoment bei 4,8 V
Akkus 4 Akkus vom Typ 18650, 3,7 V, 2 parallel und 2 in Serie, (maximal 67mm Bauhöhe), Strom (Impulsstrombelastbarkeit) = xx A (xx A)
Display 0,91 inch ILED, 128x32 pixel
Chassis Aluminiumlegierung
Wireless NIC AC8265, 2,4 GHz/5 GHz, Bluetooth 4.2
AI Frameworks TensorFlow, PyTorch, Caffe/Caffe2, Kera und MXNet

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Dokumentation

Hardware

Software

Demos

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