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AI人工智能机械人小车
- [产品分类]：智能网联汽车手艺实训
- [规格型号]：TW-ZWX24
- [产品价钱]：询价
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产品详情
TW-ZWX24型 AI人工智能机械人小车
-基于视觉的移动抓取机械人平台
1.装备性能与参数
TW-ZWX24是一款基于ROS (Robot Operating System) 机械人操作系统开发的教育机械人 ，该机械人接纳麦轮底盘 ，可以实现全向移动的机械人 ，使用拥有472GFLOPS算力的英伟达Jetson系列主板作为主控 ，搭载了激光雷达、深度相机、6自由度机械臂等高性能硬件设置 ，可实现SLAM建图、自主路径妄想、自动导航、人体特征识别、movelt机械臂仿真控制等应用。
工程级的强盛设置
适用于雷达建图、自主导航、自动驾驶、智能语音、目的检测、人脸识别等多个领域的科研算法验证需求 ，不但兼容种种开源项目程序 ，并且硬件周全升级 ，性能更强。
|
装备尺寸 |
250*240*510mm |
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AI焦点 |
128 核 Maxwell GPU |
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ROS系统配件 |
激光雷达 深度相机 六轴机械臂 九轴姿态传感器 电机测速码盘 USB摄像头 语音交互 |
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显示屏 |
7寸高清显示屏 |
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扬声器 |
5W立体声扬声器 |
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底盘计划 |
520减速电机、麦克纳姆轮、摆式悬挂 |
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电源计划 |
12.6V 9600mAh 2C锂电池组 |
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清静防护 |
短路�；ぁ⒐鞅；ぁ⒐浔；ぁ⒐疟；� |
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装备重量 |
4.2KG |
2.AI焦点单位
AI超算 ，472 GFLOPS 算力！
功效强盛的 AI 盘算机 ，搭载128 核 Maxwell GPU ， 4焦点Cortex-A57 处置惩罚器 ，提供 472 GFLOPS ，快速运行现代 AI 算法。普遍应用于深度学习、盘算机视觉、GPU 盘算、多媒体处置惩罚等领域。支持盛行的 AI 框架算法 ，如 TensorFlow、PyTorch、Caffe / Caffe2、Keras、MXNet、YOLOv5、YOLOv11 等。
基于 开源ROS 机械人操作系统开发
ROS (Robot Operation System) 是适用于机械人的开源操作系统 ，包括一套机械人设计的软件库和工具。它提供了操作系统应有的效劳 ，包括硬件笼统 ，底层装备控制 ，常用函数的实现 ，历程间新闻的转达 ，以及包管理。ROS 可简化机械人设计 ，是天下上主流的机械人软件框架。
硬件优势
强盛盘算能力：平台搭载了NVIDIA 焦点 ，具有128核Maxwell GPU ，提供472 GFLOP的盘算能力 ，专为麋集盘算使命优化 ，显著提升卷积、矩阵运算及多模子并行推理效率。能够高效支持AI模子的推理与实时使命处置惩罚 ，确�？焖傧煊透咝Тχ贸头�。
