一、功能需求 1、采用典型的麦克纳姆轮全向移动底盘,搭载高性能处理器、深度相机、激光雷达、麦克风阵列、视觉机械臂、显示屏等模组,支持Python及ROS开发,软硬件全开源;可实现基于ROS的机器人定位与地图构建(SLAM)、路径规划、自主导航及仿真开发,基于语音、视觉、体感的人机交互,基于视觉、机器学习/深度学习的目标检测、目标识别、目标跟踪等人工智能创新应用;同时可快速搭建智能分拣、移动抓取、工业搬运、农业采摘等行业应用形态。 2、采用模块化设计,各模组可快速拆卸,支持二次开发;平台主体结构采用硬质铝合金材质,表面氧化处理;以复合机器人(全向底盘+视觉机械臂)形态整机供货,支持差速底盘及驾驶形态的多模态快速切换及图形化初始配置。 二、配置及技术需求 ★1、要求平台整机供货,各功能模组(移动底盘、视觉机械臂、深度相机、激光雷达、麦克风阵列、扬声器、显示屏)供电、通信及控制统一集成在一块处理器上,无需额外配置其他控制器即可完成功能需求;投影尺寸要求不低于(长)300mm*(宽)250mm,不高于(长)350mm*(宽)280mm;平台高度要求不低于450m,不高于550mm;平台重量要求不低于5Kg,不高于6Kg。 2、智能处理器 ★2.1 CPU:采用ARM架构,不低于4核ARM Cortex-A57处理器。 2.2 GPU:采用NVIDIA Maxwell架构,不少于128个NVIDIA CUDA核心。 2.3 内存:不低于4GB;存储:采用TF(MicroSD)卡,可插拔,不低于64GB。 ★2.4 通信:支持Wi-Fi通信,采用隐藏式天线,并可通过按键快速切换成热点(AP)模式。 2.5 不少于4个USB板载接口;不少于4个USB扩展接口,采用独立供电,最大输出电流不小于5A;不少于1个HDMI或DP、1个RJ45、1个Micro USB或Type-C接口。 ★2.6 扩展:不少于2路GPIO接口(4Pin)、2路IIC接口(4Pin)、1路UART接口;板载5V/3.3V电源接口、LED指示灯及不少于2路的可编程按键。 3、深度相机(3D) ★3.1 采用单目结构光技术,工作范围:0.6-8米,最大视场角(FOV)不小于H58°*V45°。 3.2 数据接口:USB。 4、激光雷达 4.1 功能:适合室内外环境,具备抗日光能力。 4.2 通信接口:串口(可转接USB);工作电压:不大于5V。 ★4.3 扫描半径:0.05m-18m(90%反射率);扫描范围:360°;扫描频率:不小于10Hz。 4.4 角度分辨率:不大于0.12°;测距精度:不大于30mm;测距分辨率:≤13mm。 4.5 防护等级:不低于IP65。 5、麦克风阵列 5.1 通道:不少于六通道;支持回声消除、音频降噪;配套扬声器。 ★5.2 拾音距离:不小于10m;角度范围:360°;采用USB接口通信。 5.3 二次开发:提供完整SDK例程,可以实现离线命令词识别,返回识别结果、唤醒角度等。 6、视觉机械臂 6.1 自由度:不低于5自由度+夹持器;末端负载:不低于500g;旋转半径:不低于430mm;底座:采用轴承结构,支持水平转动。 ★6.2 运动关节:采用串行总线舵机,数量不少于3个,转动扭矩不低于45KG·cm 11.1V,转速达0.18sec/60° 11.1V,支持位置模式(0-240°)和电机模式(360°),工作电压9V-12.6V,支持堵转保护/过温保护,精度不大于0.3°,UART串口指令控制,金属齿轮,支持温度、电压、位置反馈,PH2.0-3P接口不少于3个。 6.3 云台及夹持器:采用串行总线舵机,数量不少于3个,支持位置模式(0-240°),工作电压9V-12.6V,支持堵转保护/过温保护,精度不大于0.3°,UART串口指令控制,金属齿轮,支持温度、电压、位置反馈。 