15 оқу орнына арналған AI зертханасының жобасы

Колледждерге арналған кешенді AI ортасы: жеке құрылғы эксперименттерінен автономды жүргізу жобасына дейін.

AI · Машиналық көру · ROS · Автономды жүргізу

Әр топтық үстелде — AI front-end жинағы, ROS-робот және роботтандырылған визуалды бақылау жүйесі; аудитория ортасында — автономды жүргізу полигоны. Симулятор бағдарламасымен бірге жеке құрылғылардан кешенді сценарийлерге дейінгі практиканы қамтамасыз етеді.

15оқу орны
35 адамнан тұратын топ
1орталық автономды жүргізу полигоны
15 орындық AI зертханасының визуализациясы
Зертхананың жалпы көрінісі: орталық автономды жүргізу полигонын айнала орналасқан үш оқу үстелі.
01Кеңістік

Кеңістік және оқытуды ұйымдастыру

Әр топтағы 5 студент бір жабдық жинағымен жұмыс істеп, рөлдерді бөледі: алгоритмдерді оқыту, симуляцияны баптау, визуалды деректерді жинау, құрылғыларды басқару және жазбаларды жүргізу. Курс жеке эксперименттерден полигондағы кешенді жобаға біртіндеп өтеді — «симуляция + нақты жабдық + сценарийлік тапсырма» циклі.

Оқытушы аймағы
экран + жұмыс станциясы
Орталық полигон
жолдар + бағдаршамдар + тұрақ
A тобы, 5 адам
AI front-end + робот + визуалды бақылау
B тобы, 5 адам
AI front-end + робот + визуалды бақылау
C тобы, 5 адам
AI front-end + робот + визуалды бақылау
Жабдық шкафы / зарядтау
Желі / қуат
Оқытушы аймағы
Материалды түсіндіру, симуляцияларды көрсету және жобаларды қорғау үшін.
Үш оқу үстелі
Үстел басында 5 орын: AI front-end, ROS-робот және визуалды бақылау жүйесі.
Орталық полигон
Еденде кешенді тапсырмаларға арналған бір автономды жүргізу жол полигоны орналасады.
Қосалқы аймақ
Жабдықты сақтау, зарядтау, желілік коммутация және кабельдерді реттеу үшін.
02Жабдық

AI жабдықтарының сипаттамасы

Жабдық мүмкіндіктері edge AI, интеллектуалды қабылдау, өнеркәсіптік көру, роботтарды басқару және автономды жүргізу практикасын қамтиды.

AI зертханасы жабдығының фотосы
01

AI front-end жабдығы

Edge-қабылдау және AI қолданбаларын әзірлеу үшін: жергілікті инференс, кескін мен бетті тану, дауыстық өзара әрекеттесу және IoT басқару.

  • 1AI edge gateway көп ядролы ARM процессорын, GPU және NPU қолданады; Linux/Debian, Python 3 және Qt/PyQt5 қолдайды.
  • 2Кескін жинау USB өнеркәсіптік камерасы мен RTSP IP-камерасын қамтиды; детекция, классификация, бет пен нөмір тану эксперименттеріне арналған.
  • 3Жинаққа бет арқылы кіру терминалы, сөйлеуді жазу/ойнату модулі, датчиктер, реле, желдеткіш, есік құлпы және жарық-дыбыс дабылы кіреді.
02

Роботтандырылған визуалды бақылау жабдығы

Өнеркәсіптік машиналық көру және манипулятормен бірлескен бақылау үшін: объектілерді тану, ақауларды анықтау, өлшемдерді өлшеу және ұстағышпен сұрыптау.