高效处置惩罚架构：通过CPU和GPU协同事情 ，CPU认真轻量级盘算与使命调理 ，GPU加速麋集盘算使命 ，如图像处置惩罚和神经网络推理 ，从而显著提升处置惩罚速率。
内存优化：4GB LPDDR4 内存（带宽 25.6 GB/s）支持多使命并发运行 ，通过 ZRAM 交流压缩手艺 扩展可用内存容量 ，确珍重大使命流通执行。
高扩展性：装备支持多种接口（USB 3.0、HDMI、M.2等） ，支持GPIO扩展 ，能够利便地与其他外部装备和传感器举行集成与扩展 ，增强了平台的无邪性和应用场景的多样性。
3.激光雷达构建地图
基于TOF手艺的2D激光雷达 ，专为 ROS/ROS2 机械人开发设计 ，集高精度测距、360° 全向扫描和强情形顺应性于一体。依附其紧凑设计和卓越性能成为机械人导航、SLAM 建图的理想解决计划。支持 Gmapping、Hector、Karto、Cartographer等建图算法。
雷达功效：
l RRT自主探索建图：设置探索的区域 ，运用RRT算法实现自主探索建图、地图生涯、返回原点。
l 路径妄想与导航：支持DWA路径妄想 ，单点与多点自主导航。
l 激光雷达避障/追随：可以实现检测周围情形 ，自主避开前方障碍物或者实时追随距离雷达最近目的举行运动。
焦点特征：
l 高精度测距：接纳 TOF 手艺 ，扫描半径达30米 ，采样频率可达20000次/秒 ，角区分率优异0.09°@5Hz/0.13°@7Hz/0.22°@12Hz ，丈量精度高：0.05m-5m误差≤±6cm ，5m-20m误差≤±4cm ，20m-30m误差≤±10cm ，知足高精度建图需求。
l 360°全向扫描：实现无缝情形感知 ，适用于动态避障与重大场景导航。
l 强抗光能力：支持 100,000 Lux 强光情形 ，室内外体现稳固。
l IP65 防护品级：防水防尘设计 ，确保在多样化情形下的可靠运行。
l 无邪调速：内置电机驱动器 ，支持扫描频率调理 ，顺应差别应用场景。
4.视觉系统
TW-ZWX24搭载有高性能RGB-D深度相机 ，基于结构光手艺 ，适用于机械人开发、3D视觉应用和人机交互。集成了 RGB 彩色相机、红外（IR）相机、红外投影仪和深度处置惩罚器。相机接纳高区分率设计（支持1080P） ，深度规模更广（0.6m-8m）,长距离场景下性能更优异。强盛的 SDK 支持以及 ROS/ROS2 兼容性 ，使其成为机械人导航、SLAM（同步定位与建图）、3D 测绘、教育研究和商业应用的理想选择。
相机功效：
l 深度图像数据、点云图像：通过响应的节点能够获取相机的深度图、彩色图、点云图。
l ORBSLAM2+Octomap建图：ORB-SLAM2是一个支持单目、双目、RGB-D相机的开源SLAM框架 ，能够实时盘算相机的位姿并同时对周围情形三维重修 ，在RGB-D模式下可以获得真实标准信息。
l RTAB-Map三维视觉建图与导航：运用RTAB算法将视觉与雷达融合 ，实现了机械人三维视觉建图与导航避障 ，支持全局重定位 ，自主定位。
详细参数：
l 测距手艺：
接纳结构光（Structured Light）手艺 ，通过红外投影仪投射编码图案 ，连系红外相机捕获反射信号 ，盘算深度信息。
内置 Orbbec 定制 ASIC 芯片 ，优化深度盘算效率 ，降低主机盘算肩负。
l 深度规模：
标准规模：0.6 米 至 8 米 ，适合中远距离应用（如机械人导航、室内测绘）。
最小深度：0.4 米（部分模式下 ，需调解参数）。
深度精度：±3 mm（0.6 m 处） ，随距离增添略有下降（约 ±1% 距离误差）。
l 视场角（FOV）：
深度相机：水平 58.4° ，笔直 45.5° ，对角 67.9°。
RGB 相机：水平约 60° ，笔直约 49.5°（略大于深度相机 ，利于对齐）。
视场笼罩规模适中 ，适合室内情形感知和中型机械人平台。
l 区分率与帧率：
深度流：
640×480 (VGA) @ 30 FPS
320×240 (QVGA) @ 30 FPS（低区分率高帧率模式）
RGB 彩色流：
1920×1080 (1080p) @ 15 FPS