6.4 具备总线舵机调试系统功能。 ★6.5 视觉:采用双目结构光深度相机,工作范围0.25-2.5m,装载在机械臂末端。 7、运动控制器 ★7.1 基于STM32F407核心,主频不低于168MHz;板载6轴运动处理组件(3轴陀螺仪+3轴加速度计)、手柄接收器、蜂鸣器及电源开关,集成CAN通信芯片;最大支持驱动不少于4路(6PIN)编码电机、2路总线舵机及2路PWM舵机。 7.2 扩展接口丰富,至少包含蓝牙*1、IIC*1、USB串口*2、SBUS*1、LCD显示屏*1、GPIO*26。 7.3 电源输出接口至少包含5V/5A独立接口1个,5(3.3)V并联接口2个。 ★7.4 提供基于Python语言开发的支持ROS1/ROS2的SDK包,提供完整的Ros Robot Controller项目代码,包括电机控制、姿态结算及上位机通信。 8、移动底盘 8.1 底盘尺寸:不低于(长)300mm*(宽)255mm;运动方式:全向/差速移动;悬挂类型:后轮摆式悬挂,爬坡角度:不低于25°。 8.2 电机:直流减速电机不少于4个,配霍尔编码器;额定电压不小于12V;堵转扭矩:不小于15kg·cm;减速比:不小于1:90;采用6pin接线口,抱紧式金属联轴器。 ★8.3 轮胎:麦克纳姆轮不少于4个,采用尼龙加纤材质,直径不小于100mm;实心橡胶轮不少于2个,直径不小于100mm;全向轮不少2个,采用尼龙加纤材质,直径不小于100mm。 9、显示屏及支架 9.1 机载显示屏:尺寸不小于7英寸,分辨率不小于1024*600,合金材质支架,支持触屏功能。 ★9.2 状态显示屏:采用OLED材质,可实时显示电压、机器人ID及机载IP(STA/AP)信息。 9.3 教学专用支架:桌面式,主体采用亚克力+铝型材材质,尺寸不小于(长)480mm*(宽)480mm,可将平台四轮悬空至于桌面上,配套实验教学道具。 ★9.4 开发平台:处理器不低于I5 12代;内存不低于16G;存储不低于256G SSD+1T机械硬盘;显存不低于1G;显示器不低于23.8英寸。 10、电源系统 ★10.1电池模式:采用锂电池,容量不低于11.1V/6000mAh,配专用充电器;智能处理器及各功能模组采用统一供电模式。 10.2 适配器模式:要求采用双电源适配器,主控制器单独供电。 ▲11、控制方式:支持无线手柄(标配)控制;支持APP(IOS/Android等)控制,投标文件提供手机控制移动底盘运动及机械臂运动的功能截图;支持PC远程控制,投标文件提供采用远程桌面及SSH方式实现远程连接的功能截图。 12、具备机器人控制系统功能。 三、软件需求 ★1、提供快速配置工具软件、机械臂动作编辑软件,要求基于Linux系统开发,提供源代码程序;可视化图形界面,支持中、英文。 ▲2、支持设备快速初始化功能:包括摄像头、雷达、模态及语音模块;支持系统参数实时监测功能:包括操作系统、内存信息、磁盘信息、IP地址、主机信息、热点信息、系统版本,投标文件提供软件功能截图。 ▲3、支持机械臂动作组编辑,标配不少于20组动作,支持动作组添加、编辑、更新及删除功能,支持动作组运行、停止功能,投标文件提供软件功能截图。 ▲4、支持机械臂关节仿真编程,可回读角度信息;支持舵机偏差调整及舵机回中功能,投标文件提供软件功能截图。 ★5、APP控制软件:支持IOS/Android系统,提供源代码程序;可选择直连模式/局域网模式连接,并支持局域网快速配置,即通过APP可快速将机器人连接到局域网,无需在机器人上操作,且可显示机器人的ID、IP信息;支持机器人遥控功能,包括麦克纳姆轮底盘的前后左右、左右转控制,差速底盘的前后、左右转控制,同时支持重力控制,即通过手机陀螺仪实现机器人的运动控制;支持相机的图像回传显示、保存,臂载相机、机载相机的快速切换功能,机载云台的左右转动功能;支持机载机械臂云台、关节和抓手可视化控制及快速复位功能;支持机载雷达的避障、跟随、警卫应用的快速开启及关闭功能,且雷达检测距离0.3-1.5m范围可调,机器人运动速度可调;支持臂载相机的颜色追踪功能,即在APP上选中目标颜色,机器人随着目标移动而移动;支持臂载相机的巡线运动功能,即在APP上选中目标线路,机器人沿着目标线路移动;支持AR展示功能。 6、提供机器人URDF模型,支持Gazebo、MoveIt仿真开发。 ★7、软件系统版本:不低于Ubuntu 18.04+ROS Melodic。 四、配套资源需求 1、技术手册1套,以机器人为操作载体,至少包括平台简介、装箱清单、组装指南、技术架构及配置参数、快速使用、平台控制、网络配置、快速建图及导航、文件系统及功能代码、运动控制及功能代码、系统镜像,要求内容真实详细。 2、专业实验-机器人运动控制与仿真课程1套,以机器人为操作载体,至少包括开发环境搭建、了解编码器电机驱动模块、底盘控制原理及操作、机器人的速度控制、PID算法介绍、IMU/线速度/角速度较准、IMU与里程计数据发布、手柄和键盘控制、URDF模型简介与入门、ROS机器人URDF模型分析、Gazebo入门、Gazebo开发,要求提供Python源代码程序,内容真实详细。 3、专业实验-SLAM与自主导航课程1套,以机器人为操作载体,至少包括激光雷达介绍、雷达避障/跟随/警卫、SLAM地图构建原理、Gmapping建图算法、Cartographer建图算法、RRT/Explore_Lite自主建图、ROS机器人自主导航原理、AMCL自适应蒙特卡洛定位、TEB和DWA路径规划、雷达多点导航与避障、RTAB-VSLAM三维建图与导航、APP建图与导航、Gazebo建图仿真、Gazebo导航仿真,要求提供Python源代码程序,内容真实详细。 ▲4、综合案例-基于激光雷达的自主定位、地图构建及自主导航,要求投标现场提供功能视频演示。 5、专业实验-计算机视觉课程1套,以机器人为操作载体,至少包括OpenCV基础课程、颜色空间转换/几何变换/平滑/边缘检测/形态学处理/阈值处理/轮廓介绍与特征/特征匹配/角点检测、深度相机配置、安装深度相机ROS SDK、深度相机使用、相机标定方法、数据类型和点云、颜色阈值的调节、颜色识别、色块定位及追踪、KCF物体追踪,要求提供Python源代码程序,内容真实详细。 ▲6、综合案例-基于深度相机(3D)的自主定位、地图构建及自主导航,要求投标现场提供功能视频演示。 7、专业实验-机器学习与深度学习课程1套,以机器人为操作载体,至少包括机器学习基础、MediaPipe介绍及三维人脸检测、颜色追踪、肢体体感控制、人体跟踪、颜色识别+体感控制、人体跌倒检测、Yolov5简介/模型结构/运行流程、Yolov5模型训练、TensorRT路标卡片检测,要求提供Python源代码程序,内容真实详细。 8、专业实验-机器人语音交互课程1套,以机器人为操作载体,至少包括语音基础、声源定位、声卡与扬声器简介及基本使用、语音交互注意事项、TTS文字转语音、语音控制小车移动、语音控制自主巡检导航,要求提供Python源代码程序,内容真实详细。 9、专业实验-机械臂运动控制与仿真课程1套,以机器人为操作载体,至少包括机械臂基础、MoveIt仿真、机械臂动作编辑、自主识别分拣、自主追踪、巡线搬运+行人检测、定点导航搬运,要求提供Python源代码程序,内容真实详细。 ▲10、综合案例-无人驾驶,实现路标检测、车道保持、红绿灯识别、转向决策、自主泊车等功能,要求投标现场提供功能视频演示。 ▲11、综合案例-智能搬运,实现语音控制、自主路径规划、自主识别、定位及抓取等功能,要求投标现场提供功能视频演示。 五、竞赛需求 ★可以作为标准平台参加中国机器人及人工智能大赛-机器人任务挑战赛项目,全国大学生信息安全与对抗技术竞赛-智能安全项目,并在供货后提供赛项解读、场地指导、关键技术、核心算法等竞赛指导服务。 六、配套实训套件(共配一套) 1.小型服务机器人实训套件1: 1.1硬件部分 1.1.1整机规格 尺寸(长宽高):不小于280mm*280mm*230mm(不含机械臂); 材质:主体为碳钢和铝合金5052材质; 机器人上预留了标准安装孔、可自行安装和设计相关结构件; 额外负载不低于:3kg; 最高速度不低于0.4m/s。 ★1.1.2动力系统 移动方式:2轮差速移动; 驱动器:2路独立驱动,单路最大峰值电流不小于3A,最大供电电压不超过12.6V,485总线式通信; 电机:12V直流有刷电机*2; 电机编码器精度:轮子旋转一周编码器脉冲数不少于5760个; 轮子:直径不低于100mm,金属轮毂橡胶轮胎; 减震万向轮*2。 ★1.1.3机械臂 机械臂主体材质:铝合金材质; 自由度:5自由度+柔性机械爪。 机械臂单关节旋转角度:支持270°旋转; 机械臂舵机参数:空载速度不超过0.16sec./60°,堵转扭矩不小于25kg·cm,操作角度: 270°±10°,具备电压、温度、堵转保护,通信方式TTL/ Half dulpex (半双工),波特率 ******,输出轴规格?6.0x25T,舵机支持串联; 柔性机械爪可进行0~90度开关闭合,抓取重量不低于500g,机械爪控制舵机参数:空载速度不超过0.16sec./60°,堵转扭矩不小于25kg·cm,操作角度:270°±10°,具备电压、温度、堵转保护,通信方式TTL/Half dulpex (半双工),波特率******,输出轴规格?6.0x25T,舵机支持串联; 机械臂和机器人控制一体化,机械臂直连机器人嵌入式控制器,可在嵌入式控制器内编程控制,也可在系统级控制器内编程控制。 1.1.4电源系统 电池:锂电池,电池容量不低于12.6V/*****mAh,电池配有独立开关,自带电量显示功能和充电显示功能; 配备专用充电器:Input:100~240V AC50/60Hz,Output:12.6V/5A; ★1.1.5感知系统 激光雷达:检测半径不低于20米、360度测量范围,测量距离精度±3cm(0~7m),测量角度精度0.2~0.3°,距离分辨率不大于10mm,激光水平平行度0~0.6度,扫描速率10Hz或者15Hz,测量速率不少于*****测量值/S; 高帧率相机:USB免驱,即插即用;不小于1080P分辨率;彩色全局曝光,饱和度、曝光值、对比度等参数可调;最大帧率不小于120fps; IMU模块:九轴IMU模块(三轴陀螺仪+三轴加速度+三轴磁场),串口波特率******,抗震范围:±8g,不低于200Hz,静态精度:不超过0.7度RMS,动态精度:不超过2.5度RMS。 超声TOF测距二合一传感器不少于3个:集成超声波和TOF测距传感器、工作电压5V、工作电流不超过50mA、超声测距范围40~2500mm、超声波发射频率40KHz、超声探测精度不高于5%、盲区不超过4cm,TOF传感器盲区不超过50mm、测距范围50~2500mm、高光学串扰补偿,测量时间不大于30ms; 碰撞传感器不少于3个:工作电压3.3V、通讯接口PH2.0、可返回高低电平; ★1.1.6嵌入式控制器 CPU运行频率:不低于200MHz; CPU内核:不低于ARM Cortex-M4; RAM:不低于256KB; ROM:不低于512KB; 配置不小于1.3寸显示屏; 配置不少于5路按键; 配置主动散热风扇; 不少于4个舵机接口; 不少于4个485电机接口; 不少于2个单总线传感器接口; 不少于1个Micro USB接口; 不少于2个USB 5V供电接口; 嵌入式控制器供电电压12V; ★1.1.7系统级控制器 控制器装有Linux操作系统,已配置ROS机器人系统,可直连相机进行图像处理,可进行多种人工智能视觉应用开发、ROS机器人功能开发。