空地协同实验平台（清采比选20252207号）成交结果公告

发布时间：*开通会员可解锁* 14:41:33

成交信息

供应商：深圳朝闻道智能信息科技有限公司

成交金额：￥

选标理由：

项目信息

采购项目名称：空地协同实验平台

采购项目编号：清采比选20252207号

公告开始时间：*开通会员可解锁* 09:54:48

公告截止时间：*开通会员可解锁* 10:00:00

对外联系人：

联系电话：

签约时间要求：成交后5个工作日内 (如不按时签订合同，采购单位有权取消或变更采购结果)

交货时间要求：签订合同后20个工作日内

采购单位：清华大学

最高限价：

国内合同付款方式：合同签订后50%，验收合格后50%

交货地址：北京市清华大学

供应商特殊资质要求：

物资名称：空地协同实验平台

采购数量：1.0

计量单位：套

质保期：24个月

技术参数及配置要求

空地协同编队系统包含以下七大功能： 1、无人机、无人车自主编队，实现三角队形、横向一字、纵向一字队形变换。 2、单车单机协同； 3、三车单机协同； 4、多车多机协同； 5、可通过地面站控制单机； 6、支持无人机组网扩展； 7、可支持地面站集群编队仿真； 一、硬件资源。 需包含不少于四台Gemini-O 智能复合机器人移动平台，单台移动平台参数如下： ▲1、底盘基于三轮全向驱动结构。 2、主体净重≤6kg，尺寸不超过320mmx300mmx200mm（长x宽x高）。 3、最大载重≥4kg，最大速度≥0.5m/s，最大爬坡角度≥10°，最小拐弯半径0m（原地自转）。 4、电池电压≥12V，容量≥9500mAh，整机续航时间2-4小时，待机时长5-7小时，充电时间2-3小时，具有电池充放电保护、过流过压保护、电压显示、电量显示等功能。 ▲5、搭载1台性能不低于英伟达Jetson Nano的设备作为机载主机，4GB内存。安装有高性能无线网卡，传输速率≥700Mbps，且支持蓝牙4.2。 6、搭载不少于1个2D单线激光雷达，激光雷达扫描角度≥270°，测量范围≥20m，测量误差≤±30mm。 7、配备不少于1个深度立体相机，深度范围≥3m，深度视场角度≥65°，深度图像帧率≥30fps，RGB视频支持1920x1080分辨率，且帧率≥30fps。 8、搭载不少于2个高清摄像头，像素≥700万，视角≥100°，分辨率≥2048x1024，接收的视频分辨率为1920x1080时，视频帧率≥15fps。 9、USB扩展接口数量≥2个，电源扩展接口数量≥2个，可提供5V和12V的电源输出，通信拓展接口支持CAN和SBUS。 10、安装有1块触摸显示屏，屏幕尺寸≥7英寸，分辨率不低于1024x600。 ▲11、车身具有不少于2个RGB灯带，可显示机器人实时运行状态。 12、安装语音识别相关硬件，包含不少于1个立体扬声器和不少于2个麦克风。 ▲13、搭载不少于2个超声波传感器，探测范围≥400cm，探测精度≤1cm，探测频率≥20Hz。 14、搭载姿态传感器，提供包括：俯仰、滚转、航向、旋转四元数航姿信息，传感器模块内部自带标定数据和数据处理，可直接输出三维姿态信息。 ▲15、采用一体化结构设计，高集成度，支持ROS的教育机器人。（提供专利证书） 需包含不少于四台Q300 集群编队无人机平台，单台无人机参数如下： ▲1、机身采用四旋翼结构，280mm≤对角轴距≤320mm，机架主体采用碳纤维材料，机身净重≤1.35Kg(含机载主机、机载摄像头和电池)，载荷≥1kg，最大飞行速度≥8m/s，最大飞行时间≥20分钟，悬停精度不低于±20cm，且支持自稳，定高等飞行模式。 2、飞控含有加速度计、陀螺仪、磁力计，且具备UART接口。 3、搭载1台性能不低于Nvidia Jetson Nano的设备作为机载主机，4GB内存。安装有高性能无线网卡，传输速率≥700Mbps，且支持蓝牙4.0。 4、搭载Wi-Fi数传模组，通信距离≥40m，要求支持AP与STA模式。 5、搭载至少2个高清摄像头，像素≥700万，分辨率≥1920x1080@30fps。 ▲6、装备光流ToF测距一体模块，量程≥6m，距离分辨率≥2%。 7、无人机所搭载的电机功率≥900W，力效≥1.5。 ▲8、电调为独立电调，瞬时电流≥50A，持续电流≥40A，且支持DShot模式。 9、无人机具备CAN、TELEM、GPS、I2C等通信接口。 10、配备桨叶保护罩。 ▲11、无人机使用半固态动力锂电池，总电压≥16.8V，放电倍率≥15C。 12、无人机遥控器信号传输距离≥400m，通道数≥10。 定位系统主机: ▲1、搭载处理器不低于Intel酷睿 i7系列的电脑，内存≥32GB，安装有容量≥1000GB的固态硬盘。 2、配备高性能无线网卡，传输速率≥700Mbps，且支持蓝牙4.0。 