作为Velo AI的首款产品,Copilot集人工智能、骑行灯与摄像头于一体。
它以草莓派打算模块4为核心,能够精准识别并区分周围车辆,预判超车行为,乃至识别出潜在的危险驾驶或分心驾驶者。
一旦创造潜在危险,Copilot将立即发生发火声音和视觉警报,既提醒骑行者,也警示后方司机,能够预防交通事件的发生。

寻衅与打破

面对市场上现有自行车摄像头与车辆检测设备的局限性,Velo AI团队决心打造一款更加智能、高效的办理方案。
Velo AI的联合创始人、机器人专家Clark Haynes指出,类似Garmin Varia的雷达设备虽然能探测到后方物体,但无法区分车辆类型,也无法精确判断车辆与骑行者之间的间隔。
比较之下,基于摄像头的办理方案能够供应更丰富的路况信息,帮助骑行者做出更准确的判断。

Velo AI所面临的紧张寻衅,在于如何将摄像头、LED灯、电子元件以及电池组奥妙地整合进一个既紧凑又轻便的设备中。
此外,该设备还需具备足够强大的性能,以支持人工智能神经网络的运行,同时保持较低的功耗水平,确保其能够知足永劫光骑行的需求。

为了实现这一目标,Velo AI团队历经艰辛,从海量骑行数据的网络到人工智能算法的开拓,每一步都凝聚着团队的聪慧与汗水。
作为首批测试者,匹兹堡地区的骑行爱好者们为Copilot的完善供应了宝贵反馈。

办理方案的精髓

Copilot的核心在于其高效能、低功耗的设计。
草莓派打算模块4作为设备的“大脑”,辅以定制的Hailo人工智能处理器,轻松运行繁芜的神经网络算法,从而实现了高效的打算机视觉处理。
固定焦距的Arducam摄像头卖力捕捉***画面,而紧凑轻便的机身内还集成了LED灯组、电子元件及可充电锂电池,确保骑行过程中的持久续航。

该装置采取可充电的双电芯锂离子电池作为电源。
Copilot的耗电量仅为4-5瓦,这意味着电池续航韶光可长达约5小时。

选择Hailo的缘故原由

Velo AI的首席实行官Clark Haynes表示,草莓派打算模块4不仅性能卓越,而且功耗很低,非常适宜须要永劫光续航的骑行场景。
此外,其内置的Wi-Fi和蓝牙功能也为设备的无线连接与数据传输供应了便利。

据Haynes先容,“团队在早期曾考试测验利用Nvidia Jetson板卡作为Copilot原型机的硬件,但创造它们不仅价格昂贵,而且GPU的功耗也过高。
纵然是在Jetson板卡上,如果想要让GPU全速运行,功耗也会飙升至10到20瓦。
然而,我们的目标是让用户能够带着这款设备骑行四五个小时,这就意味着电池须要为10瓦功耗的设备供电数小时,这会导致设备产生大量热量。
同时,为了知足这样的续航需求,我们须要更大容量的电池组,这也会使得设备的重量大幅增加。
正是基于这些考虑,我们终极选择了树莓派。
”

在Velo AI与条约制造商以及树莓派的设计互助伙伴Hellbender携手之前,我们设计的最初电路板布局相称简洁:“我们只需在一侧插入CM4模块,在另一侧插入M.2 Hailo模块,并连接上摄像头。
这样大略的组合,就足以证明我们的打算堆栈是行之有效的。
从那时起,CM4的性能不断得到优化和提升。
而更主要的是,CM4作为一个可以独立事情的分立元件,它上面的所有功能,包括Wi-Fi和蓝牙,我们都可以充分利用。
这为我们项目的启动供应了一个非常空想的出发点。
”

为了实现人工智能算法的超低功耗运行,Velo AI团队引入了Hailo人工智能处理器。
Clark Haynes强调:“草莓派与Hailo的结合使得原型设计与开拓变得大略高效。
”这一创新组合不仅大幅降落了功耗,还显著提升了设备的整体性能与相应速率。