El sistema de transporte por IA es un kit de robot de demostración educativa que integra varios elementos de IA. Este sistema consta de múltiples componentes, incluyendo un coche robot con visión AiNova, dos brazos robóticos con visión AiArm, una cinta transportadora eléctrica, un riel deslizante eléctrico, una variedad de accesorios de clasificación y un mapa. Aprovechando las capacidades de visión por IA, el coche robot y los brazos robóticos pueden reconocer eficazmente diferentes categorías de residuos. Una vez identificada la categoría de residuos, colaboran con el riel deslizante y la cinta transportadora para transportar y depositar los objetos en los contenedores de basura correspondientes.
El sistema de transporte por IA ofrece una simulación muy realista de escenarios operativos del mundo real. Esto permite una demostración vívida y directa de la inteligencia artificial, la ingeniería robótica y las tecnologías de cooperación entre máquinas. Por lo tanto, sirve como una excelente herramienta para enseñar a los estudiantes cómo incorporar la tecnología de IA en las aplicaciones cotidianas.
El kit de robot viene con componentes abundantes, incluyendo un coche robot con visión AiNova, dos brazos robóticos con visión AiArm, una cinta transportadora eléctrica, un riel deslizante eléctrico, una variedad de accesorios de clasificación y un mapa. Con estos recursos a su disposición, puede construir fácilmente un sistema de transporte inteligente en miniatura para una ciudad.
Equipado con un seguidor de línea de 4 canales, un módulo de visión por IA y una pinza, AiNova es capaz de detectar residuos mientras navega a lo largo de una línea, para luego transportar los residuos detectados a una posición específica.
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Transporte de objetos |
Detección de residuos |
 Seguimiento de línea |
1. Brazo robótico con visión AiArm 1Utilizando sus capacidades de visión por IA, el brazo robótico 1 puede identificar bloques de residuos, recogerlos y colocarlos cuidadosamente en la cinta transportadora eléctrica.
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2. Brazo robótico con visión AiArm 2El brazo robótico 2 es responsable de detectar los bloques de residuos en la cinta transportadora y determinar la categoría del residuo utilizando el módulo de visión por IA. Se desliza a lo largo del riel deslizante y deposita con precisión los bloques de residuos en los contenedores de basura correspondientes.
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El sistema de transporte por IA puede programarse utilizando Scratch y Python, lo cual satisface a usuarios con distintos niveles de habilidad.
Programación visual Scratch 3.0Scratch es un lenguaje de programación fácil de usar y visualmente intuitivo. Con Scratch, puede arrastrar y soltar bloques de código sin esfuerzo para programar el robot. |
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Programación en PythonLos programas visuales pueden convertirse perfectamente en código Python, lo que brinda la oportunidad de aprender habilidades de programación avanzadas. |
AiNova está equipado con un módulo de visión WonderCam que posee capacidades informáticas potentes. Esto permite el entrenamiento de IA con un solo clic, eliminando la necesidad de procesos de entrenamiento complejos y algoritmos de visión intrincados.
Con funda protectora de metalWonderCam está encerrado en una funda protectora de metal, que ofrece una protección completa contra arañazos y mejora su aspecto general. |
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Pantalla a color IPS de 2 pulgadas integradaWonderCam cuenta con una pantalla a color IPS de 2 pulgadas integrada con una resolución de 320 x 240, lo que proporciona una interfaz de usuario clara y en primera persona. |
Aprendizaje mediante entrenamiento con un solo clicWonderCam no solo es capaz de reconocer materiales preconfigurados, sino que también puede usarse para entrenar otros modelos. Además, puede controlar todo el proceso de entrenamiento del modelo configurando parámetros e indicadores. |
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La visión por IA de WonderCam puede realizar diversas funciones de visión por IA, como reconocimiento facial, etiquetado de objetos, reconocimiento de color y reconocimiento de señales de tráfico.
Reconocimiento facialWonderCam puede detectar un rostro humano específico, capturando su posición y tamaño para fines de detección, reconocimiento y seguimiento facial preciso. |
Reconocimiento de etiquetasWonderCam es capaz de reconocer AprilTag. A través del puerto I2C, el dispositivo externo puede recuperar la posición y los datos de conversión 3D de la etiqueta reconocida, lo que permite la localización espacial. |
Reconocimiento de colorWonderCam tiene la capacidad de reconocer los colores de los objetos y recuperar su tamaño y posición, permitiendo funcionalidades de reconocimiento y seguimiento de color. |
Detección de señales de tráficoWonderCam puede implementar funciones de transporte inteligente y conducción autónoma reconociendo señales de tráfico. |
| Tamaño: | 285mm x 162mm x 440mm |
| Peso: | 1.7 Kg |
| Material: | Aleación de aluminio duro + plástico PC |
| Cámara: | Módulo de visión WonderCam |
| Pantalla: | IPS de 2 pulgadas, resolución 320 x 240, tamaño: 41mm x 31mm |
| Grados de libertad: | 5 + 1 |
| Hardware: | Controlador CoreX |
| Software: | Software para PC y WoderCode (Scratch y Python) |
| Modelo de servo: | Servo de bus serie LX-15D, HTD-20L y HX-06L |
| Método de control: | Software para PC |
| Fuente de alimentación del brazo robótico 1 | Adaptador de corriente de 7.5V 7A DC 5.5mm x 2.5mm y 7.5V 3A DC 3.5mm x 1.35mm |
| Fuente de alimentación del brazo robótico 2 | Adaptador de corriente de 7.5V 7A DC 5.5mm x 2.5mm |
| Tamaño: | 240mm x 140mm x 190mm |
| Peso: | 0.74 Kg |
| Material: | Metal |
| Cámara: | Módulo de visión WonderCam |
| Pantalla: | IPS de 2 pulgadas, resolución 320 x 240, tamaño: 41mm x 31mm |
| Fuente de alimentación: | Batería Lipo 18650 (3.7V 1800mah) x 2 |
| Duración de la batería: | 45 minutos |
| Hardware: | Controlador CoreX |
| Software: | Software para PC y WoderCode (Scratch y Python) |
| Modelo de servo: | Servo de bus serie HX-08L |
| Método de control: | Software para PC |
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El sistema de transporte por IA es un kit de robot de demostración educativa que integra varios elementos de IA. Este sistema consta de múltiples componentes, incluyendo un coche robot con visión AiNova, dos brazos robóticos con visión AiArm, una cinta transportadora eléctrica, un riel deslizante eléctrico, una variedad de accesorios de clasificación y un mapa. Aprovechando las capacidades de visión por IA, el coche robot y los brazos robóticos pueden reconocer eficazmente diferentes categorías de residuos. Una vez identificada la categoría de residuos, colaboran con el riel deslizante y la cinta transportadora para transportar y depositar los objetos en los contenedores de basura correspondientes.
El sistema de transporte por IA ofrece una simulación muy realista de escenarios operativos del mundo real. Esto permite una demostración vívida y directa de la inteligencia artificial, la ingeniería robótica y las tecnologías de cooperación entre máquinas. Por lo tanto, sirve como una excelente herramienta para enseñar a los estudiantes cómo incorporar la tecnología de IA en las aplicaciones cotidianas.
El kit de robot viene con componentes abundantes, incluyendo un coche robot con visión AiNova, dos brazos robóticos con visión AiArm, una cinta transportadora eléctrica, un riel deslizante eléctrico, una variedad de accesorios de clasificación y un mapa. Con estos recursos a su disposición, puede construir fácilmente un sistema de transporte inteligente en miniatura para una ciudad.
Equipado con un seguidor de línea de 4 canales, un módulo de visión por IA y una pinza, AiNova es capaz de detectar residuos mientras navega a lo largo de una línea, para luego transportar los residuos detectados a una posición específica.
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Transporte de objetos |
Detección de residuos |
Seguimiento de línea |
1. Brazo robótico con visión AiArm 1Utilizando sus capacidades de visión por IA, el brazo robótico 1 puede identificar bloques de residuos, recogerlos y colocarlos cuidadosamente en la cinta transportadora eléctrica.
