“智行-W2C”小型服务机器人
“智行-W2C”小型服务机器人是一款专为行业应用实践设计的模块化机器人，它集模块化设计、开源硬件与软件以及丰富的实践项目于一身，可以实现自主导航、目标识别和全覆盖路径清扫等功能。部署了 SLAM 算法功能包、路径规划算法功能包、CCPP算法功能包、目标跟踪算法功能包等可作为机器人工程、人工智能、自动化类、机电类、电子信息类等专业的专业核心实验课与综合实践的平台。
（1）产品特点
● 模块化设计，预留标准安装孔，支持用户进行结构扩展，赋予机器人更多功能；
● 吸口+旋转边刷式清扫模式，贴近行业级清洁机器人清扫表现，模块化安装设计，支持用户自行设计清扫结构；
● 硬件开源，嵌入式控制器可单独编程控制，提供Keil环境下的函数库、工程模板，提供控制电机、舵机的通讯协议文档，提供嵌入式控制器的介绍文档、接口说明等，方便用户进行二次开发；
● 软件开源，已配置Ubuntu系统和ROS系统，支持C++、 Python 编程。提供系统主机的系统镜像文件和上位机调试软件，提供SLAM 算法功能包、路径规划算法功能包、目标跟踪算法功能包等，方便用户进行二次开发；
● 配套的竞赛项目竞技性和趣味性强，容易吸引和激发学生对机器人技术的兴趣和热情；
● 配备了详细的实验指导书和综合案例，方便教学。
（2）适用领域
● 工科大类相关专业开设专业核心实验课、综合实践课等；
● 工科院系、工程训练中心、双创学院等参加各类机器人竞赛；
● 工科大类相关专业本科生毕业设计；
● 科研人员快速进行两轮移动底盘算法、实验原理验证。
（3）硬件构成
● 系统主机： 系统主机配置Linux操作系统和ROS机器人系统，软件应用代码开源，支持用户二次开发；
● 嵌入式控制器：底盘上集成了嵌入式控制器，支持用户进行机器人嵌入式开发，支持用户进行传感器拓展；
● 两轮差速移动底盘：采用两轮差速移动底盘，在进行导航避障可实现原地转向，机动性强；
● 吸口+旋转边刷清洁装置：配置优质碳刷电机，可实现高速旋转清扫，大功率吸尘装置，内置集尘盒；
● 激光雷达：底盘上安装了20米探测距离的360°激光雷达，该雷达采用TOF测距技术，精度3厘米，可以有效避免环境光与强日光的干扰，实现室外场景的稳定测距与高精度建图；
● 深度相机：配置双目结构光相机，支持双目深度图像计算、深度图像输出；
● 超声TOF测距传感器：配置3路超声TOF传感器，可实现多传感器融合避障，沿边行走等功能；
● 碰撞传感器：配置碰撞传感器，可实现碰撞急停等功能；
● 姿态测量IMU：机器人底盘内置了9轴姿态测量系统，可以实时检测本体的航向、翻滚及俯仰角度，为机器人的导航及行进提供数据。
（4）软件功能示例
课程设置示例
课程名称： Linux操作系统、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、机器人定位与导航、智能清洁机器人综合实践等。
|
Linux操作系统（16学时） |
||
|---|---|---|
|
课次 |
课程名称 |
课时 |
|
第1次 |
Linux基础 |
2 |
|
第2次 |
Linux进程 |
2 |
|
第3次 |
Linux信号 |
2 |
|
第4次 |
Linux管道 |
2 |
|
第5次 |
Linux线程 |
2 |
|
第6次 |
Linux串口通信 |
2 |
|
第7次 |
Linux网络通讯 |
2 |
|
第8次 |
Linux综合实验 |
2 |
|
机器人操作系统（16学时） |
||
|
课次 |
课程名称 |
课时 |
|
第1次 |
机器人操作系统 |
2 |
|
第2次 |
主题与消息 |
2 |
|
第3次 |
服务 |
2 |
|
第4次 |
参数 |
2 |
|
第5次 |
动作 |
2 |
|
第6次 |
调试与日志 |
2 |
|
第7次 |
动态参数 |
2 |
|
第8次 |
ROS应用 |
2 |
|
机器视觉与人工智能（24学时） |
||
|
课次 |
课程名称 |
课时 |
|
第1次 |
图像基本操作 |
2 |
|
第2次 |
图像基础 |
2 |
|
第3次 |
图像处理 |
2 |
|
第4次 |
特征提取 |
2 |
|
第5次 |
特征匹配 |
2 |
|
第6次 |
目标检测1 |
2 |
|
第7次 |
目标检测2 |
2 |
|
第8次 |
目标检测3 |
2 |
|
第9次 |
目标跟踪 |
2 |
|
第10次 |
相机标定 |
2 |
|
第11次 |
二维码检测 |
2 |
|
第12次 |
深度学习的目标检测 |
2 |
|
机器人感知传感技术（12学时） |
||
|
课次 |
课程名称 |
课时 |
|
第1次 |
机器人惯性测量单元实验 |
2 |
|
第2次 |
机器人碰撞传感器实验 |
2 |
|
第3次 |
机器视觉与视觉系统实验 |
2 |
|
第4次 |
机器人超声/TOF传感器实验 |
2 |
|
第5次 |
机器人激光雷达传感器实验 |
2 |
|
第6次 |
机器人里程计实验 |
2 |
|
机器人定位与导航（30学时） |
||
|
课次 |
课程名称 |
课时 |
|
第1次 |
运动模型 |
2 |
|
第2次 |
坐标系统 |
2 |
|
第3次 |
机器人位姿估计 |
2 |
|
第4次 |
SLAM系统 |
2 |
|
第5次 |
基于贝叶斯滤波的SLAM |
2 |
|
第6次 |
基于图优化的SLAM |
2 |
|
第7次 |
机器人导航系统 |
2 |
|
第8次 |
机器人激光雷达障碍检测 |
2 |
|
第9次 |
机器人点云障碍检测 |
2 |
|
第10次 |
机器人防跌落检测 |
2 |
|
第11次 |
代价地图 |
2 |
|
第12次 |
Dijkstra路径规划算法 |
2 |
|
第13次 |
A*路径规划算法 |
2 |
|
第14次 |
轨迹跟踪算法 |
2 |
|
第15次 |
基于传感器脱困算法 |
2 |
|
智能清洁机器人综合实践（40学时） |
||
|
课次 |
课程内容 |
学时 |
|
第1次 |
ROS基本功能-上 |
2 |
|
第2次 |
ROS基本功能-下 |
2 |
|
第3次 |
机器人运动控制 |
2 |
|
第4次 |
激光雷达驱动与滤波 |
2 |
|
第5次 |
轮式里程计与坐标变换 |
2 |
|
第6次 |
激光SLAM之Gmapping |
2 |
|
第7次 |
激光SLAM之Cartographer |
2 |
|
第8次 |
激光SLAM之自主导航 |
2 |
|
第9次 |
Navigation自主导航 |
2 |
|
第10次 |
目标跟踪 |
2 |
|
第11次 |
目标检测与识别 |
2 |
|
第12次 |
二维码定位 |
2 |
|
第13次 |
智能清洁机器人综合实训（一） |
4 |
|
第14次 |
智能清洁机器人综合实训（二） |
4 |
|
第15次 |
智能清洁机器人综合实训（三） |
4 |
|
第16次 |
智能清洁机器人综合实训（四） |
4 |