嵌入式AI课程综合项目实战之 ——

  • 项目简介
  • 项目特色
  • 学习目标
  •       人工智能机器人系统(FS_AIROBOTA)是一款模块化的室内智能机器人学习与研究?#25945;ǎ?#32467;构上以自平衡智能车为主体,通过选取Cortex-M4板、卡片式电脑、摄像头、云台以及多种传感与控制器件,可完成自平衡智能车相关的教学与研究;视频传输采用基于linux内核的OpenWrt操作系统,可用于WiFi视频传输与控制;图片处理采用OpenCV框架,实现对图像的捕捉以及预处理;人工智能方向采用谷歌的机器学习框架TensorFlow,实现深度学习方面的的实际案例,例如:目标检测、人脸识别、微表情识别、车牌识别、数字识别和语音识别等,真正的做到人工智能+嵌入式的项目实践以及理论学习。

  • 1、基于AI计算机视觉+车辆+机械臂为一体的货物抓取项目,基于TensorFlow框架通过深度学习神经网络算法识别货物,在与ROS机器人的?#25442;?#20013;,实现对货物的?#29616;?#20197;及抓取工作;2、基于AI语音识别+车辆+机械臂为一体的车?#31350;?#21046;、机械臂控制,用户可以通过语音发布指令控制车辆的运动和机械臂执行动作。基于ROS机器人操作系统,完成室内地图构建、自主导航、标记识别,主要应用室内寻物,室内漫游。

  • 1、培养学生创新应用能力; 2、掌握AI人工智相关知识点;3、培养学生独立思考的能力、团队协作能力?#22836;?#26512;问题、解决问题的能力;4、掌握AI机器人操作原理并熟练掌握。

项目可实现的功能

1、目标检测
2、人脸识别
3、微表情识别
4、车牌识别
5、数字识别
6、语音识别

可以学习到的技术点

1、平衡车控制技术(机器人FS_AIROBOTA)
2、ROS机器人操作系统技术(机器人FS_AIROBOTB)
3、STM32开发技术
4、嵌入式Linux技术
5、TensorFlow机器学习技术
6、AI语音识别技术
7、机械臂控制技术(机器人FS_AIROBOTB)

22天项目实训全过程拆解
  • Day 1

    项目开发管理的内容介绍
  • Day 2

    项目开发前预热小项目开发
  • Day 3

    小项目答辩分享会
  • Day 4

    大项目开发计划安排
  • Day 5-21

    大项目开发
  • Day 22

    项目答辩
项目课程推荐
  • 嵌入式AI前景

    智能开发,智能未来 查看详情
  • 什么嵌入式AI

    3?#31181;?#24102;你全面了解 查看详情
  • 嵌入式AI学习路线

    教学模式新颖独特 查看详情
北京快乐8开奖软件