產(chǎn)品詳情：

多維運(yùn)動(dòng)控制平臺(tái)以四驅(qū)小車(chē)為基礎(chǔ)，集成電機(jī)/舵機(jī)驅(qū)動(dòng)控制器，支持小車(chē)和機(jī)械臂的精準(zhǔn)運(yùn)動(dòng)控制，同時(shí)搭載豐富的傳感器實(shí)現(xiàn)環(huán)境、預(yù)警、定位等各種數(shù)據(jù)的采集和監(jiān)控，配合無(wú)線(xiàn)通信模塊，實(shí)現(xiàn)人工智能感覺(jué)、動(dòng)作系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)和學(xué)習(xí)。感控單元主控平臺(tái)采用 STM32 高性能處理器，可完成嵌入式與傳感器、機(jī)器人控制技術(shù)課程的學(xué)習(xí)。配合智能邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)，能夠完成基于 ROS 系統(tǒng)的機(jī)器人協(xié)作開(kāi)發(fā)課程的學(xué)習(xí)。
智能網(wǎng)關(guān)：
?處理器：64位四核CORTEX-A57，128核MAXWELL GPU；
?內(nèi)存：4GB LPDDR，板載存儲(chǔ)：64GB；
?接口：USB3.0×4，Micro USB×1， HDMI×1，RJ45×1，DC5.5×2.1電源接口；
?集成Linux、Python等運(yùn)行環(huán)境，支持?jǐn)?shù)字圖像處理、機(jī)器視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)等算法、硬件、應(yīng)用的開(kāi)發(fā)和學(xué)習(xí)。
?搭載 7 寸 LVDS 高清屏。
?AI 自動(dòng)駕駛平臺(tái)車(chē)體不小于 360mm*210mm*350mm，
?采用高性能雙路 ARM Cortex-M4 STM32G4 控制器單元，
?提供電機(jī)驅(qū)動(dòng)及傳感驅(qū)動(dòng)。
?四驅(qū)獨(dú)立懸掛輪式駕駛底盤(pán)，大功率減速電機(jī)。
（1）運(yùn)動(dòng)控制模塊
在機(jī)器人中用到很多控制器和外設(shè),包括:處理器、激光雷達(dá)，STM32控制器，電機(jī)、編碼器、雙路驅(qū)動(dòng)、藍(lán)牙、PS2有線(xiàn)手柄、航模遙控、陀螺儀等，同時(shí)提供了串口1和CAN接口方便用戶(hù)拓展控制，這些控制器與控制器，外設(shè)與控制器之間的連接，如圖所示。
（2）ROS操作系統(tǒng)
ROS操作系統(tǒng)內(nèi)置于中央處理器內(nèi)，通過(guò)RTOS完成系統(tǒng)任務(wù)調(diào)度與管理。具體任務(wù)調(diào)度管理流程如圖所示。RTOS任務(wù)調(diào)度器根據(jù)任務(wù)的優(yōu)先級(jí)決定任務(wù)的執(zhí)行順序，每個(gè)任務(wù)執(zhí)行的時(shí)間很短，因此幾乎等效于所有任務(wù)同時(shí)執(zhí)行，期間如果發(fā)生中斷則去響應(yīng)中斷。串口2中斷用于A(yíng)PP藍(lán)牙控制，串口3中斷用于接收ROS傳過(guò)來(lái)的信息。
（3）JetsonNano邊緣計(jì)算平臺(tái)
NVIDIA Jetson Nano是一個(gè)小巧卻功能強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)，它可以讓你并行運(yùn)行多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、對(duì)象檢測(cè)、分割和語(yǔ)音處理等應(yīng)用程序,Jetson Nano搭載四核cortex-A57處理器，128核MaxwellGPU及4GB LPDDR內(nèi)存，帶來(lái)足夠的AI計(jì)算能力,提供472GFLOP算力,并支持一系列流行的Al框架和算法，比如TensorFlow、Pytorch.caffe/caffe2、Keras、MXNET等
(4)激光雷達(dá)
相較于傳統(tǒng)技術(shù)，利用紅外激光設(shè)備可實(shí)現(xiàn)超大屏幕的多點(diǎn)觸摸，其反應(yīng)更快、精度更高、抗環(huán)境光能力更強(qiáng)。激光雷達(dá)作為核心傳感器，可快速獲得環(huán)境輪廓信息，配合SLAMWARE使用，可以幫助機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自主構(gòu)建地圖、實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃與自動(dòng)避開(kāi)障礙物。應(yīng)用領(lǐng)域智能掃地機(jī)、家用機(jī)器人。
測(cè)量半徑：12米，測(cè)量頻率：8000次/秒，掃描頻率：5.5HZ，360度掃描測(cè)距
（5）機(jī)器視覺(jué)-雙目深度體感攝像頭
雙目深度體感攝像頭是VR/AR、機(jī)器人和無(wú)人駕駛最核心的技術(shù)支撐之一，而深度攝像頭就是這類(lèi)硬件的眼睛。只有機(jī)器對(duì)“看到的”東西，定位定姿精度更高時(shí)，才能更好地識(shí)別和做出判斷，從而提升機(jī)器的可用性和產(chǎn)品化速度。利用雙目立體視覺(jué)成像原理實(shí)現(xiàn)三維定位，即可進(jìn)行手勢(shì)、肢體動(dòng)作的綜
