Kategorie: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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Software
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