  • 1AI тақтасы жоғары өнімді инференсті, Python/OpenCV, объект детекциясын, мәтін тануды және ақау анықтауды қолдайды.
  • 2Алты осьті манипулятор вакуумды сорғышты немесе ұстағышты, сондай-ақ бастапқы күйге келтіруді, координаттарды баптауды және қозғалысты басқаруды қолдайды.
  • 3Өнеркәсіптік камера, 12 мм объектив, сақиналы LED жарық және конвейер стандартты визуалды бақылау станциясын құрайды.
03

Автономды ROS-робот

Мобильді роботтар мен автономды жүргізу бойынша базалық практика үшін: ортаны қабылдау, карта құру, маршрут жоспарлау, кедергілерді айналып өту және тұраққа қою.

  • 1Борттық edge-терминал, лидар, тереңдік камерасы, төрт дөңгелекті шасси және сенсорлық экран толыққанды автономды мобильді платформа құрайды.
  • 2Jupyter Notebook, ROS симуляциясы, Gazebo, SLAM, навигация, кедергілерді айналып өту және бағдаршамдарды тану қолданылады.
  • 3Борттық манипулятор мен соңғы камера ұстау, инспекция және визуалды позициялау тапсырмаларын кеңейтеді.
04

Автономды жүргізу полигоны

ROS-робот нақты масштабталған сценарийде автономды жүргізу жобасын кешенді тексеретін қалалық жол ортасын ұсынады.

  • 1Түзу жолдар, бұрылыстар, T-тәрізді және айқас қиылыстар, тұрақ, белгілер, жолақтар, бағдаршамдар және шамдар кіреді.
  • 2Жол аймағының ұсынылатын ауданы кемінде 20 м²; маршрут бойынша қозғалу, кедергілерді айналып өту, қиылыстардан өту және артқа жүріп тұраққа қою қолданылады.
  • 3Шолу камералары мен нөмір тану камералары процесті жазуды және интеллектуалды көлік бойынша эксперименттерді қолдайды.
03Бағдарлама

Оқыту жүйесі

Оқыту жүйесі деңгейлер бойынша ұйымдастырылған: базалық, мамандандырылған және кешенді. Бұл оқу модульдері мен зертханалық тапсырмаларды қалыптастыруға ыңғайлы.

Деңгей Модуль Негізгі мазмұн
Базалық AI негіздері және edge-әзірлеу
  • Linux жүйесі және ендірілген әзірлеу ортасы
  • Python 3 және Qt/PyQt5 интерфейстері
  • Edge-шлюз бен перифериясын баптау
  • Jupyter Notebook-тағы эксперименттер
Интеллектуалды қабылдау және AI алгоритмдері
  • Кескін классификациясы және объект детекциясы
  • Бет, нөмір және атрибуттарды тану
  • Қаңқаның негізгі нүктелері және ақылды кампус
  • Офлайн сөйлеуді тану және өзара әрекеттесу
IoT және сценарийлерді басқару
  • Цифрлық кіріс-шығыстарды басқару
  • Датчиктер, құлып, желдеткіш және реле
  • Дабыл және орта күйін жинау
  • Edge AI + IoT кешенді қолданбалары
Мамандандырылған Машиналық көру арқылы бақылау
  • Камера, объектив, жарық және конвейерді баптау
  • OpenCV кескін өңдеу және мәтін тану
  • Ақауларды анықтау және өлшемдерді өлшеу
  • Манипулятормен ұстау және сұрыптау
ROS мобильді роботтары
  • ROS негіздері және Gazebo симуляциясы
  • Лидар мен тереңдік камерасының деректері
  • SLAM, маршрут жоспарлау және навигация
  • Кедергілерді айналып өту, бағдаршам және тұрақ
Кешенді Автономды жүргізу полигоны
  • Симуляцияда маршрут жоспарлау және тексеру
  • Полигонда қозғалу, қиылыстар және тұраққа қою
  • Камерамен жазу және нөмір тануды байланыстыру
  • Жобалау, баптау және жобаны қорғау
Ынтымақтастықты бастау

Оқу орныңызға ЖИ зертханасын құрамыз

kidsGo толық цикл қызметтерін ұсынады: жоспарлау мен жобалаудан жабдықты жеткізу мен оқу бағдарламаларына дейін

Бізбен байланысу Жүзеге асырылған жобаларды көру