OPENZEKA MİNİ OTONOM ARAÇ KİTİ

Otonom araçlar ve makineler için eksiksiz donanım, yazılım ve eğitim platformu

OTONOM ARACINIZI GELİŞTİRMEYE BAŞLAMANIN EN KOLAY YOLU

OpenZeka Mini Otonom Araç Kiti, açık kaynaklı bir otonom araç temel yazılımı da dahil olmak üzere kendisini sürebilen araçlar için gerekli olan bütün donanım ve yazılım kaynaklarını içermektedir. Gücünü NVIDIA Jetson platformundan alır ve NVIDIA’nın bütün yazılım yığınını destekler. Bu sayede geliştiriciler, optimize yapay zeka ve görüntü işleme uygulamalarını eş zamanlı bir şekilde uygulmaya koyabilirler.

Donanım

OpenZeka Mini Otonom Araç Kiti, otonom araçlar ve makineler için bir gereklilik olan çoklu model yapısına sahip yapay zeka ve görüntü işleme iş akışlarını oluşturmak için geliştiricilerin en son teknoloji sensörleri kullanmasına olanak sağlar. Bu donanım paketi; bir hesaplama birimi, 2D/3D görüntüleme için bir stereo kamera ve bir adet 360° LiDAR içermektedir.

Yazılım

Kit ile birlikte; tam otonom araç yazılım yığınının temelini oluşturmak için kullanılabilecek ve açık kaynaklı bir temel otonom araç yazılımı sunulmaktadır. Bu temel modül sayesinde geliştiriciler, aracı joystick ile kullanma, veri toplama, bilgisayara ihtiyaç duymaksınız Jetson üzerinde uçtan uca sürüş modeli eğitme ve 40 dakikada otonom sürüş işlevlerini gerçekleştirebilmektedir. Aynı zamanda bu temel modülün, çeşitli kritik durumlar için gelişmiş algoritmaların yer aldığı ileri seviye versiyonu da eğitim paketi kapsamında sunulmaktadır.

Eğitim

NVIDIA’nın DLI partnerlerinden biri olan OpenZeka olarak, otonom araç kitine özel olarak hazırlanmış 7 günlük eksiksiz bir eğitim içeriği sunmaktayız. Eğitim içeriğinde yer alan Jupyter Notebooklar, etiketlenmiş veri setleri ve önceden eğitilmiş hazır yapay sinir ağları, geliştiricilerin zahmetsiz ve zaman kaybetmeden içeriği takip edebilmelerini sağlar. Aynı zamanda katılımcıların, otonom araç/makine geliştirme süreçlerinde gerçek dünya problemlerini hızlandırıcı donanımları kullanarak nasıl çözeceklerini öğrenebilmeleri için; eğitim boyunca her bir katılımcıya GPU’ya sahip veri merkezi -sanal- makineleri atanmaktadır. Eğitimin sonunda bütün katılımcıların, otonom araç geliştirme sürecine hızlı bir şekilde giriş yapmak için gerekli bütün yetenekleri kazanması hedeflenmektedir.

  • Derin Öğrenme ve temellerinin derinlemesine anlaşılması (ortaya çıkış aşamaları, motivasyon, geri yayılım algoritması ve daha fazlası).

  • Kit içeriğinde kullanılan versiyon kontrol araçları.

  • Kontrol Teorisi ve ROS.

  • OpenCV ve görüntü işleme uygulamaları.

  • NVIDIA DLI: Fundamentals of Deep Learning for Computer Vision

  • Tensorflow ve Keras ile Görüntü Sınıflandırma.

  • Caffe ve NVIDIA DIGITS ile özel Trafik İşaretleri Veriseti Kullanarak Nesne Tespiti (TensorRT)

  • Sürülebilir alan bilgisi için yol segmentasyonu.

  • Daha hızlı ve tutarlı yapay sinir ağları için NVIDIA Transfer Learning Toolkit.

  • TensorRT ile uç cihazlarda kolay uygulama için NVIDIA DeepStream SDK.

  • Haritalama ve Konumlandırma

  • Haritada hedef konumun seçilmesini sağlayan Görev Kontrol Modülü.