【硬件配置】
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類別 |
技術參數 |
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AI主控單元 |
CPU：4*Cortex-A73+2*Cortex-A53架構，主頻2.2G； GPU：Mali-G52 MP4；支持OpenGL ES 3.2，Vulkan 1.1，OpenCL 2.0； NPU：推理性能可達5Tops；512KB緩存和1MB片上緩沖區； 存儲：4GB LPDDR4；EMMC 5.1，32GB； 接口資源：HDMI、CVBS、MIPI DSI、OTG2.0、USB3.0、I2S、PCIE、Ethernet、RTC、Speaker、GPIO、RST、Boot、ADC、KEY、UART3、UART4、UART DEBUG、SIM卡座、TF卡座； 通訊單元：集成5G、Wi-Fi（2.4G、5G）、BT5.0； |
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AI外設單元 |
無人駕駛智能車、6自由度機械臂、科大訊飛MIC陣列、音箱、云臺攝像頭、AIoT模組、10.1寸液晶觸摸屏、人機交互鍵盤； |
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無人駕駛智能車 |
主控：ESP32-S，雙核，主頻可達240MHz，支持Wi-Fi、Bluetooth，支持Micro Python、Lua等；1路UART；4路車燈；外擴多路IO；板載4MB Flash； 傳感器：IMU、毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達、GPS/北斗； |
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AIoT模組（4個）
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底板 |
MCU采用ARM CortexM3內核的GD32F103同類芯片，主頻72MHz；配備1.3寸IPS液晶屏，光電耦合接口，繼電器公共端接口，繼電器常開/常閉接口，TTL串口、ADC接口，RS232串口，RS485接口，PWM接口，GPIO，JTAG下載調試口，12V輸入/輸出接口，5V輸出接口，3.3V輸出接口等硬件資源； |
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通訊模塊 |
Wi-Fi（ESP8266）；可選配NB-IoT、LoRaWan； |
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傳感器 |
LED蜂鳴器模塊、熱釋紅外傳感器、繼電器模塊、溫濕度傳感器； |
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機械臂
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自由度 |
5自由度+夾拾器； |
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主控 |
ESP32-S，雙核，4MB Flash，主頻可達240MHz，支持Wi-Fi、Bluetooth； |
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舵機 |
串行總線舵機； |
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視覺 |
機器視覺攝像頭； |
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【軟件配置】
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操作系統 |
Android 9.0.0（Kernel 4.9）；Ubuntu 20.04 （Kernel 4.9）； |
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人工智能 環境參數 |
支持Python：3.8.10；TensorFlow：2.7.0；Paddlelite：2.9.1； |
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特色案例
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1.無人駕駛智能車：結合真實無人駕駛場景，模擬實現車輛語音控制、紅綠燈識別、行人識別、防碰撞識別、燈光智能控制、行駛環境智能感應等實驗案例； 2.百度AI開放平臺調用：配套百度AI開放平臺的圖像處理、語音處理實驗案例； 3.AIoT：將物聯網技術與人工智能技術相結合，基于配套傳感器和通訊模塊，呈現了智慧家居、智能門鈴等AIoT應用場景實驗案例； 4.綜合案例：人機交互界面操作指引，實現平臺整體硬件設備功能演示； |
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教學資源 |
1.AI無人駕駛應用實驗：ESP32主控實驗、底盤控制系統、語音控制系統、環境感知系統、避障系統、環景監視系統、行人人臉檢測系統、紅綠燈識別系統、車牌識別系統、無人駕駛系統、智能停車系統； 2.AIoT應用實驗：傳感器數據的解析與控制、百度語音控制、人臉識別、智能門鈴、智慧家居； 3.AI主控實驗：人工智能基礎與環境，基于百度AI開放平臺的文字識別、人臉檢測、人臉識別、車牌識別、物體識別、街景識別，基于EasyDL實現螺絲螺母的檢測、口罩配戴檢測，疫情防護系統，TensorFlow實驗，Paddlelite實驗，Pytorch實驗，Tenginelite實驗，語音處理，圖像處理，基于sklearn的手寫數字識別，基于CNN的手寫數字識別； 4.AI外設應用實驗：音響實驗、超聲波雷達實驗、GPS/北斗定位實驗、云臺攝像頭實驗、科大訊飛麥克風陣列實驗、激光雷達實驗、云臺舵機控制實驗、云臺攝像頭人臉檢測實驗、云臺攝像頭人臉跟蹤實驗； 5.AI常用算法實驗：K鄰近、K均值聚類算法、樸素貝葉斯、決策樹、隨機森林、邏輯回歸、支持向量機、梯度下降法、神經網絡； 6.OpenCV應用實驗：圖像存取與顯示、Camera的基本使用、色彩空間與圖像表示、圖像的平滑處理、圖像的特征、圖像的基本處理； 7.提供配套在線學習平臺，可以滿足學生在線學習的需要。有豐富的實驗體系，實驗教學視頻，配套詳細的實驗指導書，教師PPT等資源； 8.提供人工智能軟件教學資源，基于Ubuntu 20.04系統，支持OpenCV 4.2.0，Python 3.8，Qt 5.12.8，包含OpenCV、Python實驗體系，擁有圖像識別、人工智能常用算法、語音識別案例，可與百度AI開放平臺、百度智能云天工物聯網平臺對接，打造嵌入式人工智能、物聯網一體化實驗體系； |
人工智能綜合教學平臺是一款集成了智能車、無人駕駛、嵌入式、機器人、AIoT等技術于一體的教學實驗平臺，配套硬件設施完善，教學資源由淺入深，從基礎理論實踐到整體項目綜合技術應用，源碼開放并配有詳細的實驗上機指導，滿足了高校在上述技術領域的教學需求，為學生搭建了從入門學習到實踐開發的順暢上升通道。
★ AI主控單元采用國產自主可控的4*Cortex-A73+2*Cortex-A53架構CPU，運算能力高達5Tops的NPU和Mali-G52 MP4的GPU；板載5G、Wi-Fi、藍牙等通訊單元；主控可根據需求選配百度EdgeBoard（FZ3A/B），可插拔更換。
★ 支持Python、TensorFlow、PaddleLite、Pytorch、TengineLite、NCNN、OpenCV等軟件，提供語音識別、圖像識別、AI常用算法、百度AI開放平臺調用、百度智能云天工物聯網平臺對接、人工智能機器學習等相關理論及應用實驗教學資源；
★ 結合真實無人駕駛場景，模擬實現車輛語音控制、紅綠燈識別、行人識別、防碰撞識別、燈光智能控制、行駛環境智能感應等實驗案例；
★ 將物聯網技術與人工智能技術相結合，基于配套傳感器和通訊模塊，呈現智慧家居、智能門鈴等AIoT應用場景實驗案例；
★ 基于6自由度機械臂，人工智能賦能機器視覺，實現視覺分揀、智能碼垛等實驗案例；