1280×720 (720p) @ 30 FPS
640×480 @ 30 FPS
红外流：640×480 @ 30 FPS（与深度流一致）。
支持多区分率切换 ，知足差别盘算资源和应用需求。
l 数据同步：
硬件级 RGB 与深度流同步 ，确保点云天生和颜色深度对齐的精度。
提供时间戳对齐功效 ，便于多传感器融合。
l 情形顺应性：
事情温度：0°C 至 40°C ，存储温度：-20°C 至 60°C。
室内优化 ，红外投影对强光敏感（建议阻止阳光直射或强红外滋扰）。
对玄色（吸收红外）、透明或镜面物体（反射红外）的深度丈量可能受限。
l SDK 支持：
Orbbec OpenNI SDK（支持手势识别、点云处置惩罚）。
Orbbec SDK（提供相机控制、数据流治理）。
ROS/ROS2 驱动（通过 ros_astra_camera 包支持深度、RGB、点云宣布）。
其他工具：兼容 OpenCV、PCL（点云库）、Matlab。
l 高级功效：
手势识别：支持 21 个手部要害点检测 ，适用于体感交互。
点云天生：提供实时 3D 点云数据 ，支持 3D 重修。
相机校准：提供内参和外参校准工具 ，镌汰径向/切向畸变。
多相机支持：可通过 USB Hub 毗连多台 Astra Pro Plus ，实现多视角感知。
5. 底盘系统
TW-ZWX24接纳高强度、轻量化的大尺寸铝合金底盘作为焦点骨架 ，这不但付与了机械人结实耐用的特征 ，也为搭载种种传感器、执行器和其他负载提供了富足的空间和可靠的支持。底盘设计巧妙地集成了四个高性能麦克纳姆轮 ，连系先进的运动控制算法 ，使机械人能够实现全方位、无死角的无邪移动 ，包括前进、退却、横移、原地旋转以及恣意曲线轨迹的行驶。这种奇异的运动方法付与了小车极强的无邪性 ，使其能够在狭窄空间内自由穿梭 ，完成古板轮式机械人难以实现的重大操作。
更值得一提的是 ，小车配备了立异的摆式悬挂底盘系统。这种设计允许每个车轮模组自力地上下浮动 ，从而确保在重大、崎岖不平的路面上 ，四个麦克纳姆轮始终能够与地面坚持优异的接触。这一特征显著提升了机械人的地形顺应能力 ，使其能够平稳地越过小型障碍物、爬坡以及在倾斜外貌上稳固行驶。通过坚持四轮的一毗邻地 ，摆式悬挂系统还能有用避免车轮悬空打滑 ，包管电机编码器能够准确地丈量车轮的转动 ，为机械人精准的定位、导航和运动控制提供可靠的数据基础。这种设计关于需要准确控制和稳固运动的机械人应用至关主要 ，例如自主导航、物料搬运和巡检等。
6. 机械臂
搭载高精度六轴机械臂 ，由6个高性能串行总线舵机组成 ，每个舵机都具备准确的角度控制和反响机制 ，协同事情实现了机械臂整体的无邪运动和精准定位�；当鄣闹馗炊ㄎ痪雀叽� ±0.5mm ，这意味着它能够准确地回到之前抵达过的位置 ，这关于需要重复执行抓取、安排等行动的应用至关主要。
该机械臂的事情空间被设计为以机械臂中心轴为中心 ，半径为 30cm 的圆形区域。在这个规模内 ，机械臂能够无邪地执行州操作 ，例如精准地抓取安排物体。其有用负载能力抵达 500g ，使其能够搬运一定重量的物品 ，知足多种应用场景的需求。
为了利便用户学习和开发 ，提供了配套的 MoveIt仿真课程。MoveIt是一款强盛的 ROS 运动妄想框架 ，通过仿真情形 ，用户可以在现实操作机械臂之前 ，清静地举行运动妄想、碰撞检测和路径优化等操作 ，极大地提高了开发效率和清静性。
别的 ，机械臂还支持与语音交互舷连系 ，实现越发智能化的操作。例如 ，通过语音指令 ，用户可以控制机械人完成物品的搬运、垃圾的智能分拣等使命。这种人机交互方法不但提高了操作效率 ，也拓展了机械人的应用场景 ，使其能够更好地效劳于人类。
详细参数：
l 舵机计划：15KG*5+6KG串行总线智能舵机
l 枢纽数目及类型：5自由度+夹持器
l 运动规模和事情空间：半径≤30cm
l 负载能力：500g（搬运重量） ，有用负载200g(机械臂伸直夹取)
l 重复定位精度：±0.5mm
l 回读功效：支持回读舵机位置、状态等信息