具体参数如下: CPU:不低于八核,主频2.4GHz; GPU:最大动态频率1GHz,NPU算力6TOPS,支持INT4/INT8/INT16混合运算; 内存:不低于8G; 硬盘:不低于64G; 无线接口:双频WIFI,蓝牙; 其他通信接口:USB2.0不少于3个,USB3.0不少于1个,有线网口不少于1个,HDMI2.1接口不少于1个,Type-C接口不少于1个,3.5mm音频接口不少于1个; 40Pin接口:兼容树莓派40Pin接口,支持PWM、GPIO、I2C、SPI、UART功能; 配置铝合金散热片和主动散热风扇; 2.1软件部分 ★2.1.1软件功能: 基于ubuntu20.00以上版本,ros-noetic机器人操作系统,支持不少于三种开发语言,其中包含Python、C、C++; 提供机器人调试软件,通过串口连接,在上位机内可以通过鼠标操作控制底盘前后、左右转向、停止等基本运动,控制机械臂运动; 基于自主导航避障以及脱困算法; 基于OpenCV的机器人视觉巡线; 基于两轮差速底盘的轮速里程计计算(融合IMU); ★2.1.2提供产品配套开发源代码,支持以下功能: 上位机调试软件,通过本软件可以快速的实现对机器人功能调试,在软件内可以通过鼠标操作,控制底盘前后、左右转向、停止等运动,并可调试机械臂运动;智能物流机器人综合项目,在封闭场地内,通过slam导航,利用视觉寻找特定的货物,完成搬运与放置; 2.1.3目标识别,基于YOLOv5优化后的模型,快速实现实时的目标识别;激光slam建图,通过键盘可控制机器人移动,基于激光雷达结合里程计数据通过Gmapping算法构建室内2d栅格地图;室内导航避障,采用acml定位结合move-base路径规划实现机器人自主导航避障;颜色形状识别,基于OpenCV对当前画面进行轮廓提取、形状检测、面积判断、颜色提取与判断实现了对颜色物块的识别和跟踪; 3.1配套资源 3.1.1提供不少于六本实验指导书:《机器人学》、《机器人软件开发基础》、《机器人操作系统》、《机器人感知传感技术》、《机器视觉与人工智能》、《机器人导航定位》 3.1.2提供综合实践与竞赛资料 《智能机器人综合实践-智能搬运/配送机器人系统设计》 《智能机器人综合实践-智能桌面清洁机器人设计》 ★3.1.3机器人仿真软件 基于ROS架构,支持ROS开发,具备地面服务机器人、无人机的仿真功能,可以在本软件内进行机器人操作系统、Slam算法、自主导航与定位、机器视觉算法等功能的开发,并移植到机器人上。 a) 仿真环境支持用户自定义场景; b) 仿真模拟器包含地面服务机器人、无人机等模型; c) 仿真模拟器能仿真单目相机、IMU、超声波、激光雷达、GPS等至少五种传感器; d) 地面服务机器人仿真包含以下功能: 基于激光雷达自主建图(gmapping 、cartographer); 基于激光雷达的自主导航; 基于OpenCV人脸识别。 e)无人机仿真包含以下功能: 使用qgroundcontrol控制无人机调参; 基于cartographer无人机自主定位; 基于PX4:mavros无人机自主运动规划; 无人机自主避障; 无人机自主穿门。 2.