ການຄົ້ນຄວ້າແລະພັດທະນາໂຣບອດ

ໃນວຽກງານພັດທະນາລະບົບອັດຕະໂນມັດ ການມີແພລດຟອມທົດລອງທີ່ເໝາະສົມຊ່ວຍຫຼຸດເວລາໃນການອອກແບບ, ການຂຽນຊອບແວ, ແລະ ການທົດສອບອັນຕະສະໄໝໄດ້ຫຼາຍ. ສຳລັບສະຖາບັນການສຶກສາ, ຫ້ອງວິຈັຍ, ທີມ R&D ແລະ ອົງກອນທີ່ກຳລັງພັດທະນາໂຊລູຊັນຫຸ່ນຍົນ, ການເລືອກ ການຄົ້ນຄວ້າແລະພັດທະນາໂຣບອດ ທີ່ຖືກທິດທາງຈະຊ່ວຍໃຫ້ການສ້າງ prototype ແລະ ການທົດສອບນຳໃຊ້ຈິງເຮັດໄດ້ມີປະສິດທິຜົນຫຼາຍຂຶ້ນ.

ໝວດນີ້ຮວບຮວມແພລດຟອມຫຸ່ນຍົນສຳລັບການຮຽນຮູ້, ການພັດທະນາ algorithm, ການທົດສອບ navigation, perception ແລະ autonomous control ໃນບໍລິບົດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ຈຸດເດັ່ນຂອງການເລືອກແພລດຟອມສຳເລັດຮູບ ຄື ທີມງານສາມາດເນັ້ນໄປທີ່ຊອບແວ, ຂໍ້ມູນເຊັນເຊີ ແລະ ການປະສານລະບົບ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງເສຍເວລາຫຼາຍໃນການສ້າງຖານລົດເຄື່ອນທີ່ຈາກສູນ.

ແພລດຟອມວິຈັຍຫຸ່ນຍົນຊ່ວຍຫຍັງໃນວຽກ R&D

ໃນການພັດທະນາຫຸ່ນຍົນສະໄໝໃໝ່ ຄວາມທ້າທາຍບໍ່ໄດ້ມີພຽງການເຄື່ອນທີ່ ແຕ່ຮວມເຖິງການຮັບຮູ້ສະພາບແວດລ້ອມ, ການຫາເສັ້ນທາງ, ການຫຼີກສິ່ງກີດຂວາງ ແລະ ການປະມວນຜົນແບບ real-time. ແພລດຟອມທີ່ອອກແບບມາເພື່ອວິຈັຍໂດຍສະເພາະ ຈຶ່ງມັກຮອງຮັບການຕໍ່ຍອດດ້ານເຊັນເຊີ, ການພັດທະນາ software stack ແລະ ການທົດລອງກັບ middleware ຢ່າງ ROS ຫຼື ROS 2.

ສຳລັບຫ້ອງວິຈັຍ ຫຼື ທີມນັກພັດທະນາ, ການມີ ແພລດຟອມມາດຕະຖານ ຊ່ວຍໃຫ້ຜົນການທົດສອບປຽບທຽບກັນໄດ້ງ່າຍ, ລົດຄວາມສຽງໃນການປະກອບຮາດແວເອງ ແລະ ສະດວກຕໍ່ການຂະຫຍາຍໂຄງການໃນອະນາຄົດ. ນີ້ເປັນເຫດຜົນທີ່ໝວດນີ້ເໝາະທັງກັບການຮຽນການສອນ, proof-of-concept ແລະ pilot deployment.

ກຸ່ມແພລດຟອມທີ່ພົບໄດ້ໃນວຽກຄົ້ນຄວ້າ

ແພລດຟອມຂະໜາດກະທັດຮັດເໝາະກັບການຮຽນຮູ້ແລະການພັດທະນາ algorithm ໃນພື້ນທີ່ indoor. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ Clearpath TurtleBot 4 Lite ແລະ Clearpath TurtleBot 4 Standard ມັກຖືກນຳໄປໃຊ້ໃນວຽກສອນ, SLAM, navigation ແລະ ການທົດສອບ perception ຈາກກ້ອງແລະ LiDAR. ແພລດຟອມລັກສະນະນີ້ເໝາະສຳລັບທີມທີ່ຕ້ອງການຈຸດເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຄວບຄຸມງ່າຍ ແລະ ຮອງຮັບການທົດລອງຊ້ຳໄດ້ບໍ່ຍາກ.

ສ່ວນແພລດຟອມທີ່ຮອງຮັບ payload ຫຼາຍກວ່າ ຫຼື ຕ້ອງການຂົນອຸປະກອນເພີ່ມເຕີມ ອາດເໝາະກັບວຽກທົດລອງໃນຂັ້ນສູງຂຶ້ນ. Clearpath Dingo ເໝາະກັບວຽກ indoor ທີ່ຕ້ອງການຄວາມຄ່ອງຕົວ, ໃນຂະນະທີ່ Clearpath Boxer ແລະ Clearpath Ridgeback ຊ່ວຍຮອງຮັບງານວິຈັຍທີ່ມີການຕິດຕັ້ງຊຸດທົດລອງ, manipulator ຫຼື ລະບົບ sensor fusion ເພີ່ມເຕີມ.

ແນວທາງເລືອກຕາມບໍລິບົດກາ