Die besten KI in der Robotik-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte KI in der Robotik-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

KI in der Robotik

  • OAK bietet fortschrittliche räumliche KI-Fähigkeiten für intelligente Wahrnehmung und Interaktion.
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    Was ist OpenCV AI Kit (OAK)?
    Das OpenCV AI Kit (OAK) ist eine innovative Plattform, die für Anwendungen der räumlichen KI konzipiert ist. Es integriert fortgeschrittene Funktionen wie Echtzeit-Objekterkennung, Tiefensensorik und visuelle Verfolgung, die den KI-Modellen ermöglichen, ihre Umgebung besser zu verstehen und zu interagieren. Diese hardwarebeschleunigte Lösung enthält ein leistungsstarkes Kamerasystem, das maschinelles Lernen unterstützt, und ermöglicht eine Vielzahl von Anwendungen, von Robotik bis hin zu intelligenter Überwachung und darüber hinaus.
    OpenCV AI Kit (OAK) Hauptfunktionen
    • Echtzeit-Objekterkennung
    • Tiefenwahrnehmung
    • Visuelle Verfolgung
    • Unterstützung von Maschinenlernmodellen
    OpenCV AI Kit (OAK) Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Keine explizite Information zur Verfügbarkeit als Open Source
    Keine direkte Nennung von Preisinformationen außerhalb von Kickstarter
    Hardwareabhängig, möglicherweise auf bestimmte Plattformen beschränkt
    Derzeit Mangel an detaillierten Informationen zum Software-Ökosystem

    Vorteile

    Hochauflösende Kameramodule mit Echtzeit-3D-Tracking
    Angetrieben von Movidius Myriad X für fortschrittliche neuronale Netzverarbeitung
    Unterstützt mehrere Deep-Learning-Aufgaben auf stromsparenden Geräten
    OpenCV-Integration mit zukünftigen Softwarebibliotheken
    Zielt auf reale Anwendungen wie Unfallverhütung ab
    OpenCV AI Kit (OAK) Preisgestaltung
    Hat einen kostenlosen PlanNo
    Details zur kostenlosen Probeversion
    PreismodellBezahlt
    Ist eine Kreditkarte erforderlichNo
    Hat einen LebenszeitplanNo
    Abrechnungsfrequenz

    Details des Preisplans

    OAK-1

    79 USD
    • OAK-1 Modul
    • Hochwertiges 0,5 Meter USB-C Kabel
    • Limitierter Aufkleber

    OAK-1

    99 USD
    • OAK-1 Modul
    • Hochwertiges 0,5 Meter USB-C Kabel
    • Limitierter Aufkleber

    OAK-D

    129 USD
    • OAK-D Modul
    • Hochwertiges 0,5 Meter USB-C Kabel
    • 5V Stromversorgung
    • Limitierter Aufkleber

    OAK-D

    149 USD
    • OAK-D Modul
    • Hochwertiges 1 Meter USB-C Kabel
    • 5V Stromversorgung
    • Limitierter Aufkleber

    OAK-1 + OAK-D Combo

    149 USD
    • OAK-1 Modul
    • OAK-D Modul
    • Hochwertiges 0,5 Meter USB-C Kabel
    • Limitierter Aufkleber

    OAK-1 + OAK-D Combo

    199 USD
    • OAK-1 Modul
    • OAK-D Modul
    • Hochwertiges 0,5 Meter USB-C Kabel
    • Limitierter Aufkleber

    3× OAK-1

    239 USD
    • 3x OAK-1 Kampagnen-Edition Module
    • Hochwertiges 0,5 Meter USB-C Kabel
    • Limitierter Aufkleber

    3× OAK-D

    280 USD
    • 3x OAK-D Kampagnen-Edition Module
    • Hochwertiges 0,5 Meter USB-C Kabel
    • 5V Stromversorgung
    • Limitierter Aufkleber

    2× OAK-1 und 2× OAK-D

    425 USD
    • 2x OAK-1
    • 2x OAK-D
    • Hochwertiges 0,5 Meter USB-C Kabel
    • Limitierter Aufkleber
    Rabatt:Verschiedene Frühbucherrabatte bis zu 300 $ Rabatt auf UVP für verschiedene Unterstützungsstufen
    Für die neuesten Preise besuchen Sie bitte: https://www.kickstarter.com/projects/opencv/opencv-ai-kit
  • Ein auf Python basierendes Multi-Agenten-Robotersystem, das autonome Koordination, Wegplanung und kollaborative Aufgaben innerhalb von Robotenteams ermöglicht.
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    Was ist Multi Agent Robotic System?
    Das Multi Agent Robotic System Projekt bietet eine modulare, Python-basierte Plattform zur Entwicklung, Simulation und Einsatz kooperativer Robotikteams. Im Kern implementiert es dezentrale Steuerungsstrategien, die es Robotern ermöglichen, Statusinformationen zu teilen und Aufgaben kollaborativ ohne einen zentralen Koordinator zuzuweisen. Das System enthält integrierte Module für Wegplanung, Kollisionsvermeidung, Umgebungsmapping und dynamische Aufgabenplanung. Entwickler können neue Algorithmen integrieren, indem sie erweiterte Schnittstellen nutzen, Kommunikationsprotokolle mittels Konfigurationsdateien anpassen und Roboterinteraktionen in simulierten Umgebungen visualisieren. Es ist kompatibel mit ROS und unterstützt nahtlosen Übergang von Simulation zu realen Hardware-Implementierungen. Dieses Framework beschleunigt die Forschung durch wiederverwendbare Komponenten für Schwarmverhalten, kollaborative Exploration und Lagerautomatisierungsexperimente.
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