小型服务机器人实训套件2: 1.1硬件部分 1.1.1整机规格 1.1.1.1尺寸(长宽高):不小于280mm*280mm*250mm; ★1.1.1.2材质:主体为碳钢和铝合金5052材质; 1.1.1.3机器人上预留了标准安装孔、可自行安装和设计相关结构件; 1.1.1.4额外负载不低于3kg; 1.1.1.5最高速度不低于0.4m/s; ★1.1.2动力系统 移动方式:2轮差速移动; 驱动器:2路独立驱动,单路最大峰值电流不小于3A,最大供电电压不超过12.6V,485总线式通信; 电机:12V直流有刷电机*2; 电机编码器精度:轮子旋转一周编码器脉冲数不少于5760; 轮子:直径不低于100mm,金属轮毂橡胶轮胎; 减震万向轮*1。 1.1.3清洁装置 ★1.1.3.1清扫模式:吸口+旋转边刷式; 1.1.3.2边刷数量:2个; ★1.1.3.3优质碳刷电机:2个、3~12V宽电压供电,每分钟不低于130转; 1.1.3.4边刷直径:不小于14cm; 1.1.3.5吸尘装置长宽高:不大于80mm *80mm *60mm; 1.1.3.6吸尘装置可单独充电、内置电池、内置集尘盒; 1.1.4电源系统 电池:锂电池,电池容量不低于12.6V/*****mAh,电池配有独立开关,自带电量显示功能和充电显示功能; 配备专用充电器:Input:100-240V AC50/60Hz,Output:12.6V/5A; ★1.1.5感知系统 激光雷达:检测半径不低于20米、360度测量范围,测量距离精度±3cm(0-7m),测量角度精度0.2-0.3°,距离分辨率不大于10mm,激光水平平行度0-0.6度,扫描速率10Hz或者15Hz,测量速率不少于*****测量值/S; 深度相机:双目结构光,USBType-C接口,工作距离常规级模式0.15-3m、高能级模式0.15-5m,相对精度不大于1%@1m、不大于1.3%@2m,深度分辨率/帧率不低于640*400@5/10/15fps、320*200@5/10/15fps,深度FOV H91°V62°±3°,红外FOV H94°V68°D104°±3°,彩色分辨率/帧率不低于1920×1080@5/10/15/30fps&MJPG,彩色FOV H86°V55°D93°±33°。 IMU模块:九轴IMU模块(三轴陀螺仪+三轴加速度+三轴磁场),串口波特率******,抗震范围:±8g,数据输出频率:不低于200Hz,静态精度:不超过0.7度RMS,动态精度:不超过2.5度RMS。 超声TOF测距二合一传感器不少于3个:集成超声波和TOF测距传感器、工作电压5V、工作电流不超过50mA、超声测距范围40~2500mm、超声波发射频率40KHz、超声探测精度5%、盲区4cm,TOF传感器盲区50mm、测距范围50~2500mm、高光学串扰补偿,测量时间小于30ms,工作电流不超过40mA; 碰撞传感器不少于2个:工作电压3.3V、通讯接口PH2.0、可返回高低电平; ★1.1.6嵌入式控制器 CPU运行频率:不低于200MHz; CPU内核:不低于ARM Cortex-M4; RAM:不低于256KB; ROM:不低于512KB; 配置不小于1.3寸显示屏; 配置不少于5路按键; 配置主动散热风扇; 不少于4个舵机接口; 不少于4个485电机接口; 不少于2个单总线传感器接口; 不少于1个Micro USB接口; 不少于2个USB 5V供电接口; 嵌入式控制器供电电压12V; ★1.1.7系统级控制器 控制器装有Linux操作系统,已配置ROS机器人系统,可直连相机进行图像处理,可进行多种人工智能视觉应用开发、ROS机器人功能开发。