Описание

Четырёхосевой учебный робот- манипулятор с модульными сменными насадками на базе NVIDIA Jetson Nano, использует роботизированную систему ROS и поддерживает программирование на языках C++, Python, Java, Java Script и др. включает в себя ресурсный набор для расширения возможностей изучения манипуляторной робототехники, позволяя так же изучить 2д и 3д моделирование, аддитивные технологии и технологию лазерной резки. Гироскоп используется в четырехосевом манипуляторе рычажного типа для измерения угловой скорости каждого из рычагов. Это позволяет определить положение и ориентацию манипулятора в пространстве. Полученные данные ориентации могут быть использованы для контроля движения манипулятора, обеспечения его стабильности и точности выполнения задач. Сменный лазерный модуль предназначен для добавления функциональности к манипулятору. Он позволяет выполнять точные и высококачественные операции по резке и гравировке различных материалов, таких как дерево, пластик, ткань, кожа, акрил и бумага. Роботизированный манипулятор с открытым исходным кодом, разработан на основе NVIDIA Jetson Nano. У него есть широкоугольная камера высокой четкости и интеллектуальные адресные сервоприводы. Он использует роботизированную систему ROS и поддерживает программирование на Python, С++, С# и др. Благодаря глубокому обучению и компьютерному зрению, способен выполнять множество задач, таких как распознавание цвета, сортировка мусора, распознавание жестов, распознавание лиц и определение наличия масок. С помощью мобильного приложения для Android/iOS, ПК, мыши и пульта дистанционного управления PS2 вы сможете управлять им легко и просто. Использует алгоритм обратной кинематики, обеспечивающий точное отслеживание, захват, сортировку и укладку цели. Он также предоставляет подробный анализ обратной кинематики, модели DH и предлагает исходный код для функции обратной кинематики. Благодаря открытому коду предустановленных программ, позволяет вам легко изучить компьютерное зрение роботов, обработку изображений, кинематику и другие аспекты робототехники, а также быстро воплотить различные творческие проекты в области искусственного интеллекта. 

Возможности набора:

• Оснащен мощными адресными сервоприводами, обеспечивающими точное и плавное управление манипулятором.
• Четырёхосевой учебный робот- манипулятор имеет широкоформатную камеру, которая позволяет распознавать цвета, жесты и лица.
• Встроенные алгоритмы помогут создавать интерактивные проекты
• Манипулятор может выполнять задачи сортировки, обучая детей навыкам логического мышления.
• Четырёхосевой учебный робот- манипулятор обладает возможностью использовать искусственный интеллект для более сложных задач и алгоритмов. Позволяет изучить основы глубокого машинного обучения.
• Наличие открытого исходного кода встроенных алгоритмов позволит вам научится их создавать и использовать в своих проектах.
• Для удобного управления манипулятором доступно специальное мобильное приложение для Android и iOS. Базовый набор учебного манипулятора — идеальное решение для развития творческих и технических навыков у детей от 12 лет.
• Объектно-ориентированный подход в программировании;
• Большое количество насадок позволяет взаимодействовать с разными объектами
• Возможно программирование на Python, HTML 5, JavaScript, JQuery, Java, C, C ++, Perl, Erlang, Lua.
• Возможность программировать с компьютера, ноутбука, телефона
• Возможность удаленного управления через интернет
• Возможность Подключать конвейерные ленты и линейные перемещения
• Операционная система ROS
• Модуль пневмоприсоски позволяет переносить более тяжелые грузы
• Возможность добавлять модули 3D печати и лазерной гравировки позволяет изучить 2д и 3д моделирование, аддитивные технологии и технологию лазерной резки
• С помощью лазерного модуля манипулятор может создавать детали, вырезать сложные формы, создавать надписи и декоративные элементы на поверхностях различных материалов. 
• Возможность отслеживать перемещение 

Уровни обучения:

• Исследовательский уровень: знакомство со сложной кинематикой, основы тригонометрии, углубленное изучение текстовых языков программирования, изучение физических основ работы датчиков, основы 2д и 3д моделирования.
• Продвинутый уровень: знакомство с основами алгоритмов машинного зрения (сегментации изображений и детектирования объектов), глубокого обучения, такие как нейронные сети, для решения прикладных задач (классификации, распознавания образов, обработки речи). Способы использования роботов и глубокого обучения для автоматизации различных процессов. Расчет перемещения рабочего органа

Состав:

Характеристики: