YESR-CO-AICar는 NVIDIA® Jetson ™ 기반 컴퓨터로 구동되며 LIDAR, 360도 비전, 깊이 센서, IMU, 인코더 및 사용자 확장 가능한 IO를 포함한 다양한 센서가 장착되어 있습니다.

LabView, Simulink®, Python ™, C / C ++, TensorFlow 및 ROS를 비롯한 여러 소프트웨어 환경을 활용하면서 기존 차량을 확장 할 수 있습니다.

주요 특징

1) 인공지능 학습 및 실습

· Tensorflow2.0, Keras, Open-cv, Python 를 이용 인공지능 (AI)의 핵심 기술을 학습하고 인공지능을 활용하여 인공지능 프로그램을 작성할 수 있습니다.
· 파이썬 프로그램을 이용하여, 인공지능 제어 프로그램을 작성합니다.
· Jupyter Lab을 지원하여 웹을 통합 시스템 접근 및 GUI 프로그램 작성을 지원합니다.
· 제공된 교재를 통해 실제 AI 및 데이터 과학 교육을 실습과정을 통해 학습할 수 있습니다.
· 쉽고 빠르게 배울 수 도록 만들면서 배우는 과정을 할 수 있도록 구성하였습니다.
· 다양한 실무 예제를 코드 실행 및 결과를 확인할 수 있도록 구성되어 빠른 시간 안에 인공지능응용 기술자의 능력을 습득할 수 있습니다.

2) Block Coding 및 제어 실습

· Block 기반 프로그램을 지원합니다. Block을 구성하면 실시간으로 변환된 코드가 화면에 반영되도록 구성합니다.
· 작성된 코드를 통하여, Python 언어에 대한 사전 지식이 없어도 프로그램을 시작할 수 있도록 지원합니다.
· 실시간 업로드 기능 지원 , 리모트 서버를 통한 Remote , Local Cpu 2중 지원

3) 로봇 제어 프로그램 실습

· 자율주행 자동차(Robot)에 장착된 CSI 카메라와 Open-CV 영상인식 기술을 이용하여 실시간 영상으로 영상 정보를 수집 및 판단을 수행합니다.
· 도록 주행 시, 사전에 설정된 특이사항이 있을 시 발견 및 특정 행동에 대한 제어를 지원합니다. 경로 계획 및 탐색, 장애물 우회, 카메라 검사를 지원합니다.

4) 단계별 실습으로 쉽고 재미있게 학습이 가능

1단계 : 학생이 1인 1조로 블럭다이어그램 코딩 실습을 진행합니다.
2단계 : 학생 1인이 자율 주행 실습을 합니다
3단계 : 조별로 여러대의 자율주행차로 군무 실습을 합니다.
4단계 : 학생들 전체가 자율 주행 경주 시합을 할 수 있습니다.

하드웨어 사양

1) 전방감시, 이미지 수집

· 카메라 센서 CSI , 5M Pixel 지원
· TOF 레이저 레이더 모듈 , 센서 데이터 통신 지원

2) 디스플레이

· LCD 4 inch HDMI Port 인터페이스, Touch 지원
· IPS technology, high quality and perfect displaying from very wide viewing angle

3) 배터리

· 18650(65.00 x 18.00 사이즈), 충전식 배터리, 배터리 팩, 충전 보호 회로 PCB 기판 형태
· 7000mAh 이상 지원

4) 메인보드

· Jetson Nano Board, Raspberry Pi Board 지원
· SD Card 64G
5) 사이즈

· 240mm x 150mm x 125mm

6) 인터페이스 모듈. 확장 connect 지원, Auto Car Control 버스 사용

· OLED 모듈
· 온습도 센스
· 자이로 센스
· ADC 센서
· 조도센서
· LED GPIO 모듈
· 7SEGMENG 모듈

7) PS4(Playstation) Controller

· 무선 연결 지원, 조정 및 제어 Driver 지원

주요 S/W 지원사양

· Raspberry Pi 4B(4G+32G), Jetson Nano B01 OS
· ubuntu18.04
· Jupyter lab
· Pi Zero Controller
· Io & Sensor Control Program
· OLED Status Display
· 카메라 contrl
· iBock Ai Program

개발 환경

1) 주피터 웹서버 지원 ( 인공지능 자동차 Side)
2) iBlock 프로그램 서버 지원
3) iBlock PC install version 지원
4) SSH 접속, NFS 접속 지원, FTP 접속 지원

교재

1) AI 기반 제어 실험 실습
2) 인공지능 학습 및 자율주행 시험 절차서

부속품

1) 파워 12V, 2A 이상
2) USB Cable (컴퓨터 연결용)
3) USB Wireless Modem dongle

실습 목차

A. 일반과정
1. 인공지능 자동차 소개
1.1 주요 기능 및 동작
1.2 자동차 무선 조정 실습
1.3 카메라 이미지 출력 실습

2. 무선 조정키
2.1 무선조정기 키 입력 프로그램
2.2 무선조정기를 이용항 방향키 조정
2.3 무선조정기를 이용한 모터 전후진
2.4 무선조정기를 이용한 모터 속도제어

3. cam 동영상 녹화
3.1 동영상 녹화 프로그램 작성
3.2 동영상 편집 기능 실습

4. cam 을 이용한 snap shot 촬영
4.1 연속 촬영을 위한 프로그램 작성
4.2 촬영된 사진으로 부터 value 값처리

5. 모델을 이용한 인공지능 제어
5.1 라인을 따라가는 자동자 실습

B. 심과 과정
1. 프로그램 개발 환경
1.1 윈도우 프로그램 개발환경 (파이썬, 파이참)
1.2 리눅스 프로그램 개발 환경 (파이썬, 리눅스 로그인, 파일 작성)
1.3 쥬피터 환경에서 개발환경 이해 (파이썬, 이미지 출력)

2. 이미지 처리(그림파일)
2.1 이미지 구조
2.2 이미지 부분 분리
2.3 이미지의 array 표현

3. opencv 영상 처리
3.1 인공지능을 위한 영상 처리
3.2 흑백 사진 만들기
3.3 HSV 사진 변환

4. 그래프 히스토그램
4.1 히스토그램 이해하기

2) 응용실습

· Fashion-MNIST
· 보스턴 주택 가격 예측
· 개와 고양이 분류 예측
· 무슨옷과 무슨색 다중분류
· OpenCV 이미지 처리
· 이미지 얼굴 인식
· DNN을 이용한 이미지 얼굴인식
· DNN을 이용한 동영상 얼굴인식
· 주율주행 이미지 추적
· 손으로 쓴 글씨 다중분류 예측
· 개 VS 고양이 분류예측
· 이미지 처리 예측
· 손으로 쓴 숫자 분류 예측
· OpenCV 이미지 처리
· 이미지 얼굴 인식
· 동영상 얼굴 인식
· Widget을 이용한 interface
· H/W 제어
· 주차된 차량수 카운터
· 차량번호 인식
· 나이성별 추적