- Novinka
Popis produktu: Arduino VENTUNO Q - 16 GB RAM + 64 GB eMMC - ABX00181
VENTUNO Q integruje výpočetní výkon umělé inteligence a deterministické řízení aktuátorů na jedné desce. Osmijádrový procesor Qualcomm Kryo , grafická karta Adreno 623 a nukleární procesor Hexagon NPU s výkonem až 40 TOPS podporují modely počítačového vidění, lokální LLM a multimodální aplikace, zatímco mikrokontrolér Arm Cortex-M33 zajišťuje dobu odezvy pod 1 ms. Platforma běží na Ubuntu nebo Debianu a Arduino Core na platformě Zephyr . Rozsáhlá rozhraní, včetně WiFi 6, Bluetooth 5.3, 2,5 Gb/s Ethernetu a konektoru M.2 pro úložiště NVMe Gen.4, vytvářejí flexibilní prostředí pro edge computing, prototypování a nasazování běžně dostupných zařízení.
Arduino VENTUNO Q - 16 GB RAM + 64 GB eMMC - ABX00181.
VENTUNO Q je vhodný pro aplikace v oblasti umělé inteligence a robotiky.
Hlavní vlastnosti Arduina VENTUNO Q
- Výkon umělé inteligence až 40 TOPS : Procesor Qualcomm Hexagon NPU umožňuje lokální spouštění modelů vidění, jazyka a multimodálních modelů
- Dvouprocesorová architektura : kombinace aplikačního procesoru a mikrokontroléru reálného času umožňuje simultánní analýzu dat a řízení zařízení
- 16GB paměť LPDDR5 : velká kapacita paměti usnadňuje práci se složitými modely umělé inteligence, obrázky s vysokým rozlišením a robotickými algoritmy
- 64GB eMMC : Vestavěná paměť průmyslové velikosti poskytuje prostor pro operační systém, knihovny, modely a data
- Rozšiřitelné s NVMe Gen.4 : Slot M.2 umožňuje rozšířit úložiště pomocí rychlého SSD disku
- Podpora ROS 2 : platforma může fungovat jako robotická deska ROS 2 v mobilních robotech, manipulátorech a autonomních systémech
- Deterministické řízení : Mikrokontrolér STM32H5F5 poskytuje rychlou podporu GPIO, PWM a CAN-FD v systémech pohybu a automatizace
- Tři rozhraní MIPI CSI : umožňují konstrukci vícekamerových systémů pro sledování objektů, hloubkovou analýzu a kontrolu obrazu
- Drátové a bezdrátové připojení : WiFi 6, Bluetooth 5.3 a 2,5 Gb/s Ethernet pro snadnou integraci se sítěmi a periferiemi
- Podpora lokálních modelů umělé inteligence : platforma umožňuje využívat řešení jako Qwen, Whisper, Melo TTS, MediaPipe, YOLO-X a PoseNet
- Široká kompatibilita hardwaru : Podpora pro Arduino UNO, Raspberry Pi HAT, moduly Modulino a zařízení Qwiic urychluje prototypování.
Od analýzy dat k akci v reálném čase
VENTUNO Q bylo navrženo jako platforma, která nejen analyzuje data, ale také přímo reaguje na události probíhající ve fyzickém světě. Zařízení dokáže lokálně rozpoznávat objekty, analyzovat obrazy, zpracovávat řeč nebo spouštět jazykové modely a následně ovládat motory. relé a průmyslová zařízení. Díky tomu vývoj systémů edge AI pokrývá celý proces od sběru dat a inference až po provedení konkrétní akce.
Platforma dokáže lokálně rozpoznávat objekty, analyzovat obrázky nebo zpracovávat přirozený jazyk a poté okamžitě ovládat motory, relé a průmyslová zařízení.
Deska má tři 4-pásmová rozhraní MIPI-CSI.
Umělá inteligence integrovaná s ovládáním zařízení
VENTUNO Q umožňuje vytváření zařízení, kde se umělá inteligence neomezuje pouze na prezentaci výsledků na obrazovce. Rozhraní pro vysokorychlostní kamery, podpora modelů počítačového vidění a deterministické řídicí výstupy poskytují řízení umělé inteligence v reálném čase, které je v robotice a automatizaci potřebné. Platforma může tvořit základ autonomního mobilního robota , inteligentního manipulátoru, interaktivního kiosku nebo průmyslového systému řízení kvality.
Dvouprocesorová architektura umělé inteligence na okraji sítě pro robotiku a automatizaci
Architektura, která využívá dva nezávislé výpočetní čipy , rozděluje úkoly mezi Dragonwing IQ-8275 a mikrokontrolér STM32H5F5 . Aplikační procesor je zodpovědný za systém Linux, neuronové sítě, zpracování obrazu a komplexní aplikační logiku, zatímco mikrokontrolér zajišťuje stabilní řízení zařízení s dobou odezvy kratší než 1 ms . Toto řešení vytváří dvouprocesorovou platformu umělé inteligence na okraji sítě, která kombinuje vysoký výpočetní výkon s přesností potřebnou pro robotiku využívající počítačové vidění . VENTUNO Q může být alternativou k platformám založeným na NVIDIA Jetson nebo Raspberry Pi v projektech, které vyžadují kromě akcelerace umělou inteligencí řízení v reálném čase. Integrovaný design snižuje potřebu propojovat samostatný jednodeskový počítač s dalším mikrokontrolérem. To zjednodušuje komunikaci mezi komponentami, snižuje latenci a usnadňuje konstrukci kompletního zařízení.
