随着科学水平技术的不断进步,智能机器人的研发和落地增速。伴随不同品牌算力芯片的开发和量产,机器人在板卡的选择逐渐向多元化SOM发展。为解决机器人智能性的痛点,未来以高算力芯片配合AI算法提升智能应用体验是必然的,谁先升级智能性谁就站住了市场先机。
从应用环境来说,国际上普遍将机器人分为制造环境下的工业机器人和非制造环境下的服务与仿人型机器人两类。服务类机器人区别于工业机器人,主要目的是完成有益于人类健康的服务工作,因此,灵活便捷和人机交互成为其主要追求。这使得系统整体由X86逐渐过渡到ARM架构。
双系统双板卡,系统间程通信延迟问题显著
双系统双板卡,硬件成本高
系统结构复杂,对售后运维工作要求高
AidLux平台基于Linux内核技术进行了Android与Linux系统的融合,只需一块ARM板卡就能既满足上层人机交互应用的Android开发,同时也满足底层机器人ROS的Linux开发。节省一块板卡,不仅降低系统复杂度,同时板内通信机制提升操控即时性,节省的成本可选择高算力Soc。搭配平台提供的基于Python的AI应用开发框架AidLite,整合主流AI框架,解决模型异构,降低AI算法开发与部署门槛,提高现有算法迁移效率,快速提升用户的智能体验。
“交互+控制+AI” 三位一体
高效迁移/开发/部署
交互操控及时性
节约硬件/人力成本
人群识别、性别年龄识别、智能跟随、智能电梯
人脸/身份识别、姿态识别、手势识别、智能布防/监测
智能安防、异常检测、仪表读数、烟火识别
行人识别、运动趋势判断、车辆识别、标识识别