具体参数如下: CPU:不低于八核,主频2.4 GHz; GPU:最大动态频率1GHz,NPU 算力6TOPS,支持 INT4/INT8/INT16 混合运算; 内存:不低于8G; 硬盘:不低于64G; 无线接口:双频WIFI,蓝牙; 其他通信接口:USB2.0不少于3个,USB3.0不少于1个,有线网口不少于1个,HDMI2.1接口不少于1个,Type-C接口不少于1个,3.5mm音频接口不少于1个; 40Pin接口:兼容树莓派40Pin接口,支持PWM,GPIO,I2C,SPI,UART功能; 配置铝合金散热片和主动散热风扇; 1.1.8其他 配置无线键鼠套装1套; 配置假负载1个; 2.1软件部分 ★2.1.1软件功能 基于ubuntu 20.00以上版本,ros-noetic机器人操作系统,支持不少于三种开发语言,其中必须包含Python、C、C++; 提供机器人调试软件,通过串口连接,在上位机内可以通过鼠标操作控制底盘前后、左右转向、停止等基本运动; 基于自主导航避障以及脱困算法; 基于OpenCV的机器人视觉巡线; 基于两轮差速底盘的轮速里程计计算(融合IMU); ★2.1.2提供产品配套开发源代码,必须支持以下功能 上位机调试软件,通过本软件可以快速的实现对机器人功能调试,在软件内可以通过鼠标操作,控制底盘前后、左右转向、停止等运动; 智能清洁机器人综合项目,在封闭场地内,通过slam导航,利用视觉寻找特定的垃圾,完成清扫任务; ▲2.1.3目标识别,基于YOLOv8优化后的模型,快速实现实时的目标识别;激光slam建图,通过键盘可控制机器人移动,基于激光雷达结合里程计数据通过Gmapping算法构建室内2d栅格地图;室内导航避障,采用acml定位结合move-base路径规划实现机器人自主导航避障;颜色形状识别,基于OpenCV对当前画面进行轮廓提取、形状检测、面积判断、颜色提取与判断实现了对颜色物块的识别和跟踪;对地图进行编辑,擦除建图噪点,编辑禁区/虚拟墙等;基于CCPP的全覆盖路径规划,可以在指定地图生成全覆盖路径规划,并完成覆盖运动;提供沿边算法,依据指定地图边界生成路径,并描边;投标现场提供以上功能的视频演示。 3.1配套资源 3.1.1提供不少于五本实验指导书:《机器人软件开发基础》、《机器人操作系统》、《机器人感知传感技术》、《机器视觉与人工智能》、《机器人导航定位》 3.1.2提供综合实践与竞赛资料 《智能机器人综合实践-智能清洁机器人系统设计》 ★3.1.3提供完整的硬件接口协议、技术参数等便于二次开发。教师和学生还可以利用结构上预留的大量标准接口,可以使用各种设备设计加工新的结构件,实现结构的自由扩展,完成新的功能,开展科研或者产品设计。具体清单如下: ROS下全部示范功能的源代码; 提供嵌入控制器Keil环境下的函数库、工程模板,提供控制电机、电源、超声TOF的通讯协议文档,用户可自行开发嵌入式程序;; 两轮全向移动底盘的控制协议; ★3.1.4机器人仿真软件 基于ROS架构,支持ROS开发,具备地面服务机器人、无人机的仿真功能,可以在本软件内进行机器人操作系统、Slam算法、自主导航与定位、机器视觉算法等功能的开发,并移植到机器人上。 a) 仿真环境支持用户自定义场景; b) 仿真模拟器包含地面服务机器人、无人机等模型; c) 仿真模拟器能仿真单目相机、IMU、超声波、激光雷达、GPS等至少五种传感器; d) 地面服务机器人仿真包含以下功能: 基于激光雷达自主建图(gmapping Cartographer); 基于激光雷达的自主导航; 基于OpenCV人脸识别。 e)无人机仿真包含以下功能: 使用qgroundcontrol控制无人机调参; 基于Cartographer无人机自主定位; 基于PX4:mavros无人机自主运动规划; 无人机自主避障; 无人机自主穿门。 ★七、每套设备配套一套纸质版和电子版产品使用中文说明书、实验指导书以及其他技术资料。 |