Робототехника – Страница 9 – CNXSoft- новости Android-приставок и встраиваемых систем

21/10/202207/11/2022

Mini Pupper 2 — робот-собака на базе Raspberry Pi 4/ CM4 добавляет поддержку ESP32, ROS2, обратную связь с сервоприводом (Crowdfunding)

Mini Pupper 2 — это улучшенная версия робота-собаки Mini Pupper, работающего на базе Raspberry Pi 4, представленного в прошлом году. Новая модель поддерживает либо модуль Raspberry Pi 4 SBC, либо модуль CM4, добавляет программируемый Arduino беспроводной MCU ESP32, поддержку ROS2 и обратную связь с сервоприводом.

Предлагаются два варианта: Mini Pupper 2 с сервоприводом с обратной связью по положению и Mini Pupper 2 Pro с обратной связью по положению, скорости и крутящему моменту. Другие изменения, общие для обоих вариантов, включают добавление IMU, микрофона и динамика, сенсорного датчика, поддержку автокалибровки, а также новое мобильное приложение для управления.

02/10/202230/09/2022

Система-на-модуле NVIDIA Jetson Orin Nano стоимостью $199+ обеспечивает до 40 TOPS

Система-на-модуле (SoM) NVIDIA Jetson Orin Nano – это обновленная версия модуля Jetson Nano начального уровня, которая способна обеспечить ИИ-производительность до 40 TOPS, а это означает, что он в 80 раз быстрее оригинального модуля.

Новый SoM оснащен шестиядерным процессором Arm Cortex-A78AE, графическим процессором с архитектурой NVIDIA Ampere до 1024 ядер и 32 тензорными ядрами, оперативной памятью до 8 Гб и тем же 260-контактным разъемом SO-DIMM, что и у модулей серии Jetson Orin NX. Читать далее «Система-на-модуле NVIDIA Jetson Orin Nano стоимостью $199+ обеспечивает до 40 TOPS»

02/10/202229/09/2022

Несущая плата Ochin Raspberry Pi CM4 предназначена для дронов и роботов

В настоящее время на рынке доступно множество несущих плат для Raspberry Pi CM4, но Ochin выглядит немного по-другому, поскольку она разработана специально для дронов и роботов, и компактная плата предоставляет большинство интерфейсов через низкопрофильные разъемы GHS вместо стандартных портов или разъемов.

Плата имеет примерно такой же размер, что Raspberry Pi CM4, и поставляется с портом USB Type-C для прошивки, двумя разъемами MIPI CSI и четырьмя GHS разъемами USB 2.0 для добавления камер в ваши проекты робототехники, а также она поддерживает LiPo аккумуляторы. Читать далее «Несущая плата Ochin Raspberry Pi CM4 предназначена для дронов и роботов»

24/09/202226/09/2022

Миниатюрные платы кодирования с двумя камерами Full HD или 4K поддерживают RGB и тепловизионные камеры

Компания Z3 Technology представила несколько миниатюрных плат кодировщика с двумя камерами: платы FV2K-13A и FV4K-13A с поддержкой PoE, способные работать с двумя камерами видимого и тепловизионного диапазонов с разрешением Full HD или 4K соответственно, а также платы FV2K-15A и FV4K. Варианты -15А оснащены низкопрофильными разъемами.

Все четыре модели обеспечивают потоковую передачу видео H.265/H.264 в системе с одной или двумя камерами, поддерживают профиль ONVIF Profile S и T и соответствуют закону NDAA в США. Этот набор функций, а также низкое энергопотребление и легкая конструкция делают платы подходящими для для беспилотных летательных аппаратов, инспекций, наблюдения и других применений с ограниченным весом.

14/09/202226/09/2022

3D-камеры Sipeed MetaSense RGB ToF созданы для микроконтроллеров и роботов на базе операционной системы ROS (краудфандинг)

На днях мы писали о камере Arducam ToF, чтобы добавить измерение глубины в Raspberry Pi, но теперь есть больше вариантов, поскольку компания Sipeed представила семейство камер MetaSense ToF (Time-of-Flight) для микроконтроллеров и роботов, работающих под управлением ROS и включающей две модели, предлагающие различные наборы функций и возможностей.

USB – камера MetaSense A075V предлагает разрешение по глубине 320 × 240, а также дополнительный датчик RGB, блок IMU и ЦП со встроенным NPU, что делает ее идеальной для роботов ROS 1/2, в то время как более дешевая камера MetaSense A010 ToF предлагает с разрешением до 100×100, интегрирует 1,14-дюймовый ЖК-дисплей для визуализации данных о глубине в режиме реального времени и может быть подключен к хосту микроконтроллера или даже к Raspberry Pi через UART или USB.

11/09/202212/09/2022

Radxa CM5 — модуль Rockchip RK3588S (отчасти), совместимый с Raspberry Pi CM4.

Radxa работает над вычислительным модулем ROCK 5 (он же Radxa CM5), системой-на-модуле, совместимым с Raspberry Pi CM4, но основанным на более мощном восьмиъядерном процессоре Rockchip RK3588S Cortex-A76/A55 SoC.

Как и вычислительный модуль Raspberry Pi 4, он имеет форм-фактор 55 x 40 мм, но вместо двух 100-контактных межплатных разъемов высокой плотности модуль включает три для обслуживания дополнительных входов/выходов от процессор Rockchip, точно так же, как они сделали для Radxa CM3 , оснащенного процессором Rockchip RK3566.

06/09/202212/09/2022

Высокоэффективный нейроморфный чип Intel Loihi 2 работает с платформой с открытым исходным кодом Lava.

Нейроморфные чипы-ускорители ИИ, основанные на импульсных нейронных сетях (SNN), которые мы видели в таких компаниях, как Innatera или Brainchip, в будущем будут все более и более востребованы, поскольку они обеспечивают гораздо более высокую эффективность по сравнению с традиционными глубокими нейронными сетями (DNN). решения.

Intel также работает над SNN и недавно анонсировала нейроморфный исследовательский чип второго поколения Loihi 2 , с числом нейронов до 1 миллиона (в среднем в человеческом мозге их 86 миллиардов), который обеспечивает до 175 раз меньшее количество энергии для изучения нового экземпляра объекта с аналогичной или лучшей скоростью и точностью по сравнению с обычными методы, работающие на центральном процессоре (CPU).

06/09/202212/09/2022

AAEON запускает комплекты для разработки роботов UP Xtreme i11 и UP Squared 6000

Сообщество AAEON UP Bridge the Gap в партнерстве с Intel выпустило два комплекта для разработки роботов на базе одноплатных компьютеров UP Xtreme i11 или UP Squared 6000, чтобы упростить оценку и разработку робототехники.

Оба набора для разработки роботов поставляются с прототипом четырехколесного робота, который может двигаться во всех направлениях, ощущать и отображать окружающую среду, избегать препятствий и обнаруживать людей и объекты. Поскольку эти возможности уже реализованы, пользователи могут сэкономить время и деньги, работая над дальнейшей настройкой для конкретных случаев использования.