- 項目簡介
- 項目特色
- 學習目標
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人工智能機器人系統(tǒng)(FS_AIROBOTA)是一款模塊化的室內智能機器人學習與研究平臺，結構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的教學與研究；視頻傳輸采用基于linux內核的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。
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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�；赗OS機器人操作系統(tǒng)，完成室內地圖構建、自主導航、標記識別，主要應用室內尋物，室內漫游。
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1、培養(yǎng)學生創(chuàng)新應用能力； 2、掌握AI人工智相關知識點；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
可以學習到的技術點
1、平衡車控制技術(機器人FS_AIROBOTA)
2、ROS機器人操作系統(tǒng)技術（機器人FS_AIROBOTB）
3、STM32開發(fā)技術
4、嵌入式Linux技術
5、TensorFlow機器學習技術
6、AI語音識別技術
7、機械臂控制技術（機器人FS_AIROBOTB）
22天項目實訓全過程拆解
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Day 1
項目開發(fā)管理的內容介紹 -
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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