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Integrerò computer vision e edge ai per droni autonomi
Ingegnere di Ricerca in Robotica e UAV
Sono un Ingegnere di Ricerca in Robotica & UAV e Medagliato d’Oro di NUST, specializzato in sistemi autonomi, Computer Vision e controllo industriale. Come finalista di TEKNOFEST con un meccanismo rob...
Livello 1
Ha soddisfatto determinati criteri di prestazione e mostra un forte potenziale nel marketplace.
Informazioni su questo servizio
Ingegneria di computer vision e Edge AI per UAV autonomi
La maggior parte dei droni seguono il GPS, ma il mio può "vedere".
Sono un Ricercatore in Robotica, laureato in Ingegneria Meccanica presso NUST e due volte finalista internazionale di TEKNOFEST UAV. Mi specializzo nello sviluppo di architetture autonome resilienti che colmano il divario tra heavy edge computing e controllori di volo fisici.
Il mio stack di AI & Vision:
- Hardware: NVIDIA Jetson Nano, Raspberry Pi, OAK-D, Coral TPU
- Frameworks: OpenCV, YOLO (v8-v11), MediaPipe, TensorFlow Lite
- Interfaccia UAV: MAVLink, ROS 2 e ponti API Python personalizzati
Cosa posso costruire per te:
- Atterraggio di precisione: Rilevamento di marker ArUco o tappetini personalizzati per atterraggi accurati.
- Tracking di oggetti: Seguire in tempo reale persone, veicoli o altri droni usando Deep Learning.
- Controllo tramite gesture della mano: Gestione intuitiva di sciami o droni singoli basata sulle traiettorie delle mani umane.
- Intercettazione dinamica: Rilevamento ad alta velocità e pianificazione del percorso per missioni di intercettazione.
Perché scegliermi? Sei alla ricerca di un ricercatore che ha costruito e pilotato questi sistemi in competizioni internazionali e detiene un brevetto di progettazione per meccanismi robotici.
Contattami prima di ordinare per discutere del tuo setup hardware!
Piattaforma:
Raspberry Pi
Sensori:
Accelerometro
•
Camera
•
Posizione
•
Posizione
•
Gyroscope
Expertise:
Elaborazione immagini
•
AI
•
Robotics
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Quale computer companion dovrei usare per AI in tempo reale?
Per il rilevamento rapido di oggetti come YOLO, consiglio vivamente la serie NVIDIA Jetson grazie ai loro core CUDA dedicati. Tuttavia, posso anche ottimizzare script più leggeri di OpenCV e MediaPipe per Raspberry Pi, se la tua missione permette frame rate più bassi.
Puoi aiutarmi ad addestrare un modello YOLO personalizzato per il mio target specifico?
Sì. Se hai un target specifico (ad esempio, un tappetino di atterraggio unico o un tipo di veicolo particolare), posso addestrare un modello YOLO personalizzato usando il tuo dataset e ottimizzarlo per l'edge deployment, garantendo la massima velocità di inferenza sul tuo drone.
Come comunica l'AI con il mio flight controller Pixhawk?
Utilizzo MAVLink (tramite pymavlink, DroneKit o MAVSDK) per inviare comandi di velocità e posizione "Offboard". L'AI elabora il feed della telecamera sul tuo computer companion e indica esattamente come muoversi al flight controller per tracciare o intercettare il target.
Devo inviarti il mio drone fisico per i test?
No. Come ingegnere con esperienza in Gazebo Harmonic e Webots, sviluppo e test rigorosi di logiche di computer vision e pianificazione del percorso in simulazioni 3D ad alta fedeltà. Una volta verificata la logica, fornisco gli script di deploy e una guida dettagliata di integrazione per il tuo hardware.
Puoi implementare il controllo di swarm tramite gesture?
Assolutamente sì. Basandomi sulla mia ricerca nell'interazione uomo-sciame, posso integrare MediaPipe per permettere a un singolo drone o a uno sciame (come DJI Tello) di rispecchiare le traiettorie delle tue mani o seguire comandi gestuali specifici in tempo reale.
