Rynek komputerów SBC dynamicznie ewoluuje. Wkraczamy w erę niespotykanych dotąd możliwości, w której Edge AI, systemy rozpoznawania obrazu, sterowanie w czasie rzeczywistym oraz gęste strumienie danych z czujników łączą się bezpośrednio na poziomie urządzenia. Brzmi ekscytująco? Zdecydowanie! Jednak nawet w obliczu tego sprzętowego „wybuchu” niezmienna pozostaje jedna, stara jak świat zasada: zanim wybierzesz narzędzie, dokładnie określ, co chcesz zbudować.
Żadna płytka nie jest (i nie powinna być!) idealna do wszystkiego. Niskoprądowy czujnik embedded, autonomiczny robot czy wydajny serwer wideo wymagają zupełnie innej architektury. Jeśli stoisz przed wyborem sprzętu i wahasz się między uniwersalną płytką z Linuksem a hybrydowym mikrokontrolerem, warto dokładnie przemyśleć temat.
A co sprawdza się najlepiej, gdy chcemy poznać możliwości danego sprzętu? Zobaczenie konkretnych, dopracowanych projektów w akcji! Przyjrzyjmy się zatem najciekawszym pomysłom tworzonym przez deweloperów na bazie płytki Arduino UNO Q. Wykorzystują one jej hybrydową architekturę (tzw. dual-brain), aby sprawnie łączyć zaawansowane zadania AI z precyzyjnym sterowaniem wykonawczym.
Zanurz się w robotyce napędzanej percepcją
Robotyka rozwija skrzydła na platformach hybrydowych, ponieważ fizyczny ruch wymaga rygorystycznego sterowania czasowego w czasie rzeczywistym, podczas gdy rozpoznawanie obrazu potrzebuje sporej mocy obliczeniowej pod algorytmy AI.
- Ramię robotyczne, które Cię widzi: Wykorzystuje kamerę do rozpoznawania ludzi oraz ramię stworzone do podawania przedmiotów. Wizualną informację zwrotną zapewnia wbudowana matryca LED Modulino.
- UNO Q Braccio: Projekt łączący Edge Impulse AI oraz ROS 2 na platformie stworzonej do sterowania ramieniem robotycznym, łącznie ze wsparciem dla symulacji w środowisku Gazebo.
- Robot śledzący twarz: Wykorzystuje widzenie komputerowe oparte na Edge Impulse do wykrywania twarzy i konwertowania danych w ruch serwomechanizmów.
- Robot z agentem AI: Używa lokalnego agenta sztucznej inteligencji wspomagającego nawigację fizyczną i podejmowanie decyzji bezpośrednio w otoczeniu.
Odkrywaj świat dzięki widzeniu komputerowemu i czujnikom przestrzennym
Zamiast po prostu przesyłać strumieniowo obraz wideo, lokalne uczenie maszynowe zamienia kamery i czujniki w zaawansowane systemy percepcji otoczenia.
- System sterowania gestami: Wykorzystuje zwykłą kamerkę internetową oraz Edge Impulse do przekształcania gestów dłoni na komendy sterujące aplikacjami cyfrowymi.
- Mapowanie pomieszczeń LiDAR w czasie rzeczywistym: Łączy czujniki LiDAR z modelami ML w Edge Impulse, tworząc system przeznaczony do lokalnej interpretacji danych przestrzennych i planu pomieszczenia.
Twórz inteligentne otoczenie z interaktywnym AI
Lokalne AI pozwala urządzeniom realizować pełen cykl: „wykryj – zinterpretuj – zdecyduj – wykonaj” bez opóźnień wynikających z komunikacji z chmurą czy zewnętrznymi serwerami.
- Rozmawiaj ze swoim domem: Wszystko-mający hub dla inteligentnego domu, stworzony do wykrywania słów kluczowych, obsługi komend głosowych, zarządzania czujnikami oraz udostępniania interfejsu webowego.
- Clawrophyll: System inteligentnej rośliny doniczkowej zaprojektowany tak, aby uruchamiać lokalnego agenta AI bezpośrednio na płytce.
Nie każda platforma musi robić to samo
Technologia błyskawicznie się rozwija, dając nam coraz więcej narzędzi. Celem nigdy nie było stworzenie jednej, uniwersalnej płytki, która „rządziłaby wszystkimi” – chodzi o dopasowanie unikalnych wymagań Twojego projektu do odpowiedniej architektury. Niezależnie od tego, czy potrzebujesz czystej mocy obliczeniowej pod Linuksem, czy architektury dual-brain, takiej jak w UNO Q – rozpoczęcie pracy od jasnego celu pomoże Ci budować mądrzej, szybciej i skuteczniej. Dziś mamy więcej opcji i możliwości niż kiedykolwiek!
Źródło: blog.arduino.cc