l 通讯方法：UART串口
7. 语音交互
该语音交互�？榻幽筛叨燃傻囊羝荡χ贸头Ｗ氨� ，专为机械人应用设计 ，旨在提供卓越的语音识别和人机交互能力。该�？榈慕沟闶瞧涓哐杆俣嚷罂朔缯罅� ，这一设计使其能够有用地捕获来自远距离的语音信号 ，纵然在嘈杂情形中也能准确吸收用户的指令。
为了确保语音识别的准确性 ，该�？榧闪讼冉慕翟牒突匾粝忠�。降噪功效可以显著降低情形噪声的滋扰 ，而回音消除则能有用抑制扬声器播放的声音对麦克风吸收的滋扰 ，从而提高语音信号的清晰度和信噪比。
该�？橛肫教ㄊ迪至烁叨鹊募嫒菪� ，可以无缝集成到机械人的控制系统中 ，实现语音控制导航、语音下令执行等功效。
详细参数：
l 麦克风类型： 高迅速度麦克风阵列 ，能够同时吸收来自多个偏向的声音 ，提高拾音的准确性。
l 拾音规模： 远距离语音收罗 ，包管小车在一定规模内都能吸收到用户的语音指令。
l 降噪性能： 支持先进的降噪算法 ，有用降低情形噪声 ，提高语音识别率。
l 回音消除： 支持回音消除手艺 ，消除扬声器播放声音对麦克风的滋扰。
l 兼容性： 兼容平台 ，提供响应的 ROS 驱动和接口。
l 事情电压： 5V ，接纳常见的电源电压 ，利便集成。
l 事情电流： 300mA ，低功耗设计 ，延伸小车续航时间。
l 迅速度： -38dB/Pa ，体现麦克风对声压转变的敏感水平。
l 信噪比： 65dB ，体现麦克风输出信号中有用信号与噪声的比值 ，越高体现音质越好。
8. 姿态检测
接纳九轴姿态传感器检测小车位姿 ，这是一款是一款高性能、微型化的运动检测�？� ，它集成了三轴加速率计、三轴陀螺仪和三轴磁力计 ，能够周全、准确地实时捕获装备的姿态、偏向和运动状态。这种多传感器融合的设计使其能够提供比简单传感器更周全、更可靠的运动信息 ，是许多需要准确姿态感知应用的理想选择。
主要功效与优势：
l 周全运动感知：通过加速率计丈量装备在三个轴上的线性加速率 ，用于检测倾斜、振动和攻击；陀螺仪丈量装备绕三个轴的角速率 ，用于检测旋转运动；磁力计丈量地球磁场 ，用于确定装备的绝对偏向（航向）。
l 可调量程：加速率计和陀螺仪都提供多种可调量程 ，允许用户凭证详细的应用需求和运动强度选择合适的丈量规模 ，从而优化丈量精度。
l 高迅速度与低噪声：传感用具有高迅速度和低噪声特征 ，能够捕获到细小的运动转变 ，确保丈量效果的准确性和稳固性。
l 高采样频率：最高可达 200Hz 的采样频率 ，包管了传感器能够实时捕获快速转变的运动 ，知足动态应用的需求。
l 低功耗设计：在低功耗模式下 ，功耗仅为约 0.5mA ，有助于延伸电池供电装备的续航时间。
l 高精度：静态姿态角精度抵达 ±0.05° ，动态姿态角精度抵达 ±0.1° ，知足高精度姿态丈量需求。
9. 其他亮点
AI 小车不但具备强盛的硬件基础 ，更在软件和功效上举行了深度优化 ，展现出卓越的智能化水平。其突出的功效和亮点包括：
l MediaPipe 开发： 集成了 MediaPipe 框架 ，这是一个由 Google 开发的强盛的多媒体处置惩罚管道。通过 MediaPipe ，开发者可以轻松实现种种重大的 AI 使命 ，例如：
o 人脸识别与剖析：实时检测和识别人脸 ，并提取面部特征点 ，用于身份验证、心情剖析等。
o 手势识别：识别用户的手势行动 ，实现自然的手势控制交互。
o 物体检测与跟踪：检测特定物体 ，并在视频流中一连跟踪其位置和姿态。
这些功效极大地拓展了机械人的应用场景 ，使其能够更好地明确和响应人类的行为。
l AI 交互升级： 在人机交互方面举行了周全升级 ，使其能够以更自然、更智能的方法与人类举行互动。
o 智能语音交互：集成高精度语音识别和合成手艺 ，实现流通的语音对话 ，支持语音控制导航、使命执行等。
o 视觉情绪识别：剖析人类的面部心情 ，判断其情绪状态 ，并做出响应的反响 ，例如在检测到用户伤心时播放舒缓的音乐。
l 视觉循迹自动驾驶：搭载先进的视觉导航算法 ，使产品能够在预先设定的蹊径或轨迹上自主行驶。