Procesor Dragonwing IQ-8275 kombinuje NPU, CPU a GPU pro komplexní neuronovou inferenci.
Arduino App Lab kombinuje programování pro embedded systémy, vývoj aplikací pro Linux a vývoj edge AI a poskytuje tak jednotné a konzistentní prostředí pro celý aplikační stack.
Arduino App Lab – jedno prostředí pro učení, tvorbu a implementaci
Arduino® App Lab kombinuje programování náčrtů pro Arduino, skriptů v Pythonu a modelů umělé inteligence v jednom prostředí. App Lab umožňuje vyvíjet jak kód pro Linux, tak i software pro mikrokontroléry a aktuátory . Modulární bloky usnadňují přidávání funkcí souvisejících s umělou inteligencí, multimédia a robotiku, aniž by bylo nutné budovat celou infrastrukturu od nuly. Prostředí může běžet přímo na VENTUNO Q jako jednodeskový počítač nebo na externím počítači připojeném přes USB typu C či síť. Můžete také použít standardní linuxové nástroje, jako je VS Code, PyCharm, Docker, SSH a virtuální prostředí Python . Díky tomu je platforma vhodná jak pro učení, tak pro profesionální vývoj aplikací s umělou inteligencí na okraji systému.
Široká hardwarová kompatibilita pro rychlejší vývoj
VENTUNO Q podporuje shieldy Arduino® UNO™ , včetně regulátorů motorů, senzorů, displejů a komunikačních rozhraní. Standardní 40pinový GPIO konektor zajišťuje mechanickou a elektrickou kompatibilitu s příslušenstvím Raspberry Pi HAT , zatímco konektor Qwiic umožňuje bezpájkové připojení modulů Modulino a kompatibilních senzorů . To umožňuje použití stávajících komponent při stavbě nových prototypů. Konektory JMEDIA, JOMEGA a JMISC poskytují připojení pro kamery, displeje, audio systémy, sběrnice CAN-FD a komplexní řídicí systémy. To umožňuje návrhářům vytvářet vícekamerové systémy vidění, regulátory pohybu a řešení, která slučují data z více senzorů bez použití více nezávislých platforem. Široká kompatibilita zkracuje dobu od konceptu k funkčnímu prototypu.
VENTUNO Q je navrženo pro systémy, které se pohybují, provádějí přesné operace a spolehlivě reagují na události v reálném prostředí.
| Technické specifikace Arduina VENTUNO Q | |
|---|---|
| Aplikační procesor MPU | Dračí křídlo IQ-8275 |
| Procesor | 8jádrový Qualcomm Kryo |
| Grafický procesor | Qualcomm Adreno 623 |
| NPU | Qualcomm Hexagon |
| Výkon NPU | až 40 TOPŮ |
| Obrazový procesor ISP | Qualcomm Spectra 692 |
| Operační systém MPU | Ubuntu nebo Debian v hlavním proudu |
| Mikrokontrolér MCU | STM32H5F5 |
| Jádro mikrokontroléru | Arm Cortex-M33 |
| Taktovací frekvence MCU | 250 MHz |
| Flash paměť MCU | 4 MB |
| RAM MCU | 1,5 MB |
| Mikrokontrolérový systém | Jádro Arduina na Zephyru |
| Pracovní paměť | 16 GB LPDDR5 |
| Vestavěná paměť | 64GB eMMC |
| Rozšíření paměti | Konektor M.2 pro média NVMe Gen.4 |
| Wi-Fi | WiFi 6, pásma 2,4 GHz, 5 GHz a 6 GHz, vestavěná anténa |
| Bluetooth | Bluetooth 5.3, vestavěná anténa |
| Ethernet | 1x RJ45, 2,5 Gb/s |
| Podpora USB kamery | Ano |
| Rozhraní kamery | 3x MIPI CSI konektory, multiplexované s 2x MIPI CSI na konektoru JMEDIA |
| HDMI výstup | 1x, sdílený s MIPI DSI na konektoru JMEDIA |
| Výstup DisplayPort | přes USB typu C v režimu DP Alt |
| Rozhraní displeje | Linky MIPI DSI na konektoru JMEDIA |
| Zvuk | 2 kanály pro mikrofonní vstup a výstupy pro sluchátka, sluchátka a linkový výstup na konektoru JMISC |
| Napájeno přes USB typu C | 5 V DC, maximálně 3 A |
| Napájení přes zásuvku 5,5 x 2,1 mm | od 12 V do 24 V DC |
| Napájení přes šroubovací konektor | od 7 V do 24 V DC |
| Poháněno platformou JOMEGA | od 7 V do 24 V DC |
| USB typu C | 1x port s přepínáním režimů hostitele a zařízení, podporou napájení a obrazovým výstupem |
| USB typu A | 2x USB 3.0 |
| Další USB rozhraní | 2x USB 3.0 na konektoru JOMEGA |
| CAN-FD s integrovanou fyzickou vrstvou | 1x na šroubové připojení |
| CAN-FD bez fyzické vrstvy | 3x na konektoru JOMEGA |
| CAN-FD pro překryvy UNO | 1x bez fyzické vrstvy na konektorech UNO |
| Podporované technologie a prostředí | ROS 2, Edge Impulse, Qualcomm AI Hub, App Lab |
| Rozměry | 160 × 100 × 25,8 mm |
Užitečné odkazy |
