Образовательные комплектыWaveshareКитай
JetBot AI Kit
Учебная платформа машинного зрения на базе NVIDIA Jetson Nano. Открытый проект NVIDIA JetBot в готовом наборе: широкоугольная камера, предустановленные ИИ-фреймворки и примеры — от следования по линии до объезда препятствий на нейросетях. Формат для университетов, колледжей и кружков глубокого обучения.
Спецификации
- Вычислительный модуль
- NVIDIA Jetson Nano
- Камера
- 8 Мп, угол обзора 160°
- Питание
- 3 аккумулятора 18650
- Беспроводная связь
- Wi-Fi 2,4/5 ГГц, Bluetooth
- Дисплей
- OLED 0,91"
Запросить доступ к каталогуЦены — по запросу
Применение
- Практикум по компьютерному зрению в вузе или колледже
- Обучение нейросетей объезду препятствий на собственных данных
- Студенческие соревнования по автономной навигации
- Прототипирование алгоритмов беспилотного движения
Альтернативы
Похожие модели в нашем каталоге
Wonder WorkshopCueРобот для подростков, построенный как мост от блочного кода к тексту: те же задачи решаются сначала в Blockly, затем на JavaScript. Три процессора с сенсорным слиянием, датчики приближения и три микрофона дают материал для задач посерьёзнее, чем у младших моделей линейки.Подробнее →
Wonder WorkshopDashКлассический робот для начальной школы: тремя микрофонами слышит хлопки и определяет направление голоса, датчиками расстояния объезжает препятствия, а программируется в наглядных приложениях Wonder и Blockly. Один из самых распространённых учебных роботов в школах мира — с готовыми методиками уроков.Подробнее →
XiaoR GeekWiFi Tank Robot KitУчебный гусеничный робоконструктор на базе Raspberry Pi: металлическое шасси, поворотная FPV-камера с трансляцией видео по Wi-Fi, датчики для объезда препятствий и следования по линии. Программируется на Python и C, управляется с телефона или компьютера. Вариант для тех, кто хочет собрать и разобраться в начинке, а не получить готовую игрушку.Подробнее →
YahboomDOFBOTУчебный манипулятор с шестью степенями свободы и камерой технического зрения на базе Raspberry Pi или Jetson Nano. Металлические сервоприводы и алюминиевая конструкция рассчитаны на интенсивную работу в классе. Программируется на Python в среде ROS2 — от базовых движений до распознавания цвета, жестов и сортировки объектов.Подробнее →