ZNJ-RB13型商服机器人-机械臂版及场地实训装置

       商服机器人机械臂版是中国机器人及人工智能大赛机器人应用赛（智能餐饮服务）参赛平台。机器人能够实现室内建图、定位导航、路径规划、仿真演示、道路指引、语音交互、大模型、人脸/人物检测、智能安控、垃圾巡检与餐饮服务。支持C++/Python语言编程，基于百度飞桨（PaddlePaddle)Al框架和OpenCV图像处理技术，实现在线Al模型训练、道路识别以及机器人控制等功能。机器人采用双主控架构，应用级控制器为Edgeboard计算卡，负责复杂算法和机器人逻辑计算工作，下位机控制器为STM32单片机，负责机器人传感器数据采集、电机PID控制、机器人里程运算、通信转接等工作。具有机械臂、高清摄像头、显示屏、激光雷达、超声波传感器、陀螺仪、碰撞传感器、编码器、呼吸灯等。

1.应支持室内建图、定位导航、路径规划、仿真演示、道路指引、语音交互、人脸/人物检测、智能安控、垃圾巡检与餐饮服务等功能；

2.支持通过激光雷达和机器人里程计感知环境状态，自动生成二维或三维的环境地图；

3.支持根据里程计、激光雷达等传感器和SLAM全局地图等数据，经过定位导航算法融合，计算出安全可靠的机器人运动控制指令；

4.支持通过算法规划路径，使机器人避免与障碍物发生碰撞的同时找出最优的行进路线；

5.支持在图形监控环境中通过三维视图观测机器人运动过程；

6.支持在室内构建地图，语音交互后机器人带领顾客到达指定点；

7.支持语音交互：基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术，为多种应用场景下，使机器人可以进行人机交互；

8.支持人脸/人物检测：基于深度学习，准确检测图片和视频中的人脸/人物信息；

9.支持智能安控：实现生物入侵检测、安全监督等功能；

10.支持垃圾巡检：提取目标物体角度、位置信息，使用机器人完成实时检测场景垃圾数量，并语音播报实现垃圾检测工作；

11.支持餐饮服务：通过机械臂抓取食品和饮品，通过定位导航准确到达指定位置进行送餐；

☆12.支持大模型：融合大语言模型(LLM)与多模态大语言模型(MLLM)，进一步拓展了智能餐饮场景的应用，使机器能够像人一样思考；

13.不少于1块边缘计算卡，不少于1块驱动控制器，不少于1个摄像头，不少于1个激光雷达，不少于4个超声波传感器，不少于1个陀螺仪，不少于4个编码器，不少于1个电量计，不少于1套机械臂，不少于1套无线键盘鼠标，不少于1个遥控器，不少于1块电池，不少于1个显示屏，不少于1个电源充电器；

14.机器人尺寸：长*宽*高约为45.0cm*40.0cm*107.8cm；

15.应支持Linux系统：Ubuntu 18.04 LTS；ROS系统：ROS-Melodic；

☆16.控制主板为边缘计算卡，不少于4核，主频不少于1.8GHz，内存不小于4GB，存储不小于64GB；

17.控制单元不少于1个STM32单片机，电机驱动高精度速控≥40ns/30KHz；

18.不少于1个深度体感摄像头，最高分辨率≥1280*720；

19.不少于1个显示屏，屏幕尺寸≥11.6寸，分辨率≥1920*1080，屏幕比例不小于16:9，不少于1个喇叭，应支持触屏功能；

20.不少于1块锂电池，额定工作电压≥24V ，电池容量≥10000mAh；

21.不少于4个带编码器直流减速电机；

22.不少于4组超声波传感器，应支持障碍物检测，检测距离≥500mm，探测精度±2%；

23.不少于1个激光雷达模组，测距范围≥12m，扫描角度不少于360°，测距分辨率≤0.5mm，测量频率≥4000Hz；

24.不少于1个IMU6轴惯性传感器，应包含三轴加速度计和三轴陀螺仪；

25.不少于6个自由度的机械臂，关节电机为伺服电机，抓取动作半径≥0.3m，末端负载≥1500g，臂展长度≥0.8m；

26.应支持Ethernet、USB、WiFi等通信协议；

27.建图范围约为20m*20m；

28.建图精度≥0.03m；

☆29.商服机器人课程理论+实践不少于48课时，机械臂课程理论+实践不少于36课时，应包含课程大纲、课程讲义、实训手册、课件、教案、实践代码、视频文件以及考核资料包等；

☆30.应包含应用软件，系统镜像（Linux系统Ubuntu18.04，ROS系统ROS-Melodic），AI算法包（Yolo-v3，HRNet-w32，Blazeface），底层支持库(OpenCV2，Joystick，Serial，Pthread，PPNC，RPLidar等)；

31.应支持AI教学实训、AI科普、展览展示、科研平台场景、大学生赛事等场景。