reComputer AI Lab
HomeModellenToolsTutorialsProjectenForums

Tutorials

reComputer RK-serie
  • Introductie
  • Aan de slag
    • Hardwareverbinding
    • Configuratie bij eerste start
    • Overzicht van resourcedownloads
    • OS flashen
      • Systeem op de MicroSD-kaart installeren
      • Systeem op de SSD installeren
  • Handleiding interfacegebruik
    • Systeemoverzicht
    • Interfacebeschrijving
  • Configureren
  • Toepassing
    • CV
    • LLM
    • Nanobot
    • VLM
  • Benchmark
    • CV
    • LLM & VLM
reComputer R-serie
  • Overzicht
reComputer J-serie
  • Inleiding
  • Platformoverzicht
    • Overzicht
    • Wat is reComputer Jetson
    • NVIDIA Jetson-module
    • Seeed Jetson-compatibel draagbord
    • Jetson volledige systeemserie
    • Accessoire-ondersteuning
    • Toepassingsscenario's
  • Basistools
    • Overzicht
    • Python en programmeerbasis
    • AI en ML
    • CUDA
    • TensorRT
    • PyTorch
    • TensorFlow
    • Docker
    • OpenCV met CUDA
    • ROS
    • NoMachine
    • Linux-terminal en teksteditors
    • Netwerk en Wi-Fi
    • SSH-toegang op afstand
    • VNC-extern bureaublad
    • Bestandsoverdracht op afstand
    • Jtop en systeembewaking
    • Prestaties en ventilatorbesturing
    • Browser en invoermethode
    • VS Code
    • JupyterLab
    • uv Python-omgevingsbeheer
    • Wi-Fi-adapter
    • SSD-uitbreiding
    • CSI-camera
    • USB-camera
    • GPIO
    • UART seriële communicatie
    • I2C-communicatie
    • Super 4xMipi CSI
    • Super Dual Ethernet
    • Super chassis-uitbreiding
  • Computer vision
    • Overzicht
    • Inleiding tot computer vision
    • Hoe computers afbeeldingen weergeven
    • Klassieke computer vision
    • Neurale netwerken en CNN's
    • Deep learning computer vision-taken
    • Train en implementeer je eigen vision-model
    • Modelexport en edge-implementatie
    • Real-time vision pipeline-frameworks
    • DeepStream en Jetson
    • Geavanceerde vision-technologieën en vooruitblik
    • Bijlage: AI NVR op reComputer
  • Ontwikkeling van grote modellen
    • Overzicht
    • Inleiding tot grote taalmodellen
    • Aan de slag met Ollama
    • LLM's draaien met llama.cpp
    • Hoge prestaties inferentie met vLLM
    • Jetson Examples snelstart
    • ASR + LLM + TTS pipeline bouwen
  • Generatieve AI
    • Overzicht
    • Inleiding tot generatieve AI
    • Generatieve adversariële netwerken
    • Variationele autoencoders
    • Autoregressieve modellen en generatieve tekstmodellen
    • Transformer-modellen en generatieve AI
    • Lokaal intelligent Q&A-systeem
    • Beeldgeneratiemodellen en diffusiemodellen
  • Robotica
    • Overzicht
    • Inleiding tot ROS
      • Overzicht van ROS en omgevingsinstelling
      • Snelle kennismaking met HelloWorld voor ROS
      • ROS-architectuur
      • ROS-communicatiemechanisme
      • Veelgebruikte ROS-opdrachten
      • ROS-uitvoeringsbeheer
      • Veelvoorkomende ROS-componenten en functies
      • TF-coördinatentransformatie in ROS
    • ROS1 Noetic
      • Overzicht
      • ROS1-basis
      • ROS1 vision-toepassingen
    • ROS2 Humble
      • Overzicht
      • ROS2-grondslagen en installatie
      • ROS2-kerncommunicatie
      • Geavanceerde ROS2-interfaces en middleware
      • ROS2-tools, launch en visualisatie
      • ROS2-simulatie en vision
    • Ontwikkeling met fysieke ROS-robots
      • Aan de slag met ROS-robots
        • Overzicht van het ROS-robotsysteem
        • Basismethoden voor bewegingsbesturing
      • Veelgebruikte sensoren in robots
        • Dieptecamerasensor
  • Optimalisatie en implementatie
    • Overzicht
  • Praktische toepassingen
    • Overzicht
    • Isaac ROS-omgeving en installatie
    • Dieptesegmentatie
    • DNN stereo-diepte
    • Vrije-ruimtesegmentatie
    • Beeldcorrectie en voorbewerking
    • Beeldsegmentatie
    • 3D-scènereconstructie en -mapping
    • Objectdetectie
    • 3D-pose-schatting
    • Visuele SLAM
    • A-LOAM 3D SLAM op Jetson
  • Samenvatting en vooruitblik
Tutorials/reComputer J-serie/Overzicht

📚 Inhoudsopgave ROS-robotica

HoofdstukInhoud
Module 7.1Inleiding tot ROS
Overzicht van ROS en omgevingsinstellingen
Snelle kennismaking met HelloWorld voor ROS
ROS-architectuur
ROS-communicatiemechanisme
Veelgebruikte ROS-commando's
ROS-uitvoeringsbeheer
Veelgebruikte componenten en functies van ROS
TF-coördinatentransformatie in ROS
Module 7.2ROS1 Noetic
ROS1-basis
ROS1-visiontoepassingen
Module 7.3ROS2 Humble
ROS2-basis en -configuratie
ROS2-kerncommunicatie
ROS2 geavanceerde interfaces en middleware
ROS2-tools, Launch en visualisatie
ROS2-simulatie en vision
Module 7.4Ontwikkeling met fysieke ROS-robots
Module 7.5ROS-projectpraktijk: geavanceerde functies
PreviousBeeldgeneratiemodellen en diffusiemodellen
NextOverzicht van ROS en omgevingsinstelling
Op deze pagina
  • 📚 Inhoudsopgave ROS-robotica
SenseCraft

We helpen ontwikkelaars wereldwijd met krachtige edge-computing en AI-gedreven IoT-oplossingen.

Producten
  • SenseCraft AI
  • SenseCraft HMI
  • SenseCraft App
  • SenseCraft DePIN
Bronnen
  • Gebruikersgidsen
  • Wiki en documentatie
  • Downloads
Bedrijf
  • Over Seeed
  • Vacatures
  • Contact
  • Nieuws
© 2008-2026 Seeed Studio & SenseCraft. Alle rechten voorbehouden.
PrivacybeleidGebruiksvoorwaarden