La voiture robot LanderPi 

Un robot éducatif ROS composite développé par Hiwonder. Il prend en charge trois châssis à mouvement : la roue Mecanum, le châssis Ackerman et le châssis Tank. Il est équipé de Raspberry Pi, de moteurs codant à grand couple et d'un bras robotique 6DOF. Les configurations matérielles haute performance telles que le lidar, la caméra de profondeur 3D et la boîte d'interaction vocale AI 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, la saisie 3D, la navigation et la manipulation, l'interaction somatosensorielle, l'interaction vocale à l'IA, la formation de contrôle de groupe et d'autres applications.

LanderPi déploie également un grand modèle d'IA multimodal pour prendre en charge des applications d'IA incorporées plus avancées. Pour vous aider à libérer tout son potentiel, du code open source et des ressources d'apprentissage sont fournis pour inspirer et soutenir vos projets d'IA.

Bras de robot 6DOF, servo de bus intelligent

Équipé d'un bras de robot 6DOF et de servos de bus à couple élevé, LanderPi obtient des performances supérieures et une endurance de fonctionnement plus longue.

 

Navigation de cartographie Lidar SLAM

La voiture robot LanderPi est équipée d'un lidar, qui peut réaliser la cartographie et la navigation SLAM, et prend en charge la planification des chemins, la navigation à virgule fixe et l'avoldance dynamique des obstacles.

 

Vision de la profondeur Vue à la première personne

Avec une caméra de profondeur 3D montée à l'extrémité de son bras robotique 6DOF, LanderPi fournit une intelligence visuelle à la première personne pour une reconnaissance, un suivi et une saisie précis des objets.

 

Boîte vocale WonderEcho Pro AI

Le kit avancé LanderPi est livré avec une boîte vocale WonderEcho Pro AI qui offre une excellente réduction du bruit et une capture audio claire. Il prend en charge des fonctionnalités avancées telles que la reconnaissance vocale, la diffusion vocale et le contrôle vocal.

 

Conception à double contrôleur pour une collaboration efficace

 

LISTE DES FONCTIONS 

 

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

La voiture Hiwonder LanderPi combine un grand modèle multimodal pour comprendre les commandes vocales de l'utilisateur via un grand modèle de langage, permettant une navigation multipoint. Une fois arrivé à l'endroit désigné, il utilise un modèle de langage de vision pour acquérir une compréhension profonde 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

La voiture robot LanderPi tire parti d'un grand modèle de langage pour interpréter et analyser avec précision les commandes vocales de l'utilisateur, permettant une compréhension plus profonde de l'intention du langage naturel.

 

Navigation intelligente

Le robot LanderPi Raspberry Pi envoie continuellement des données environnementales au modèle de langage de vision 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.

 

Perception environnementale

Propulsé par un modèle de langage de vision, LanderPi peut interpréter les objets dans son environnement et comprendre la disposition spatiale de l'environnement.

Compréhension de la scène

Avec le soutien d'un modèle de langage de vision, LanderPi 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 incorporées de grands modèles

LanderPi est équipé d'un module d'interaction vocale IA haute performance. Contrairement aux systèmes d'IA conventionnels qui fonctionnent sur des mécanismes de commande-réponse unidirectionnels, LanderPi tire parti de ChatGPT pour permettre une transition cognitive de la compréhension sémantique à l'exécution physique, améliorant considérablement la fluidité et le naturel de l'interaction homme-machine. Combiné à la vision artificielle, LanderPi présente des capacités avancées en matière de perception, de raisonnement et d'action autonome, ouvrant la voie à des applications d'IA incorporées plus sophistiquées.

 

Commande vocale

Avec l'intégration de ChatGPT, LanderPi peut comprendre les commandes vocales et effectuer les actions correspondantes, permettant une interaction vocale intuitive et transparente.

 

Patrouille autonome

En utilisant la compréhension sémantique d'un grand modèle de langage, LanderPi peut détecter et suivre avec précision les lignes de différentes couleurs en temps réel tout en naviguant de manière autonome sur les obstacles, assurant une patrouille fluide et efficace.

 

Suivi des couleurs

LanderPi utilise l'analyse du modèle de langage de vision pour détecter et verrouiller n'importe quel objet dans son champ de vision. Avec l'intégration d'un algorithme PID, il réalise un suivi précis et en temps réel des cibles.

 

Suivi de la vision

Grâce aux capacités de perception avancées d'un modèle de langage de vision, LanderPi peut identifier et verrouiller intelligemment les objets cibles même dans des environnements complexes, ce qui lui permet d'effectuer un suivi en temps réel avec adaptabilité et précision.

 

 

Diverses méthodes de contrôle

 

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