Проект AI-лаборатории на 15 учебных мест

Комплексная AI-среда для колледжей: от экспериментов с отдельными устройствами до проекта автономного вождения.

AI · Машинное зрение · ROS · Автономное вождение

На каждом групповом столе — комплект AI front-end, ROS-робот и система роботизированного визуального контроля; в центре аудитории — полигон автономного вождения. Вместе с ПО-симулятором это обеспечивает практику от отдельных устройств до комплексных сценариев.

15учебных мест
3группы по 5 человек
1центральный полигон автономного вождения
Визуализация AI-лаборатории на 15 мест
Визуализация лаборатории: три учебных стола вокруг центрального полигона автономного вождения.
01Пространство

Пространство и организация обучения

Каждая группа из 5 студентов работает с одним комплектом оборудования, распределяя роли: обучение алгоритмов, отладка симуляции, сбор визуальных данных, управление устройствами и ведение записей. Курс постепенно переходит от отдельных экспериментов к комплексному проекту на полигоне — цикл «симуляция + реальное оборудование + сценарная задача».

Зона преподавателя
экран + рабочая станция
Центральный полигон
дороги + светофоры + парковка
Группа A, 5 чел.
AI front-end + робот + визуальный контроль
Группа B, 5 чел.
AI front-end + робот + визуальный контроль
Группа C, 5 чел.
AI front-end + робот + визуальный контроль
Шкаф оборудования / зарядка
Сеть / питание
Зона преподавателя
Для объяснения материала, демонстрации симуляций и защиты проектов.
Три учебных стола
5 мест за столом: AI front-end, ROS-робот и система визуального контроля.
Центральный полигон
На полу размещается один дорожный полигон автономного вождения для комплексных задач.
Вспомогательная зона
Для хранения оборудования, зарядки, сетевой коммутации и организации кабелей.
02Оборудование

Описание AI-оборудования

Возможности оборудования охватывают edge AI, интеллектуальное восприятие, промышленное зрение, управление роботами и практику автономного вождения.

Фото оборудования AI-лаборатории
01

Оборудование AI front-end

Для edge-восприятия и разработки AI-приложений: локальный инференс, распознавание изображений и лиц, голосовое взаимодействие и управление IoT.

  • 1AI edge gateway использует многоядерный ARM-процессор, GPU и NPU; поддерживает Linux/Debian, Python 3 и Qt/PyQt5.
  • 2Сбор изображений включает USB-промышленную камеру и RTSP IP-камеру для экспериментов по детекции, классификации, распознаванию лиц и номеров.
  • 3В комплект входят терминал доступа по лицу, модуль записи/воспроизведения речи, датчики, реле, вентилятор, замок двери и светозвуковая сигнализация.
02

Оборудование роботизированного визуального контроля

Для промышленного машинного зрения и совместного контроля с манипулятором: распознавание объектов, дефектоскопия, измерение размеров и сортировка захватом.

  • 1AI-плата поддерживает высокопроизводительный инференс, Python/OpenCV, детекцию объектов, распознавание текста и дефектоскопию.
  • 2Шестикоординатный манипулятор поддерживает вакуумную присоску или захват, а также обучение сбросу, настройке координат и управлению движением.
  • 3Промышленная камера, объектив 12 мм, кольцевая LED-подсветка и конвейер образуют стандартную станцию визуального контроля.
03

Автономный ROS-робот

Для базовой практики по мобильным роботам и автономному вождению: восприятие среды, построение карты, планирование маршрута, объезд препятствий и парковка.

  • 1Бортовой edge-терминал, лидар, камера глубины, четырехколесное шасси и сенсорный экран образуют полноценную автономную мобильную платформу.
  • 2Поддерживаются Jupyter Notebook, ROS-симуляция, Gazebo, SLAM, навигация, объезд препятствий и распознавание светофоров.
  • 3Бортовой манипулятор и конечная камера позволяют расширить задачи захвата, инспекции и визуального позиционирования.
04

Полигон автономного вождения

Предоставляет городскую дорожную среду, где ROS-робот выполняет комплексную проверку проекта автономного вождения в реальном масштабированном сценарии.

  • 1Включает прямые дороги, повороты, T-образные и крестообразные перекрестки, парковку, знаки, разметку, светофоры и фонари.
  • 2Рекомендуемая площадь дорожной зоны — не менее 20 м²; поддерживаются движение по маршруту, объезд препятствий, проезд перекрестков и парковка задним ходом.
  • 3Обзорные камеры и камеры распознавания номеров поддерживают запись процесса и эксперименты по интеллектуальному транспорту.
03Программа

Система обучения

Система обучения организована по уровням: базовый, специализированный и комплексный. Это удобно для формирования учебных модулей и лабораторных заданий.

Уровень Модуль Основное содержание
Базовый Основы AI и edge-разработка
  • Linux и среда встроенной разработки
  • Python 3 и интерфейсы Qt/PyQt5
  • Отладка edge-шлюза и периферии
  • Эксперименты в Jupyter Notebook
Интеллектуальное восприятие и AI-алгоритмы
  • Классификация изображений и детекция объектов
  • Распознавание лиц, номеров и атрибутов
  • Ключевые точки скелета и умный кампус
  • Офлайн-распознавание речи и взаимодействие
IoT и управление сценариями
  • Цифровые входы и выходы
  • Датчики, замок, вентилятор и реле
  • Сигнализация и сбор состояния среды
  • Комплексные приложения edge AI + IoT
Специализированный Контроль машинным зрением
  • Камера, объектив, подсветка и конвейер
  • OpenCV и распознавание текста
  • Дефектоскопия и измерение размеров
  • Захват и сортировка манипулятором
Мобильные роботы ROS
  • Основы ROS и симуляция Gazebo
  • Данные лидара и камеры глубины
  • SLAM, планирование маршрута и навигация
  • Объезд препятствий, светофоры и парковка
Комплексный Полигон автономного вождения
  • Планирование маршрута и проверка в симуляции
  • Движение по полигону, перекрестки и парковка
  • Запись камерами и распознавание номеров
  • Проектирование, отладка и защита проекта
Начать сотрудничество

Создадим лабораторию ИИ для вашего учебного заведения

kidsGo предоставляет полный цикл услуг: от планирования и проектирования до поставки оборудования и учебных программ

Связаться с нами Смотреть реализованные проекты