Az FS_ROBOT egy moduláris beltéri robotikai tanulási és kutatási platform, amely strukturálisan az önkiegyensúlyozott intelligens járművekre épül, és befejezheti az önkiegyensúlyozott intelligens járművekhez kapcsolódó érdekeket. A McNamer kerék, a kártya számítógép (Raspberry Pi 3B), a lézeres radar és egyéb eszközök kiegészítésével befejezhetjük a ROS robot operációs rendszer kapcsolódó ismereteket, kutatást és kutatást.

Az FS_ROBOT elsősorban Cortex-M4 magvezérlőtáblát, önkiegyensúlyozó hajtótáblát, teljes irányú hajtótáblát, érzékelőtáblát, CCD érzékelőtáblát, Raspberry Pi 3-at, lézerradart, HD kamerát, négy egyenáramcsökkentő motort, négy McNahm keréket, két kiváló minőségű gumiabroncsot és alumíniumot tartalmaz. A Cortex-M4 maglap, a Raspberry Pi 3B és számos érzékelő- és vezérlőeszköz különböző kombinációjának kiválasztásával végezze az RTOS, OpenWRT, OpenCV, ROS, beágyazott, Android (mobilalkalmazás) és egyéb platformok oktatását és kutatását.

1. Moduláris

Az FS_ROBOT alumíniumötvözet csatlakozókból, hajtóművekből, vezérlőművekből és hajtóművekből áll, és a teljes körű intelligens robotfejlesztési csomag szükség szerint kiegyensúlyozott vagy teljes irányú jármű-üzemmódba szerelhető össze.

2. Több platform

Az FS_ROBOT alapvető szerve és meghajtó része támogatja a többplatformos hozzáférést. A Cortex-M4 verzió a közép- és felsőfokú iskolákban az ARM rendszer és az RTOS platform oktatására irányul; A Raspberry Pi3 verzió az OpenWRT, OpenCV és ROS platformok beágyazott, IoT és egyéb irányú kutatására irányul.

3. Érdekes

Az FS_ROBOT különböző modulok kombinációjával befejezheti az önkiegyensúlyozott intelligens járművek és az általános mobilitási platformok tanulmányozását, például az önkiegyensúlyozott intelligens járművek szerkezetének kiválasztását, tanulmányozhatja az önkiegyensúlyozott elvét, a vezetési algoritmusokat stb., A magasabb platformok alkalmazásai a Raspberry Pi modulok kiválasztásával befejezhetik a WiFi intelligens kiegyensúlyozott járműveket, a gépi látást stb. A teljes irányú mobil platform összetevői révén a ROS robotikai témákkal kapcsolatos kutatásokat is megvalósíthatják, hogy maximalizálják érdekességüket.

4. Nyitottság

FS_ROBOT rendszer szoftver, hardver nyitott struktúra, az ügyfelek bővíthető és másodlagos fejlesztés a saját igényeinek megfelelően, az összes kód, rendszer, algoritmus nyitott forráskódú.

5. Az intelligencia

Az FS_ROBOT a mechanikai szerkezet és a meghajtási áramkörök kompatibilitásának tervezése révén erőteljes ROS robotoperációs rendszerrel együttműködik, így az FS_ROBOT képes befejezni a belső térképalkotást, az önálló navigációt, a jelzőfelismerést és a beszédfelismerést.

6. Széles alkalmazkodási kör

A teljes rutinfejlesztés, az útmutató anyagok, az intelligens robotok számára szükséges érzékelők és fejlesztési dokumentációk támogatása alapképzési és felsőfokú oktatási célokra, valamint a posztgraduális kutatási platformok számára.

Cortex-M4 fejlesztési platform

GPIO bemeneti-kimeneti kísérlet; SysTick rendszer titkolási kísérletek; UART sorozatport adatátviteli kísérlet; Általános időzítő számolási kísérletek; ortogón lemez bemeneti rögzítési kísérlet; PWM egyenáramú motorhajtási kísérletek; A / D modulátalakítási kísérletek; I2C busz meghajtó kísérletek; SPI sorozatos perifériák tervezése; Közvetlen memória hozzáférési kísérlet (DMA); Flash adattárolási kísérletek; PID szabályozási ellenőrzési kísérletek; MPU6050 belső DMP firmware port felbontás; OLED kijelző kísérletek; MPU6050 meghajtó kísérlet; QMC5883L meghajtó kísérlet; ESP-32S WiFi átviteli kísérlet; A/D modul átalakítási kísérlet (CCD kamera);

2. Raspberry Pi rész

Ubuntu fejlesztési környezet; OpenWRT fejlesztési környezet OpenWRT fejlesztési kísérletek; ROS fejlesztési környezet kísérletek; ROS rendszer keretrendszer és alapfogalmak; ROS csomópontok előfizetése és üzenetküldés kísérletek; ROS rendszer kommunikáció a váz; billentyűzet vezérlése Explorer egyensúly jármű; Információk az Explorer egyensúlyi jármű; 2D lézerérzékelők fejlesztése; Robot belső térképkészítés és önálló navigáció (lézerradar); OpenCV átviteli kísérletek; OpenCV címke azonosítási kísérlet; ROS rendszer egyszerű robotszimuláció

3. Android kísérletek

Android fejlesztési környezet; intelligens autófejlesztési folyamatok; Intelligens autó alkalmazások fejlesztése