Il prend en charge les châssis à 3 mouvements : roue Mecanum, Ackerman et châssis Tank. 

JetRover est équipé de NVIDIA Jetson ou Raspberry Pi, d'un moteur d'encodage magnétique haute performance et d'un bras robotique à 6 degrés de liberté. Les configurations matérielles haute performance telles que lidar, caméra de profondeur 3D, écran LCD de 7 pouces et réseau de microphones à champ lointain peuvent réaliser le contrôle du mouvement par robot, la navigation de cartographie, la planification des chemins, le suivi et l'évitement d'obstacles, la conduite autonome, l'atttauration 3D, la navigation et la manipulation, et l'interaction somatosensorielle, l'interaction vocale en champ lointain, la formation de contrôle de groupe et d'autres applications. Le robot de voiture JetRover déploie également une IA générative multimodale pour prendre en charge des applications d'IA incorporées plus avancées. Pour vous aider à libérer son plein potentiel, nous proposons des codes open source et des ressources d'apprentissage pour inspirer et soutenir vos projets d'IA.

Bras de robot 6DOF, servo de bus intelligent

Le robot JetRover est équipé d'un bras de robot 6DOF et d'un servo haute tension de bus à couple élevé, ce qui étend considérablement l'endurance du robot.

Navigation de cartographie LiDAR SLAM

Hiwonder JetRover est équipé d'un lidar, qui peut réaliser la cartographie et la navigation SLAM. Et il prend en charge la planification des chemins, la navigation à virgule fixe et l'abondance dynamique des obstacles.

Vision de profondeur FPV (vue à la première personne)

JetRover est équipé d'un bras robotique à 6 degrés de liberté, équipé d'une caméra de profondeur 3D haute performance à l'extrémité, qui peut réaliser la reconnaissance, le suivi et la saisie des cibles.

Réseau de microphones à champ forn 6CH

Le réseau de microphones à champ loin 6CH et les haut-parleurs prennent en charge le positionnement des sources sonores, le contrôle de reconnaissance vocale, la navigation vocale et d'autres fonctions.

Intégration du grand modèle d'IA avec la cartographie et la navigation SLAM

La voiture Hiwonder JetRover combine un grand modèle multimodal d'IA pour comprendre les commandes vocales de l'utilisateur via un grand modèle de langage d'IA, permettant une navigation multipoint. Une fois que JetRover arrive à l'endroit désigné, il utilise un modèle de langage de vision pour acquérir une compréhension approfondie des objets et des événements environnants. Cette approche améliore considérablement l'intelligence, l'adaptabilité et l'expérience utilisateur globale du robot, ce qui le rend mieux adapté à répondre aux besoins du monde réel.

Compréhension sémantique

JetRover tire parti d'un grand modèle de langage d'IA pour interpréter et analyser avec précision les commandes vocales des utilisateurs, permettant une compréhension plus approfondie de l'intention du langage naturel.

 

Perception environnementale

Propulsé par un modèle de langage de vision IA, le robot de voiture JetRover peut interpréter les objets dans son environnement et comprendre la disposition spatiale de l'environnement.

 

 

Navigation intelligente

Hiwonder JetRover envoie continuellement des données environnementales à un modèle de langage de vision IA pour une analyse approfondie en temps réel. Il ajuste dynamiquement son chemin de navigation en fonction des commandes vocales de l'utilisateur, ce qui lui permet de naviguer de manière autonome vers des zones désignées et de fournir un routage intelligent et adaptatif.

 

Compréhension de la scène

Avec le soutien d'un modèle de langage de vision d'IA, JetRover peut interpréter en profondeur les informations sémantiques de son environnement, y compris les objets et les événements environnants dans son champ de vision.

 

 

Applications d'IA générative incorporées

JetRover Developer et Ultimate Kit sont équipés d'un réseau circulaire de 6 microphones. Allant au-delà du modèle de commande-réponse unidirectionnel des modèles d'IA traditionnels, JetRover, alimenté par ChatGPT, permet un saut cognitif de la compréhension sémantique à l'exécution physique, améliorant considérablement le naturel et la fluidité de l'interaction homme-machine. Combiné à une vision artificielle avancée, Hiwonder JetRover offre des capacités exceptionnelles en matière de perception, de raisonnement et d'action, ce qui le rend idéal pour développer des applications sophistiquées d'IA incorporées.

 

 

Interaction de la vision de l'IA

En intégrant l'intelligence artificielle, Hiwonder JetRover peut mettre en œuvre le suivi des cibles KCF, l'apprentissage profond de l'IA, la reconnaissance et le suivi des couleurs/étiquettes, la réalité augmentée AR, etc.

Suivi de la cible KCF

L'algorithme de filtre de corrélation kernelisé (KCF) basé sur l'image permet la sélection et le suivi de n'importe quelle cible dans l'image.

Ligne de vision suivant

JetRover prend en charge la sélection personnalisée des couleurs, et le robot peut identifier les lignes de couleur et les suivre.

 

Reconnaissance et suivi des couleurs

Le robot JetRover AI est capable de reconnaître et de suivre la couleur désignée, et peut reconnaître plusieurs étiquettes d'avril et leurs coordonnées en même temps.

 

Réalité augmentée AR

Sélectionnez les graphiques correspondants via l'APP et laissez les graphiques être présentés sur le code April Tag grâce à la technologie d'amélioration AR.

 

Développement MediaPipe, interaction améliorée de l'IA

En utilisant le cadre de développement MediaPipe, JetRover peut effectuer la détection du bout des doigts, la reconnaissance du corps humain, la reconnaissance d'objets 3D, la détection du visage, et plus encore.

 

Cadre d'apprentissage profond de l'IA

Utilisez l'algorithme réseau YOLO et la bibliothèque de modèles d'apprentissage profond pour reconnaître les objets.