o 车道线检测：准确识别蹊径上的车道线 ，坚持车辆在车道中央行驶。
o 路径妄想：凭证情形信息和目的位置 ，妄想最优行驶路径。
这使得机械人能够在无需人工干预的情形下完成巡逻、配送等使命。
l KCF 目的追踪：接纳 KCF (Kernelized Correlation Filter) 算法 ，实现对特定目的的准确、鲁棒的实时追踪。
o 动态目的追踪：纵然目的爆发形变、遮挡或光照转变 ，也能坚持稳固的追踪。
o 多目的追踪：支持同时追踪多个目的 ，知足重大的追踪需求。
这项手艺在机械人安防、物流等领域具有普遍的应用价值。
l 多机编队互联控制：支持多台机械人之间的协同事情 ，实现编队行驶、协同搬运等重大使命。
o 漫衍式控制：通过无线通讯网络 ，实现机械人之间的信息共享和协同控制。
o 集群智能：形成机械人集群 ，配合完成大规模使命 ，提高事情效率。
l Rviz 仿真控制： 集成 Rviz 可视化工具 ，为开发者提供强盛的机械人仿真和调试情形。
o 三维可视化：以三维方法显示机械人的状态、传感器数据和情形信息。
o 运动妄想调试：可视化地调试机械人的运动妄想算法 ，优化运动轨迹。
这极大地简化了开发流程 ，提高了开发效率。
10. 课程案例
装备配套的课程资源 ，旨在为用户提供一个周全而深入的机械人学习体验 ，从 ROS 基础知识到前沿的 AI 应用 ，构建起完整的知识系统和实践能力。这些课程资源不但是简朴的操作指南 ，更是系统化的学习路径 ，助力用户快速掌握机械人开发的焦点手艺 ，并具备解决现实问题的能力。
主要亮点和特点：
l ROS 基础知识系统：课程资源系统地解说 ROS (Robot Operating System) 的焦点看法和手艺 ，包括:
o ROS 架构与通讯机制：深入明确 ROS 的节点、话题、效劳、参数效劳器等基本组成部分 ，以及它们之间的交互方法。
o ROS 工具与下令：熟练掌握 ROS 常用工具 ，如 roscd、rospack、rosrun、rostopic、rosservice 等 ，提高开发效率。
o ROS 开发情形搭建：指导用户搭建 ROS 开发情形 ，设置事情空间 ，建设和编译 ROS 包。
l 机械人要害手艺深度剖析：课程资源重点解说机械人领域的焦点手艺 ，并提供大宗的实践案例 ，资助用户深入明确和应用这些手艺：
o SLAM 建图与自主导航：解说怎样使用激光雷达、深度相机等传感器获取情形信息 ，并使用 SLAM 算法构建高精度地图；深入探讨路径妄想和导航算法 ，使机械人能够在未知情形中自主移动。
o 盘算机视觉与物体识别：教授怎样使用 OpenCV 等视觉库 ，以及深度学习模子 ，实现物体检测、识别、跟踪等功效 ，使机械人具备"视觉"能力。
o 机械臂运动妄想与控制：从机械臂的运动学建模入手 ，解说怎样举行轨迹妄想、碰撞检测、逆运动学求解 ，最终实现机械臂的准确控制和重大操作。
o AI 深度学习应用：引入 MediaPipe 等先进的 AI 框架 ，探索其在机械人领域的应用 ，例如人脸识别、手势识别、情绪识别等 ，使机械人具备更强的感知和交互能力。
l 仿真情形与实践: 课程资源强调理论与实践相连系 ，提供富厚的仿真情形和实践项目 ，例如：
o Rviz 仿真：学习使用 Rviz 举行机械人可视化 ，调试传感器数据 ，视察运动妄想效果。
o MoveIt! 运动妄想：掌握 MoveIt! 运动妄想框架 ，在仿真情形中举行机械臂运动妄想和控制。
o 真实机械人实验：连系现实的 ROSMASTER X3 Plus 机械人 ，完成种种机械人应用项目的开发和调试。
l 富厚的案例与项目实践：课程资源提供大宗的机械人应用案例 ，例如：
o 智能语音交互：开发语音控制机械人导航、使命执行等功效。
o 视觉循迹与自动驾驶：实现机械人沿特定路径自主行驶。
o 多机械人协同：学习多机械人编队控制、协同搬运等。
这些案例资助用户将所学知识应用到现实场景中 ，提升解决现实问题的能力。
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