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实验教学装置-地面清洁机器人

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2025-07-15

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实验教学装置-地面清洁机器人

发布时间：*开通会员可解锁* 16:57:06

截止时间：*开通会员可解锁* 17:07:02

基本信息：

申购主题：实验教学装置-地面清洁机器人

送货时间：合同签订后7天内送达

报价要求：

安装要求：免费上门安装（含材料费）

付款方式：货到验收合格后付款

收货地址：******

备注说明：

采购明细

序号	采购内容	数量/单位	预算单价	品牌	型号	规格参数	质保及售后服务	附件
1	实验教学装置-地面清洁机器人	1.0	开通会员可解锁.00	无	无	1、尺寸（长宽高）：不小于280mm280mm250mm；材质：主体为碳钢和铝合金5052材质；结构件上预留了国家标准M3安装孔；整机重量≥5.5kg；额外负载≥3kg；最高速度≥0.4m/s；定制仪器包装箱，采用拉杆+支撑轮式拖动设计。 2、动力系统。两轮差速移动；直流有刷电机2，电机减速比1/90,输出空载转速122rpm，堵转扭矩≥36kg.cm，编码器精度5760。轮子直径≥100mm，金属轮毂橡胶轮胎；减震万向轮2；电池容量≥12.6V10000mAh，整机待机时间≥240分钟，整机系统运行时间≥40分钟； 3、配备专用充电器：Input：100-240VAC50/60Hz，Output：12.6V5A； 4、★★清洁装置清扫模式：吸口+旋转边刷式；边刷数量≥2个；优质碳刷电机≥2个、3~12V宽电压供电，每分钟≥130转；边刷直径：14cm；吸尘装置长宽高≤886cm；吸尘装置可单独充电、内置电池、内置集尘盒； 5、传感器系统 1) 激光雷达：检测半径≥20米、360度测量范围，测量距离精度±3cm(0-7m)，测量角度精度0.2-0.3°，距离分辨率10mm，激光水平平行度0-0.6度，扫描速率10Hz、15Hz，测量速率18000测量值/S； 2) 深度相机：双目结构光，USBType-C接口，工作距离常规级模式0.15-3m、高能级模式0.15-5m，相对精度＜1%@1m、＜1.3%@2m，深度分辨率/帧率640400@5/10/15fps、320200@5/10/15fps，深度FOVH91°V62°±3°，红外FOVH94.1°V68.2°D104°±3°，彩色分辨率/帧率1920×1080@5/10/15/30fps&MJPG，彩色FOVH86°V55°D93.5°±33°。 3) IMU模块：六轴IMU模块(三轴陀螺仪+三轴加速度)，串口波特率921600，抗震范围：±8g，数据输出频率：200HZ，静态精度：0.7度RMS，动态精度：2.5度RMS。 4) ★超声TOF测距传感器3：超声波和TOF一体化测距传感器，单个通讯接口输出两路传感器数据，超声测距范围40~2500mm、超声波发射频率40KHz、超声探测精度5%、盲区4cm，TOF传感器盲区50mm、测距范围50~2500mm、高光学串扰补偿，测量时间小于30ms； 5) 碰撞传感器2：工作电压3.3V、通讯接口PH2.0； 6、嵌入式控制器：采用国产嵌入式单片机，CPU运行频率≥200MHz；CPU内核：ARMCortex-M4；RAM：≥256KB；ROM≥512KB； 7、★★系统级控制器：CPU≥八核，4核A76,4核A55，主频≥2.4GHz；GPU：4核Mali-G610；NPU:提供≥6TOPS等效算力，必须支持Rknn模型的模型推理。支持的深度学习框架：Pytorch、TensorFlow、Caffe、PaddlePaddle等；内存≥8G；硬盘≥64G；其他通信接口：不少于USB2.03，USB3.01，有线网口，HDMI2.1接口，Type-C接口，3.5mm音频接口；40Pin接口：兼容树莓派40Pin接口，支持PWM,GPIO,I2C,SPI,UART通信功能； 8、软件功能（现场提供视频演示以下功能，演示不符合要求扣技术分） 1) 提供机器人调试软件，基于QT的UI界面，运行在ARM架构下ubuntu20.04系统中，将超声波、碰撞、里程计等传感器信息显示在图形界面上，在软件内可以通过鼠标操作控制两轮差分底盘前后移动、左右转、停止等基本运动。 2) 基于两轮差分底盘的轮速里程计计算（融合IMU）； 3) ★基于深度视觉传感器的点云处理软件，可进行地面提取，高度滤波，识别不低于地面高度3cm的障碍物，可使用深度视觉点云进行跌落检测，机器人在运行时避开跌落区域； 4) ★★基于激光雷达的粒子滤波与图优化两种建图与定位方法软件，可展示概率栅格地图，可展示机器人运动轨迹，可展示图优化约束；重复定位精度不大于10cm；支持禁区，虚拟墙的编辑和设置，支持在地图上进行特定点位标记，支持橡皮擦擦除地图噪点，支持一键地图分割功能； 5) ★★基于多传感器融合避障的路径规划与轨迹跟踪软件，支持D与A两种全局路径规划，支持dwa，teb，optm三种局部路径规划方法；支持快速卡死脱困算法，运动卡死时间不超过1s，支持对地图的一键自主全覆盖路径规划，一键沿边规划； 6) ★★基于rknn深度学习边缘检测框架的目标检测，可在端侧部署，进行人脸检测，人脸特征点识别，人脸表情识别，手势识别，人体姿态识别，口罩检测，Apriltag识别，支持颜色识别，提供UI界面可点击获取像素HSV值，支持滑条拖拽更新目标颜色HSV值；可以基于yolo模型进行不少于85种通用目标识别结果，通过ROS的Topic获得目标类别及其在图像中的位置； 7) ★★清洁机器人构型综合项目，机器人自主导航，路径覆盖地图上的全部区域并完成清扫，通过视觉发现地面上的不可清洁垃圾，进行避让并拍照记录； 9、配套资源 1) ROS下全部示范功能的源代码； 2) 提供两轮差分移动底盘的控制协议； 3) 提供与本产品一致的全部功能的使用手册，案例运行手册，C++，Python，Linux编程手册，设备维护手册，涵盖全部传感器调试，运动机构调试，定位导航系统调试的调试指南，提供针对竞赛项目的赛项调试指南，全部内容可通过一个在线网址（厂家自建），打开浏览器即可进行观看学习； 4) ★提供一套仿真软件，仿真软件基于gazebo，提供与本产品外观一致，传感器位置一致（包含至少包括激光雷达，深度视觉相机，IMU，超声传感器，轮式里程计等传感器）的仿真模型，提供不少于5个仿真场景，提供针对本机器人的视觉传输、定位导航案例，仿真软件采用ROS功能包提供，可通过在线网址（厂家自建），打开浏览器即可进行下载，提供的完善的操作手册可在同一网页端观看学习如何使用； 10、★★大赛支持：符合中国机器人大赛暨RoboCup机器人世界杯中国赛-清洁机器人赛、中国高校智能机器人创意大赛-主题三-统一部件组智能机器人清洁（地面清洁）和主题一-模块化产品搭建组、中国智能机器人格斗及竞技大赛-清洁机器人赛和智能机器人创新设计等赛项的参赛要求，提供本产品可参加上述赛事的承诺书，以上文件需加盖制造厂商公章承诺其真实性。	按行业标准提供服务