ຫຼັກສູດຫຼັກການຫ້ອງການອັດຕະໂນມັດ

ໃນວຽກງານທີ່ຕ້ອງການຄວາມແມ່ນຍຳ, ການເຄື່ອນທີ່ຊ້ຳໆ ແລະ ການປະສານງານລະຫວ່າງຊອບແວກັບອຸປະກອນຈິງ, ແພລດຟອມຫຸ່ນຍົນແລະຊຸດການຮຽນຮູ້ດ້ານອັດຕະໂນມັດກາຍເປັນພື້ນຖານສຳຄັນສຳລັບຫ້ອງທົດລອງ, ສະຖາບັນການສຶກສາ, ທີມ R&D ແລະ ອົງກອນທີ່ກຳລັງພັດທະນາລະບົບ autonomous. ໜ້ານີ້ຖືກຈັດຂຶ້ນເພື່ອຮວບຮວມ ຫຼັກສູດຫຼັກການຫ້ອງການອັດຕະໂນມັດ ແລະ ແພລດຟອມທີ່ເກີ່ຍວຂ້ອງ ໃຫ້ເລືອກໄດ້ຕາມລະດັບການນຳໃຊ້ ຕັ້ງແຕ່ການຮຽນພື້ນຖານຈົນເຖິງການທົດສອບໃນສະພາບແວດລ້ອມໃກ້ຄຽງການໃຊ້ງານຈິງ.

ຂອບເຂດຂອງໝວດນີ້ເໝາະກັບໃຜ

ໝວດນີ້ເໝາະສຳລັບຜູ້ທີ່ຕ້ອງການຊຸດຮຽນຮູ້ ຫຼື ແພລດຟອມຫຸ່ນຍົນທີ່ສາມາດນຳໄປພັດທະນາງານໄດ້ຕໍ່. ຕົວຢ່າງຜູ້ໃຊ້ງານທີ່ພົບເຫັນບໍ່ວ່າຈະເປັນອາຈານຜູ້ສອນ robotics, ນັກວິຈັຍ, ທີມວິສະວະກອນທີ່ທົດລອງ navigation, perception, mobile manipulation ຫຼື ບໍລິສັດທີ່ກຳລັງຫາແພລດຟອມເພື່ອສ້າງ prototype.

ເນື້ອໃນຂອງໝວດຈະບໍ່ຈຳກັດຢູ່ແຕ່ຫຸ່ນຍົນເພື່ອການສຶກສາພື້ນຖານເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງຮວມເຖິງແພລດຟອມ mobile robot, UGV ແລະ robotic arm ທີ່ສາມາດນຳໄປປະຍຸກຕ໌ໃນການສອນ, ທົດສອບອັລກໍຣິທຶມ, ຈຳລອງພາລະກິດ ຫຼື ພັດທະນາລະບົບຮ່ວມງານກັບ AI.

ແພລດຟອມທີ່ພົບໄດ້ໃນການຮຽນຮູ້ແລະພັດທະນາຫຸ່ນຍົນ

ສຳລັບງານຮຽນຮູ້ແບບເລີ່ມຕົ້ນຫາກເນັ້ນການເຄື່ອນທີ່ໃນອາຄານ, ການສ້າງແຜນທີ່ ແລະ ການທົດສອບ sensor fusion, ຮຸ່ນຢ່າງ Clearpath TurtleBot 4 Lite ແລະ TurtleBot 4 Standard ເປັນຕົວຢ່າງທີ່ນ່າສົນໃຈ. ຈຸດເດັ່ນຂອງແພລດຟອມລັກສະນະນີ້ຄືການເຂົ້າຫາງ່າຍ, ເໝາະກັບການສອນແນວ ROS 2, ການພັດທະນາ SLAM ແລະ ການທົດລອງແອັບພລິເຄຊັນ autonomous ໃນພື້ນທີ່ຈຳກັດ.

ຖ້າຕ້ອງການຂະຫຍາຍໄປສູ່ງານທົດສອບທີ່ຊັບຊ້ອນຂຶ້ນ, ກຸ່ມ mobile base ຢ່າງ Clearpath Dingo, Boxer ຫຼື Ridgeback ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ອອກແບບໂຊລູຊັນທີ່ຮອງຮັບ payload ຫຼາຍຂຶ້ນ, ລະບົບຄວບຄຸມຍືດຫຍຸ່ນຂຶ້ນ ແລະ ຮອງຮັບການຕິດຕັ້ງ sensor ຫຼື computer ເພີ່ມເຕີມໄດ້ດີກວ່າ.

ການເລືອກຕາມສະພາບແວດລ້ອມໃນການນຳໃຊ້

ການເລືອກແພລດຟອມບໍ່ຄວນມອງພຽງຂະໜາດ ຫຼື ລາຄາ, ແຕ່ຄວນເລີ່ມຈາກສະພາບການນຳໃຊ້ຈິງ. ຖ້າເປັນຫ້ອງຮຽນ, ຫ້ອງແລັບ ຫຼື ພື້ນທີ່ໃນອາຄານ, ແພລດຟອມທີ່ກະທັດຮັດ ແລະ ຄວບຄຸມງ່າຍຈະເໝາະກວ່າ. ໃນກໍລະນີນີ້ TurtleBot 4 ຫຼື Dingo ມັກເໝາະກັບວຽກສອນພື້ນຖານ ແລະ ວຽກວິຈັຍທີ່ບໍ່ຕ້ອງການ payload ສູງ.

ສຳລັບການທົດສ