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嵌入式AI課程綜合項目實戰(zhàn)之 ——

  • 項目簡介
  • 項目特色
  • 學習目標
  •       人工智能機器人系統(tǒng)(FS_AIROBOTA)是一款模塊化的室內(nèi)智能機器人學習與研究平臺,結(jié)構(gòu)上以自平衡智能車為主體,通過選取Cortex-M4板、卡片式電腦、攝像頭、云臺以及多種傳感與控制器件,可完成自平衡智能車相關(guān)的教學與研究;視頻傳輸采用基于linux內(nèi)核的OpenWrt操作系統(tǒng),可用于WiFi視頻傳輸與控制;圖片處理采用OpenCV框架,實現(xiàn)對圖像的捕捉以及預處理;人工智能方向采用谷歌的機器學習框架TensorFlow,實現(xiàn)深度學習方面的的實際案例,例如:目標檢測、人臉識別、微表情識別、車牌識別、數(shù)字識別和語音識別等,真正的做到人工智能+嵌入式的項目實踐以及理論學習。

  • 1、基于AI計算機視覺+車輛+機械臂為一體的貨物抓取項目,基于TensorFlow框架通過深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法識別貨物,在與ROS機器人的交互中,實現(xiàn)對貨物的認知以及抓取工作;2、基于AI語音識別+車輛+機械臂為一體的車輛控制、機械臂控制,用戶可以通過語音發(fā)布指令控制車輛的運動和機械臂執(zhí)行動作。基于ROS機器人操作系統(tǒng),完成室內(nèi)地圖構(gòu)建、自主導航、標記識別,主要應用室內(nèi)尋物,室內(nèi)漫游。

  • 1、培養(yǎng)學生創(chuàng)新應用能力; 2、掌握AI人工智相關(guān)知識點;3、培養(yǎng)學生獨立思考的能力、團隊協(xié)作能力和分析問題、解決問題的能力;4、掌握AI機器人操作原理并熟練掌握。

項目可實現(xiàn)的功能

1、目標檢測
2、人臉識別
3、微表情識別
4、車牌識別
5、數(shù)字識別
6、語音識別

可以學習到的技術(shù)點

1、平衡車控制技術(shù)(機器人FS_AIROBOTA)
2、ROS機器人操作系統(tǒng)技術(shù)(機器人FS_AIROBOTB)
3、STM32開發(fā)技術(shù)
4、嵌入式Linux技術(shù)
5、TensorFlow機器學習技術(shù)
6、AI語音識別技術(shù)
7、機械臂控制技術(shù)(機器人FS_AIROBOTB)

22天項目實訓全過程拆解
  • Day 1

    項目開發(fā)管理的內(nèi)容介紹
  • Day 2

    項目開發(fā)前預熱小項目開發(fā)
  • Day 3

    小項目答辯分享會
  • Day 4

    大項目開發(fā)計劃安排
  • Day 5-21

    大項目開發(fā)
  • Day 22

    項目答辯
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