Hardware Luxonis Oak-D DepthAI

La variante Oak-D DepthAI de Sparkfun es una poderosa herramienta que interactúa a través de USB3C con el host. Se puede utilizar con la plataforma de host (integrada) que elija, incluida Raspberry Pi y otros hosts integrados populares. DepthAI está diseñado para incorporar el poder de la IA espacial en los productos. Esto se logra mediante una combinación de percepción de profundidad, detección de objetos (inferencia neuronal) y seguimiento de objetos. Se puede acceder a todas estas funciones a través de una API de Python simple y fácil de usar. Esta variante de DepthAI permite utilizar todo el potencial de la VPU Myriad X con su plataforma preferida.

La placa Oak-D cuenta con tres cámaras integradas con una profundidad estéreo de 7,5 cm para una configuración rápida. Se conecta a través de USB3C con el host, lo que permite utilizar DepthAI con la plataforma de host (integrada) elegida. Esto incluye Raspberry Pi 4, Jetson Nano Dev Kit, Google Edge TPU Coral y otros sistemas operativos y hosts integrados populares.

El paquete incluye el OAK-D/DepthAI USB3C, un cable USB3C de 3 pies, una fuente de alimentación y una tarjeta de inicio. Oak-D DepthAI es compatible con cualquier sistema operativo que admita OpenVINO, incluido Linux: Ubuntu, Yocto Project, CentOS, Raspbian, Mac OS X y Windows 10. También se puede personalizar para ejecutarlo con microcontroladores que no sean OS o incluso sin host.

Las características clave del Oak-D DepthAI incluyen 2 cámaras integradas 720P, 120 Hz con una cámara mono con obturador global para una percepción 3D de alta calidad y alta velocidad. También tiene una cámara a color de 12MP, 4K y 60Hz para una excelente representación del color y zoom digital. Otras características incluyen un conector USB 3 tipo C, un disipador de calor integrado y un conector de alimentación tipo barril (5 V).

Oak-D DepthAI viene con documentación completa, que incluye una guía de introducción y acceso al foro DepthAI y Discord. La API de Python y C++, así como el hardware, están disponibles en Github.