Der KI-Controller ArcuX95 von Axiom (ROS-Cube-X-Familie) basiert auf Nvidias Jetson AGX Orin und kombiniert einen energieeffizienten 64‑Bit-ARM-Prozessor (Cortex‑A78AE) mit GPU-Leistung von bis zu 2048 CUDA-Kernen und 64 Tensor-Kernen. Damit können KI-Anwendungen wie Objekterkennung, Tiefenschätzung und semantische Segmentierung direkt in mobilen Robotern oder Fahrzeugen berechnet werden. Mit einem Leistungsbudget ab etwa 40 Watt eignet sich die Lösung besonders für batteriegetriebene, mobile Konzepte. Zudem wird darauf hingewiesen, dass die bereitgestellte Audioaufnahme KI-generiert ist und vom Tedo Verlag stammt.
* Diese Inhalte wurden mithilfe von Künstlicher Intelligenz erstellt und können Fehler enthalten.
Der KI-Controller RQX-59 ist Teil der ROScube-X-Familie von Acceed und baut auf dem Jetson-AGX-Orin-Modul von Nvidia auf. Das SoM kombiniert den energieeffizienten ARM-Prozessor Cortex-A78AE (64Bit) mit einer GPU und bis zu 2.048 CUDA-Recheneinheiten und 64 Tensor-Kernen. Damit lassen sich KI-Modelle für Objekterkennung, Tiefenschätzung oder semantische Segmentierung direkt im Fahrzeug oder Roboter berechnen. Ein Leistungsbudget ab rund 40W dürfte für mobile Konzepte mit Batteriebetrieb attraktiv sein, ohne dabei auf anspruchsvolle Modelle verzichten zu müssen.
Intelligente Robotik braucht mehr als leistungsfähige KI-Modelle. Erfahren Sie, wie OnRobot mit flexiblen Greifern, Sensorik und physischem Feedback die Brücke zwischen künstlicher Intelligenz und realer Robotermanipulation schlägt.
Reden ist Silber, Fragen ist Gold? Das klingt nach einer Binsenweisheit, ist aber Handwerk: Branchenstimmen, Umfragen und Social-Media-Kampagnen zeigen Ihnen,…
Auf dem Swiss Robotics Day 2026 am 13. November in Zürich präsentiert Balance Drive gemeinsam mit dem Schweizer Getriebe-Engineering-Unternehmen Novagear,…
Intelligente Robotik braucht mehr als leistungsfähige KI-Modelle. Erfahren Sie, wie OnRobot mit flexiblen Greifern, Sensorik und physischem Feedback die Brücke zwischen künstlicher Intelligenz und realer Robotermanipulation schlägt.
Intelligente Robotik braucht mehr als leistungsfähige KI-Modelle. Erfahren Sie, wie OnRobot mit flexiblen Greifern, Sensorik und physischem Feedback die Brücke zwischen künstlicher Intelligenz und realer Robotermanipulation schlägt.