功能特点

（1）AI核心

基于树莓派强大的Al计算能力，系统内核是一个小巧却功能强大的计算机，它可以让你并行运行多个神经网络、对象检测、分割和语音处理等应用程序， 系统搭载高性能Cortex-A72 64位四核处理器，2路micro-HDMI端口支持分辨率高达4K的双显示屏，高达4Kp60的硬件视频解码，高达8 GB的RAM，双频2.4/5.0 GHz无线局域网，蓝牙5.0，千兆以太网，USB 3.0和PoE功能，带来足够的Al计算能力，并支持一系列流行的Al框架和算法，比如TensorFlow、Pytorch、caffe/caffe2、Keras、MXNET等。

（2）系统框架与AI框架

系统预装Raspbian操作系统，所有环境代码库文件均已安装，开机即用。Raspbian在云计算领域效率极高，特别适用于机器学习这样的存储密集型和计算密集型任务。提供详细的python开源范例程序，。

Python具有 简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点，它的面向对象甚至比Java和C#更彻底；多种AI框架：OpenCV计算机视觉库，TensorFlow AI框架，Pytorch AI框架等。

（3）基础GPIO与传感器实验基础实验模块

人工智能技术应用与开发平台基础GPIO与传感器实验模块，包括：LED实验、继电器实验、轻触开关按键实验、光敏传感器实验、火焰报警实验、触摸开关实验、直流电机风扇模块实验、高精度ADC采集实验等全系列传感器。

（4）AI视觉实验模块

OpenCV（ Open Source Capture Vision） 是一个免费的计算机视觉库， 可通过处理图像和视频来完成各种任务，比如显示摄像头输入的信号以及让机器人识别现实生活中的物体。AI 视觉模块以OpenCV为图像处理库，搭载高清120°广角摄像头，拥有第一视觉，可实现颜色识别、形状识别、基于Pytorch的手势识别、AI人工智能脸部特征识别等功能。

（5）AI语音交互实验模块

AI语音交互实验模块涉及语音识别和语音合成模块。语音识别该模块使用方便，学生无需深入了解语音识别原理，通过IIC通信，即可识别语音，输出结果，可直接用于多种人机交互场景的开发实验中。语音合成模块是一款可实现中文、英文合成，并集成语音编码、解码功能，可实现音量调节、智能语速、语调调节等功能，模拟真人发音效果，可助力开发者实现顺畅自然的智能语音交互体验。结合音识别模块和语音合成模块，实现智能语音交互实验、语音唤醒实验、语音控制、语音识别播报等。

（6）机器人运动学

机器人运动学分为正向运动学和逆向运动学，正向运动学即给定机械臂各关节角度，计算机器人末端位置；逆向运动学即已知机器人末端的位置，计算机械臂对应位置的全部关节角度。本实验以6自由度机械臂为控制对象，使用逆运动学，根据设置的目标位置坐标，计算出关节角度； 再将关节角度换算成舵机脉宽，就可以实现机械臂末端移动到目标位置。实现单个PWM舵机控制、机械臂多轴联等功能。

（7）ROS系统拓展模块

ROS机器人操作系统是工具、库和协议的集合，旨在简化机器人平台，构建复杂而强大的机器人，该解决方案以流行的机器人操作系统ROS为软件环境，以激光雷达为载体，可开设ROS应用软件开发、激光雷达传感器数据采集与融合、建图等内容相关的各种类型的实验。具体涉及ROS激光雷达Gmapping，Hector，Karto，Cartographer等建图算法，实现建图、激光雷达警卫等功能。（8） 场景、多传感器器综合实验模块

通过构建场景与（3）-（7）中AI视觉、AI语音、机器人运动学、ROS激光雷达、全系列传感模块等相结构，实现场景、多传感器器综合实验。例如，a）颜色分拣：通过对目标色块进行颜色识别和坐标定位，可以轻松控制机械臂实现颜色识别、抓取、分拣。b）智能码垛：通过对目标物品进行识别和定位，可以轻松实现色块码垛的功能。c）目标追踪：通过对目标色块进行视觉定位，利用机械臂的逆运动学算法，可以更好的对目标色块进行捕捉和追踪。