Образовательный набор для изучения технологий машинного зрения, построения и настройки нейросетей и проектирования беспилотников
Образовательный комплект для изучения основ искусственного интеллекта, машинного обучения и элементов технического зрения. Комплект позволяет разрабатывать модель автомобиля с рулевым управлением, оснащенную элементами и устройствами системы беспилотного управления.
Данное предложение не является публичной офертой и носит рекомендательный характер с целью подбора оптимальной комплектации оборудования. Комплектация оборудования может изменяться в соответствие с запросом Заказчика. Стоимость и состав предложения могут изменяться в соответствие с предложением Поставщика. Срок и условия поставки определяются индивидуально в зависимости от комплектации и количества запрашиваемого оборудования.
Учебный набор для разработки автономных мобильных роботов позволяет разрабатывать СУ моделей автономных мобильных роботов и транспортных средств. Учебный набор может применяться учащимися в образовательном процессе для углубленного практико-ориентированного изучения основ разработки систем управления автономных мобильных роботов.
В состав комплекта входит:
- Макет автомобиля с рулевым управлением,
- Программируемый микроконтроллер в среде Arduino IDE.
Программируемый контроллер должен обладать интерфейсами - USB, UART, TTL, RS485, CAN для коммуникации с подключаемыми внешними устройствами, а также цифровыми и аналоговыми портами ввода/вывода.
- Одноплатный микрокомпьютер, система технического на основе стереокамеры, набор датчиков.
Одноплатный микрокомпьютер - не менее 1шт. кол-во ядер встроенного микрокомпьютера - не менее 4, тактовая частота ядра - не менее 1,2 ГГц, объем ОЗУ - не менее 512 Мб. Программируемый контроллер должен обеспечивать возможность программирования с помощью средств языков С/С++, Python и свободно распространяемой среды Arduino IDE, а также управления моделями робототехнических систем с помощью среды ROS.
- Система технического зрения должна обеспечивать возможность изучения основ применения алгоритмов машинного обучения и настройки параметров нейросетей. Система технического зрения должна обеспечивать функционал распознавания различных геометрических объектов по набору признаков, распознавания графических маркеров типа Aruco и др, распознавания массивов линий и элементов дорожных знаков и разметки.
