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技术解读

以下内容由 GitRead 中文社区 编辑团队基于项目 README 与官方资料整理, 结合中文开发者的常见使用场景补充技术选型建议。具体以项目官方文档为准。

LZBUAV/K210 深度技术分析

项目背景与痛点

Kendryte K210 作为一种低功耗、低成本的人工智能芯片,提供了一个理想的硬件平台来集成深度学习模型,实现诸如人脸检测、颜色检测和目标检测等多种人工智能应用。而 “LZBUAV/K210” 项目主要面向无人机在复杂环境下的应用,它通过利用 K210 芯片,将各种前沿的 AI 技术部署到终端设备,解决了诸多在无人机中集成人工智能技术的实际问题。这些应用不仅提高了无人机的智能化水平,还为用户提供了一种高效的数据处理和实时反馈方式,使得无人机在复杂的环境监测、安防监管和物流配送等方面大展身手。

核心技术揭秘

为了充分发挥 K210 芯片的潜力,“LZBUAV/K210” 项目利用了一系列特定的技术栈及设计模式,构建了一个功能丰富且高效的软件框架。我们可以通过以下架构图来了解项目的技术架构:

graph TD A[数据流开始] --> B{"图像输入"} B -->|"预处理 "| C[预处理] C --> D[人脸检测] C --> E[颜色检测] C --> F[目标检测] B -->|"识别请求" | G[QR-Code与AprilTag识别] H[通信控制] --> I[ArduPilot飞控接口] D --> J[数据输出] E --> J F --> J G --> J I --> J
  • 图像输入:无人机通过内置摄像头感知周围环境,K210 芯片接收相应的图像数据作为输入。
  • 预处理:对于不同类型的任务,图像数据会被进行预处理,以适应具体算法的输入要求。
  • 人脸检测、颜色检测、目标检测与分类:这三个关键子系统分别利用定制的深度学习模型来执行其相应的识别任务,并输出高精度的检测结果。
  • QR-Code与AprilTag识别模块:用于离线标识物的识别与定位,进一步增强了无人机的导航和定位能力。
  • ArduPilot飞控接口模块:通过与 ArduPilot 集成,使无人机能够根据识别系统发送的指令实现更灵活的操作控制。

整体而言,项目展现了针对异构硬件下人工智能模型优化部署的深远设计思想和技术实力,不仅最大化了硬件资源利用,还保障了无人机端快速准确的数据处理能力。

功能亮点与差异

相比于传统的分布式计算模式,“LZBUAV/K210” 项目将复杂的AI运算直接部署于无人机上,显著降低了网络传输的延迟,这对于需要实时数据分析的场景尤为重要。项目不仅仅提供了广泛的视觉计算模块,还覆盖了多种传感器数据融合与处理能力,为用户提供了一个完整的硬件解决方案,减少了开发和维护成本。另外,通过与 ArduPilot 的结合,项目体现了处理和控制逻辑的高度集成,简化了后续系统开发的过程,大大降低了无人机开发的技术门槛。

应用场景与落地建议

在实际生产环境中部署 “LZBUAV/K210” 项目时,需要考虑一些关键因素,如无人机的飞行环境条件、线路传输稳定性以及安全性措施。考虑到项目的核心目标是通过增加智能化水平提升无人机的作业效率,它非常适合多种应用场景,包括但不限于安防监管、农业监测和物流配送等。尤其是那些对实时反馈有着较高要求的场合,K210 芯片在低功耗情况下仍能保持高性能的特性,使得上述场景更加受益。

综合评价

综合来看,“LZBUAV/K210” 项目展现了在微型嵌入式设备上高效部署人工智能框架的能力,提供了丰富的功能模块来满足不同的应用场景需求。与此同时,其也存在一些技术挑战,比如模型优化和功耗管理,需要开发者具备较强的嵌入式系统开发和自动化控制技术背景。考虑到其潜力,该框架仍有望成为未来无人机发展中关键的一环。

简要分析

热度分
420
价值分
190
活跃状态
活跃

语言占比

Python

贡献者

README

中文

作者简介

  • 李展博,北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院硕士研究生
  • 联系方式:[email protected]

