FS_ROBOT ist eine modulare Lern- und Forschungsplattform für Innenroboter, die sich strukturell auf ein selbstbalanciertes intelligentes Fahrzeug konzentriert, um Lehre und Forschung im Zusammenhang mit selbstbalancierten intelligenten Fahrzeugen durchzuführen. Ergänzt mit McNummer-Rädern, Kartencomputern (Raspberry Pi 3B), Laserradar und anderen Geräten, können Sie die Lehre und Forschung über die relevanten Wissenspunkte des ROS-Roboterbetriebssystems abschließen.

FS_ROBOT besteht hauptsächlich aus Cortex-M4-Kernsteuerplatte, Selbstausgleichantrieb, Allrichtungsantrieb, Sensorplatte, CCD-Sensorplatte, Raspberry Pi 3, Laserradar, HD-Kamera, vier Gleichstromredußmotoren, vier McNamm-Räder, zwei hochwertigen Gummireifen und Aluminium-Bauteilen. Lernen und forschen Sie RTOS, OpenWRT, OpenCV, ROS, Embedded, Android und andere Plattformen, indem Sie eine Kombination aus Cortex-M4, Raspberry Pi 3B und einer Vielzahl von Sensor- und Steuergeräten wählen.

1. Modularität

Der FS_ROBOT besteht aus Aluminium-Verbindungen, Antriebsmodulen, Kernsteuermodulen und Antriebsmodulen und bietet eine komplette Kit für die Entwicklung von intelligenten Robotern, die je nach Bedarf als Balanced-Fahrzeug- oder Allwegsmodus montiert werden können.

2. Mehrere Plattformen

FS_ROBOT unterstützt den Zugriff auf mehrere Plattformen mit den zugrundeliegenden Strukturen und Treibern. Die Cortex-M4-Version richtet sich an ARM-Systeme und RTOS-Plattformen in Hochschulen und Hochschulen. Die Raspberry Pi3-Version richtet sich an die Lehrplattformen OpenWRT, OpenCV und ROS in embedded, IoT und anderen Richtungen.

3. Spaß

FS_ROBOT kann durch die Kombination verschiedener Module die Forschung über die Aspekte des selbstbalancierten intelligenten Fahrzeugs und der allseitigen Mobilitätsplattform durchführen, z. B. die Auswahl der Struktur des selbstbalancierten intelligenten Fahrzeugs, das Selbstbalancierungsprinzip, die Antriebsalgorithmen usw. studieren, die Anwendung der höheren Plattformen kann durch die Auswahl des Raspberry Pi-Moduls die Forschung über WiFi-intelligente Balancefahrzeuge, maschinelle Vision und andere Themen durchführen. Durch die Komponenten der allseitig mobilen Plattform kann auch die Forschung zu Themen wie ROS-Robotik realisiert werden, um ihren Spaß zu maximieren.

4. Offenheit

FS_ROBOT-Systemsoftware und -hardware sind offene Strukturen, die Kunden nach ihren Bedürfnissen skalieren und sekundär entwickeln können, und alle Codes, Systeme und Algorithmen sind Open Source.

5. Intelligenz

FS_ROBOT ist kompatibel mit der mechanischen Konstruktion und der Antriebsschaltung und kann mit dem leistungsstarken ROS-Roboterbetriebssystem kombiniert werden, um den FS_ROBOT in der Lage zu sein, Forschungsthemen wie Raumkartenbau, autonome Navigation, Markierungserkennung und Spracherkennung zu erledigen.

6. Breites Anpassungsbereich

Komplette Routineentwicklung, Anleitungsmaterial, alle Sensoren und Entwicklungsdokumente, die für einen intelligenten Roboter erforderlich sind, sind für den Unterricht in Bachelor- und Hochschulen geeignet und können auch als Forschungsplattform für Postgraduierte verwendet werden.

Cortex-M4 Entwicklungsplattform

GPIO-Eingangs- und Ausgangsexperimente; SysTick System Ticking Experimente; UART-Datenempfang-Experimente; Universal Timer Zählen Experimente; Rechteckscheibe Eingang Erfassung Experiment; PWM Gleichstrommotor Antrieb Experimente; A/D-Modulumwandlungsexperimente; I2C-Busantrieb Experimente; SPI serielle Peripherie Design; Direktes Speicherzugriffsexperiment (DMA) Flash-Datenspeicherexperimente; PID Regulierung Kontrolle Experimente; MPU6050 interne DMP-Firmware-Portierungslösung; OLED-Display-Experimente; MPU6050 Antriebsexperiment; QMC5883L Antrieb Experimente; ESP-32S WiFi-Übertragungsexperiment; A/D-Modulumwandlungsexperimente (CCD-Kamera);

2. Raspberry Pie Teil

Entwicklungsumgebung für Ubuntu; OpenWRT Entwicklungsumgebung OpenWRT-Entwicklungsexperimente; Experimente in der ROS-Entwicklungsumgebung; ROS System Framework und Grundkonzepte; ROS-Knoten-Abonnements und Messaging-Experimente; Kommunikation des ROS-Systems mit dem Chassis; Tastatur Steuerung Explorer Balance Auto; Erhalten Sie Informationen zum Explorer Balance Car; Entwicklung von 2D-Lasersensoren; Roboter-Innenkartenbau und autonome Navigation (Laserradar); OpenCV-Portierungsexperimente; OpenCV-Label-Erkennungsexperimente; Einfache Robotersimulation des ROS-Systems

3. Android-Experimente

Android Entwicklungsumgebung; Entwicklungsprozesse für intelligente Fahrzeuge; Intelligente Fahrzeuganwendungen