6
카메라 모듈
15
객체 클래스
98%
감지율
10
제작 소요 주
깊이 감지 및 적외선 기능을 갖춘 다중 각도 카메라 어레이
최적화된 신경망 추론 파이프라인을 실행하는 NVIDIA Jetson Nano
정밀한 로봇 움직임을 위한 PID 컨트롤러가 장착된 6축 서보 시스템
라이브 비디오 피드 및 원격 측정 대시보드가 있는 웹 기반 제어 패널
바운딩 박스 시각화와 함께 15개 이상의 객체 클래스를 식별하며 30 FPS로 실행되는 YOLOv5 기반 감지.
동적 경로 재탐색 기능으로 장애물 주변을 자율적으로 탐색하기 위한 A* 및 RRT 알고리즘.
안전하고 정밀한 픽 앤 플레이스 작업을 위한 힘 피드백 센서가 있는 그리퍼 제어.
온디바이스 전이 학습을 통해 로봇이 최소한의 훈련 샘플로 새로운 객체를 인식할 수 있습니다.
환경의 정확한 3D 공간 매핑을 위한 깊이 센서와 결합된 입체 비전.
키보드, 게임패드 또는 모바일 입력 지원을 통한 원격 제어를 위한 저지연 WebRTC 스트리밍.
응력 분석 시뮬레이션과 함께 FreeCAD에서 설계된 3D 인쇄 섀시 및 구성 요소 장착부.
카메라 캘리브레이션, 이미지 전처리 및 5,000개 이미지의 맞춤형 데이터 세트에 대한 YOLOv5 모델 교육.
부드러운 6-DOF 팔 움직임 및 보행을 위해 역기구학이 적용된 서보 모터 통합.
실시간 메시지 전달로 비전, 계획 및 제어 노드를 연결하는 ROS2 프레임워크.
점점 더 복잡해지는 탐색 및 감지 시나리오를 통해 통제된 환경에서 반복 테스트 진행.