项目描述

在第一次尝试之前,您应该仔细阅读此README.md和用户手册。

该项目是Kendryte K210 AI芯片应用程序的集合,其中包括面部检测,颜色检测,目标检测和分类,QR码和Apriltag码检测以及与ArduPilot飞行软件的通信。 最后,我们可以将这些应用程序部署到无人机终端,使无人机更加智能。 本K210项目为Vision_MAV项目的配套项目,Vision_MAV项目旨在设计并实现一个依托深度学习和图像处理技术的基于视觉的微型无人机系统,能够实现在无GPS环境下的自主视觉导航、目标检测与追踪,该项目由北航无人系统研究院李大伟副教授课题组创立并进行研究,并将在项目没有保密需求后进行开源。本仓库的K210项目是Vision_MAV的一个配套项目,基于嘉楠科技公司生产的边缘AI芯片K210,来实现目标检测与追踪,为Vision_MAV项目提供一个可选的视觉解决方案。该项目采用了一块矽速科技公司生产的MAXI DOCK K210评估板,来验证K210芯片的AI计算能力。在本项目中,采用传统机器视觉方法实现了最大色块识别、二维码识别、Apriltag码识别、圆形识别,采用深度学习方法实现了人脸识别、人体识别、口罩识别等,并开发了K210和Ardupilot飞控固件之间的MAVlink通讯接口,来实时的将K210视觉模组解算出的目标位置信息发送给飞控来控制无人机运动。

项目文件结构

用户克隆本项目后,会得到一个文件夹,里边有如下文件:

  • IDE : K210的集成开发环境安装包
  • images : 相关图片,用户无需关心
  • kflash_gui : K210的MaxiPy固件烧录工具
  • MaxiPy :K210的MicroPython固件
  • model : 神经网络模型文件
  • scripts : 各个功能对应的MicroPython脚本程序
  • user’s_manual_en_zh : 该项目的中英文详细用户手册
  • README.md : 本项目说明文件

实现功能

该项目是Kendryte K210 AI芯片应用程序的集合,其中包括面部检测,颜色检测,目标检测和分类,QR码和Apriltag码检测以及与ArduPilot飞行软件的通信。 最后,我们可以将这些应用程序部署到无人机终端,使无人机更加智能。所实现的应用主要分为两类,第一个是机器视觉应用,该类应用基于openmv机器视觉库;第二类是深度学习应用,该类主要基于Tensorflow和yolov2。详细功能参见用户手册。

English

Project description

Before your first try, you should read this README.md and the User’s manual carefully.

This repository is a collection of applications for the Kendryte K210 AI chip which include face detection, color detection, object detection and classification, QR code and Apriltag code detection ,and communication with the ArduPilot flight software. Finally, we can deploy these applications to the Uavs terminal and make drones more intelligent. This K210 project is a supporting project of the Vision_MAV project. The Vision_MAV project aims to design and implement a vision-based micro drone system that relies on deep learning and image processing technology, which can realize autonomous visual navigation, target detection and Tracking, the project was founded and researched by the team of Associate Professor Li Dawei who works at the Institute of Unmanned System, Beihang University. And this project will be open source after the project has no confidentiality requirements. The K210 project is a supporting project of Vision_MAV, based on the edge AI chip K210, to achieve target detection and tracking, and to provide an optional vision solution for the Vision_MAV project. We used a MAXI DOCK K210 evaluation board produced by Sipeed Technology Company to verify the AI ​​computing capabilities of the K210 chip. In this project, traditional machine vision methods are used to realize the largest color block recognition, QR code recognition, Apriltag code recognition, and circle recognition. Deep learning methods are used to realize face recognition, human body recognition, mask recognition, etc, and we also developed a MAVlink communication interface between K210 and Ardupilot flight control firmware, then The target position information calculated by the K210 vision module is sent to the flight controller in real time to control the movement of the drone.

Project files structure

This project is a collection of Kendryte K210 AI chip applications, which includes face detection, color detection, object detection and classification, QR code and Apriltag code detection, and the interface to communication with ArduPilot flight software. Finally, we can deploy these applications to drone to make drones more intelligent. These implemented applications are mainly divided into two categories, the first is machine vision applications, which are based on the openmv machine vision library; the second is deep learning applications, which are mainly based on Tensorflow and yolov2. See the user’s manual for detailed functions.

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