Outils 傳感器整合 simples et intuitifs

Explorez des solutions 傳感器整合 conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

傳感器整合

  • Un cadre basé sur ROS pour la collaboration multi-robot permettant l'attribution autonome des tâches, la planification et l'exécution coordonnée des missions en équipe.
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    Qu'est-ce que CASA ?
    CASA est conçue comme un cadre d'autonomie modulaire, prêt à l'emploi, basé sur l'écosystème Robot Operating System (ROS). Elle présente une architecture décentralisée où chaque robot exécute des planificateurs locaux et des nœuds d'arbres de comportement, publiant sur un tableau noir partagé pour les mises à jour de l'état du monde. L'attribution de tâches est gérée par des algorithmes d'enchères qui assignent des missions en fonction des capacités et de la disponibilité des robots. La couche de communication utilise des messages ROS standards sur des réseaux multi-robots pour synchroniser les agents. Les développeurs peuvent personnaliser les paramètres des missions, intégrer des pilotes de capteurs et étendre les bibliothèques de comportements. CASA supporte la simulation de scénarios, la surveillance en temps réel et des outils de journalisation. Sa conception extensible permet aux équipes de recherche d'expérimenter de nouveaux algorithmes de coordination et de déployer sans effort sur diverses plates-formes robotiques, des véhicules terrestres sans pilote aux drones aériens.
    Fonctionnalités principales de CASA
    • Planification décentralisée multi-agent
    • Attribution de tâches basée sur une enchère
    • Coordination par arbre de comportement
    • Modèle de monde partagé sur tableau noir
    • Couche de communication ROS
    • Outils de simulation et de journalisation
  • AgentRpi exécute des agents IA autonomes sur Raspberry Pi, permettant l'intégration de capteurs, commandes vocales et exécution automatisée des tâches.
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    Qu'est-ce que AgentRpi ?
    AgentRpi transforme un Raspberry Pi en un hub d'agents IA edge en orchestrant des modèles de langage avec du matériel physique. En combinant des entrées de capteurs (température, mouvement), des flux de caméras et de l'audio micro, il traite les informations contextuelles via des LLM configurés (OpenAI GPT, variantes Llama locales) pour planifier et exécuter des actions de manière autonome. Les utilisateurs définissent des comportements à l'aide de configurations YAML ou de scripts Python, permettant des tâches comme le déclenchement d'alertes, l'ajustement des broches GPIO, la capture d'images ou la réponse aux commandes vocales. Son architecture basée sur des plugins permet des intégrations API transparentes, l'ajout de compétences personnalisées et le déploiement via Docker. Idéal pour les environnements à faible consommation et sensibles à la confidentialité, AgentRpi permet aux développeurs de prototyper des scénarios d'automatisation intelligente sans dépendre uniquement des services cloud.
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