使用距離：0.8m至 3.5m之間，視野：58° H, 45 V, 70° D(水平，垂直,對(duì)角)，傳感器：深度，深度影像大?。篤GA(640x480) : 30fps，QVGA (320x240): 60fps，接口：USB2.0
（7）六自由度機(jī)器臂
視覺(jué)機(jī)械臂以Jetson Nano為主控，Open Source CV為圖像處理庫(kù)，以主流的Jupyter Lab為開(kāi)發(fā)工具,使用Python3為主要編程語(yǔ)言。攝像頭與機(jī)械臂機(jī)身一體式設(shè)計(jì)，“手眼合一”的視覺(jué)識(shí)別讓機(jī)械臂顯得更加靈動(dòng)，它不僅可以實(shí)現(xiàn)顏色識(shí)別追蹤與抓取，還能人體特征識(shí)別互動(dòng)，甚至進(jìn)行垃圾分類(lèi)模型訓(xùn)練垃圾分揀;通過(guò)RO5機(jī)器人操控系統(tǒng)，簡(jiǎn)化了6自由度串行總線(xiàn)舵機(jī)復(fù)雜運(yùn)動(dòng)控制。
1080P攝像頭：感光元件尺寸：1/237”最高有效分辨率：1928*1088;數(shù)據(jù)格式：YUY2/MJPG;像素大?。?.0μm*3.0μm;寬動(dòng)態(tài)范圍：96DB;自動(dòng)控制：飽和度，對(duì)比度，銳度，白平衡，曝光。
機(jī)械臂：Cortex-M3內(nèi)核的處理器控制板，自由度桌面式機(jī)械臂，大功率串行總線(xiàn)智能舵機(jī)，臂展350mm，負(fù)載≥300g，帶夾爪，陽(yáng)極氧化處理鋁合金機(jī)身，主要用于工業(yè)機(jī)械臂的控制。支持python編程，可靈活和精準(zhǔn)調(diào)節(jié)每一關(guān)節(jié)角度和位置；支持PC上位機(jī)、手機(jī)APP、USB游戲手柄控制；
工程應(yīng)用方向
機(jī)器導(dǎo)航應(yīng)用
同時(shí)定位與地圖構(gòu)建(Simultaneous Localization And Mapping,簡(jiǎn)稱(chēng) SLAM)，通常 是指在機(jī)器人或者其他載體上，通過(guò)對(duì)各種傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和計(jì)算，生成對(duì)其自身位置姿態(tài)的定位和場(chǎng)景地圖信息的系統(tǒng)。SLAM 技術(shù)對(duì)于機(jī)器人或其他智能體的行動(dòng)和交互能力至為關(guān)鍵，因?yàn)樗砹诉@種能力的基礎(chǔ)：知道自己在哪里，知道周?chē)h(huán)境如何，進(jìn)而知道下一步該如何自主行動(dòng)。它在自動(dòng)駕駛、服務(wù)型機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、AR/VR 等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，可以說(shuō)凡是擁 有一定行動(dòng)能力的智能體都擁有某種形式的 SLAM 系統(tǒng)。
視覺(jué)導(dǎo)航
AI 視覺(jué)/語(yǔ)言/控制多維平臺(tái)通過(guò)多維景深攝像頭立體視覺(jué)感知完成圖像處理，支持 語(yǔ)音識(shí)別、背景移除、增加現(xiàn)實(shí)、3D 掃描、目標(biāo)跟蹤、面部處理等，實(shí)現(xiàn)基于 ROS 系統(tǒng) 的深度攝像 SLAM 導(dǎo)航和構(gòu)圖。

實(shí)驗(yàn)內(nèi)容
移動(dòng)機(jī)器人控制實(shí)驗(yàn)
?相機(jī)標(biāo)定
?動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟隨
?基礎(chǔ)運(yùn)動(dòng)控制
?機(jī)器人驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)
?視覺(jué)巡線(xiàn)
?Gmapping建圖
?激光雷達(dá)建圖與導(dǎo)航
?交通燈識(shí)別
?交通標(biāo)志識(shí)別
?車(chē)道識(shí)別實(shí)驗(yàn)
?人臉追蹤
機(jī)器人檢測(cè)與感知實(shí)驗(yàn)
?機(jī)器人視覺(jué)感知
?移動(dòng)機(jī)器人自主定位與姿態(tài)傳感
?移動(dòng)機(jī)器人未知環(huán)境感知
?移動(dòng)機(jī)器人視覺(jué)測(cè)距
綜合應(yīng)用課程設(shè)計(jì)
?基于SVM的交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)
?基于深度學(xué)習(xí)的車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)與自適應(yīng)巡航設(shè)計(jì)
?基于樸素貝葉斯的移動(dòng)機(jī)器人自助避障系統(tǒng)設(shè)計(jì)
?基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)
?基于CNN與SVM的交通標(biāo)志的識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)
?基于HOG與SVM的交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)
?基于深度學(xué)習(xí)的車(chē)道線(xiàn)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)