北京杰创永恒科技有限公司
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该机器人训练平台从人工智能基础理论开始，利用Tensorflow进行相关机器学习与深度学习的算法练习，并且可以扩展到各个领域。借助英伟达的高性能GPU，通过学习、人脸识别和图像处理的边缘检测等方式体验到高性能的服务。
一、概述
该机器人训练平台从人工智能基础理论开始，利用Tensorflow进行相关机器学习与深度学习的算法练习，并且可以扩展到各个领域。借助英伟达的高性能GPU，通过学习、人脸识别和图像处理的边缘检测等方式体验到高性能的服务。
二、主要组成
1） 硬件：
| 模块 | 列表 | 配置 |
| 嵌入式超级计算机 | 处理器 | HMP Dual Denver 2/2 MB L2 + Quad ARM A57/2 MB L2 |
| GPU | NVIDIA Pascal, 256 CUDA 核心 | |
| 视频 | 4K x 2K 60Hz 编码(HEVC) 4K x 2K 60Hz 解码 (支持12-Bit) | |
| 内存 | 8GB 128bit LPDDR4 59.7GB/s | |
| 显示 | 2x DSI, 2x DP 1.2 / HDMI 1.0 / eDP 1.4 | |
| CSI接口 | 多达6个相机 (2线) CSI2 D-PHY 1.2 (2.5 Gbps/Lane) | |
| PCIE接口 | Gen 2 | 1x4 + 1x1 OR 2x1 + 1x2 | |
| 数据存储 | 32GB eMMC, SDIO, SATA | |
| 其它 | CAN, UART, SPI, I2S, GPIOs | |
| USB | USB 3.0 + USB 2.0 | |
| 连接 | 1 个千兆以太网, 802.11ac 无线, 蓝牙 | |
| RoboEX 3WD机器人 | 控制器 | 32位ARM Cortex-M3 atsam3x8 - au单片机可达84MHz |
| 闪存 | 512 kb | |
| SRAM | 64 + 32KB | |
| DFU控制器 | 低功率AVR 8位单片机ATmega16U2-AU(DFU) | |
| 对外接口 | 0.8MM 2Raw 40Pin连接器2EA | |
| 程序接口 | Micro usb类型(DFU) | |
| 用户界面 | 字符LCD(16x2)，蜂鸣器1EA，功能按钮5EA，状态LED 2EA，功率LED 1 ea | |
| 通信 | - CAN 2.0 Part A和CAN 2.0 Part B | |
| 电机 | RG35GM 11型DC12V 1/50带编码器直流电机 | |
| 电机驱动器 | L298P双全桥驱动器 | |
| 传感器 | - MPU-6050三轴加速度计 | |
| 轮子 | 60MM主动型全向轮/ 6MM电机轴孔 | |
| 电池 | 11.1V @ 5200mA 3EA | |
| 尺寸 | 310mm x 310mm x 390mm | |
2） 软件：
| 模块 | 列表 | 配置 |
| AI人工智能 | TensorFlow | TensorFlow 1.0.1 |
| Nvidia嵌入式超级计算机 | 操作系统 | Ubuntu 16.04 |
| 运算平台 | CUDA 9.0 | |
| GPU加速库 | Cudnn 7.0.5 | |
| 多媒体处理 | OpenCV 3.4.0 | |
| 其它 | - Python 3.5 - ros kinetic | |
| RoboEX 3WD机器人 | AndroX平台 | 启动器:2.0 |
| ARM交叉工具链: Windows版GCC 4.6.3(新建源代码) | ||
| 主机工具链: GCC 4.5.3(内置cygwin) | ||
| Cygwin版本:1.7.17 | ||
| Make版本: GNU Make 3.82.90 | ||
| Eclipse平台:Kepler (4.3) | ||
| Arduino平台:1.0.5 | ||
| Java SDK版本: Java SE Runtime Environment ( Build 1.6.0_26-b03) | ||
| Android NDK版本:Release R8E | ||
| Android SDK版本: Android 4.2 API(17) | ||
| ADT版本:22.0.1 | ||
| Android SDK工具:22.0.1 | ||
| 远程资源管理器:5.1.1 | ||
| 远程Shell: 0.62 | ||
| 远程查看器:2.7.1 | ||
| 串行数据包监视器:1.2 | ||
| 应用程序包:1.2 | ||
| 程序安装器:1.4 |
三、产品特点
1、通过该平台的学习，了解机器学习的基本理论到算法的实现。
2、掌握深度学习的基本方法及算法，是机器学习的基础，
3、通过高性能计算机，了解算力的概念。
4、具有实时图像处理的功能
5、该实训平台采用全向轮设计，可以向各个方向移动。
6、利用传感器实现各种物体识别及障碍物检测
7、整个平台硬件接口开放
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