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2. Brazo robótico con visión AiArm 2El brazo robótico 2 es responsable de detectar los bloques de residuos en la cinta transportadora y determinar la categoría del residuo utilizando el módulo de visión por IA. Se desliza a lo largo del riel deslizante y deposita con precisión los bloques de residuos en los contenedores de basura correspondientes.
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El sistema de transporte por IA puede programarse utilizando Scratch y Python, lo cual satisface a usuarios con distintos niveles de habilidad.
Programación visual Scratch 3.0Scratch es un lenguaje de programación fácil de usar y visualmente intuitivo. Con Scratch, puede arrastrar y soltar bloques de código sin esfuerzo para programar el robot. |
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Programación en PythonLos programas visuales pueden convertirse perfectamente en código Python, lo que brinda la oportunidad de aprender habilidades de programación avanzadas. |
AiNova está equipado con un módulo de visión WonderCam que posee capacidades informáticas potentes. Esto permite el entrenamiento de IA con un solo clic, eliminando la necesidad de procesos de entrenamiento complejos y algoritmos de visión intrincados.
Con funda protectora de metalWonderCam está encerrado en una funda protectora de metal, que ofrece una protección completa contra arañazos y mejora su aspecto general. |
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Pantalla a color IPS de 2 pulgadas integradaWonderCam cuenta con una pantalla a color IPS de 2 pulgadas integrada con una resolución de 320 x 240, lo que proporciona una interfaz de usuario clara y en primera persona. |
Aprendizaje mediante entrenamiento con un solo clicWonderCam no solo es capaz de reconocer materiales preconfigurados, sino que también puede usarse para entrenar otros modelos. Además, puede controlar todo el proceso de entrenamiento del modelo configurando parámetros e indicadores. |
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La visión por IA de WonderCam puede realizar diversas funciones de visión por IA, como reconocimiento facial, etiquetado de objetos, reconocimiento de color y reconocimiento de señales de tráfico.
Reconocimiento facialWonderCam puede detectar un rostro humano específico, capturando su posición y tamaño para fines de detección, reconocimiento y seguimiento facial preciso. |
Reconocimiento de etiquetasWonderCam es capaz de reconocer AprilTag. A través del puerto I2C, el dispositivo externo puede recuperar la posición y los datos de conversión 3D de la etiqueta reconocida, lo que permite la localización espacial. |
Reconocimiento de colorWonderCam tiene la capacidad de reconocer los colores de los objetos y recuperar su tamaño y posición, permitiendo funcionalidades de reconocimiento y seguimiento de color. |
Detección de señales de tráficoWonderCam puede implementar funciones de transporte inteligente y conducción autónoma reconociendo señales de tráfico. |
| Tamaño: | 285mm x 162mm x 440mm |
| Peso: | 1.7 Kg |
| Material: | Aleación de aluminio duro + plástico PC |
| Cámara: | Módulo de visión WonderCam |
| Pantalla: | IPS de 2 pulgadas, resolución 320 x 240, tamaño: 41mm x 31mm |
| Grados de libertad: | 5 + 1 |
| Hardware: | Controlador CoreX |
| Software: | Software para PC y WoderCode (Scratch y Python) |
| Modelo de servo: | Servo de bus serie LX-15D, HTD-20L y HX-06L |
| Método de control: | Software para PC |
| Fuente de alimentación del brazo robótico 1 | Adaptador de corriente de 7.5V 7A DC 5.5mm x 2.5mm y 7.5V 3A DC 3.5mm x 1.35mm |
| Fuente de alimentación del brazo robótico 2 | Adaptador de corriente de 7.5V 7A DC 5.5mm x 2.5mm |
| Tamaño: | 240mm x 140mm x 190mm |
| Peso: | 0.74 Kg |
| Material: | Metal |
| Cámara: | Módulo de visión WonderCam |
| Pantalla: | IPS de 2 pulgadas, resolución 320 x 240, tamaño: 41mm x 31mm |
| Fuente de alimentación: | Batería Lipo 18650 (3.7V 1800mah) x 2 |
| Duración de la batería: | 45 minutos |
| Hardware: | Controlador CoreX |
| Software: | Software para PC y WoderCode (Scratch y Python) |
| Modelo de servo: | Servo de bus serie HX-08L |
| Método de control: | Software para PC |
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