3、屏幕分辨率≥1920x1080。 4、屏幕尺寸≥13英寸。 5、屏幕刷新率≥60Hz。 地面站平台： ▲1、搭载处理器不低于Intel酷睿i7系列的电脑，内存≥32GB，安装有容量≥1000GB的固态硬盘。 2、配备高性能无线网卡，传输速率≥700Mbps，且支持蓝牙4.0。 3、屏幕分辨率≥1920x1080。 4、屏幕尺寸≥13英寸。 5、屏幕刷新率≥60Hz。 组网路由器模组： ▲1、方案需包含至少1个组网路由器，路由器天线协议需支持Wi-Fi6。 2、需具备外置天线，千兆WAN接入口，支持USB接口，支持IPV6。 UWB定位套装： ▲1、配备UWB定位模组1套，包含不少于4个基站，不少于6个标签。 2、最大通信距离≥100m； 室内飞行防护框架： 1、包含1个无人机防护框架，尺寸不低于800cmx600cmx270cm（长x宽x高）。 ▲2、主体结构需为铝合金型材。 3、整体需被尼龙网覆盖。 4、配备1套光流定位垫，可覆盖防护框架地面部分。 二、软件资源 移动平台： 1、URDF模型描述：具备完整的URDF模型描述，包含了机器人所有元素的模型文件，可在ROS系统里直接加载，便于在rviz中直接观察机器人关节等元素。 2、SLAM环境建图：搭配激光雷达可实时扫描终端周围的障碍物分布状况，借助HectorSLAM、Gmapping、Cartographer、Karto等算法实时创建环境地图。 3、自主定位导航：支持将激光雷达扫描的距离信息与电机里程计数据进行融合，使用AMCL方法进行地图定位，基于ROS的move_base功能包实现自主导航。 ▲4、图像处理：可支持基于OpenCV实现颜色识别、视觉巡线等10多个功能案例，提供相应的开源代码。（提供证明材料） 5、3D立体视觉：装备立体相机，可用于对室内环境的三维模型重构；支持使用点云库，可获取三维图像传感器的数据在ROS中使用。 6、传感器融合：集成霍尔编码器减速电机、IMU、高精度超声波矩阵、深度立体相机、高清单目摄像头、激光测距雷达，传感器可提供最原始的数据，支持传感器数据融合。 7、机器学习实践：系统可支持MediaPipe等开源机器学习框架，可实现人体姿态识别、目标检测、二维码识别和跟随等功能，提供对应机器学习框架的开发应用案例。 8、语音交互实践：集成语音模块，支持语音交互、语音播报、语音识别、语音控制以及语音导航等功能，提供语音开发的应用案例和使用教程。 9、仿真实验：提供二维环境和三维环境的仿真平台，支持Gazebo、Stage与ROS无缝连接进行运动控制、自主导航仿真。 10、Python编程实践：基于ROS提供不少于10个机器人相关Python编程应用案例，包括对ROS部分功能的调用以及对机器人的控制，在学习机器人的同时，提升Python编程能力。 11、ORB_SLAM实践：可支持集成整套ORB_SLAM系统，包括视觉里程计、跟踪、回环检测、单目、双目、RGBD相机的接口，提供相应的使用教程和应用案例。 12、脚本系统：提供一键安装脚本，通过一键安装脚本可快速搭建ROS开发环境和编译控制程序，脚本支持选择ROS Kinetic、ROS Melodic、ROS Noetic的任意版本搭建开发环境。 13、远程协助系统：集成远程协助系统，提供远程协助支持，实现远程操控、管理等操作，远程协助系统支持快速启动和长时间连接。 14、提供教程：包含套件组成、安装说明、演示Demo、操作说明，出厂预装系统，提供源代码。 ★15、安装了OpenRE运动控制系统和HandsFree机器人软件系统，提供巡逻系统软件和惯性姿态解算软件，满足ROS开发、SLAM研究、机器视觉研究的需求。（投标时提供视频佐证） 无人机平台： ▲1、机载平台预装完整的ROS系统以及mavros、mavlink，可支持pixhawk系统。 2、提供基于C++和Python编程的Offboard模式飞行Demo，代码开源。 3、机载平台适配所搭载传感器的相关驱动，可获取传感器原始数据。 ▲4、具备目标检测，人体骨骼识别等深度学习功能。 编队软件： 1、可通过GUI界面实现对无人车和无人机的控制。 ▲2、支持空地协同编队仿真，可将经仿真验证的协同编队算法复现在真实设备上。 3、支持跨设备的集群编队仿真，即在一台设备中运行Gazebo仿真程序，在另一台设备中运行协同编队算法程序。 4、系统需支持开机自启动，免去繁琐操作。 5、可使用一键脚本运行系统中的功能。 6、提供使用教程，代码开源。 仿真系统： 本系统基于开源仿真软件Gazebo实现，仿真软件与ROS紧密集成，提供了强大的工具和接口，使得机器人的算法开发、测试和部署更为便捷。同时，仿真软件中提供了与实际场景高度近似的仿真场景，大大提升了仿真的还原度，用户可在仿真中完成算法的验证后，将其直接迁移至实体机，可以极大地降低设备损坏的风险，同时缩减验证算法的时间。此外，基于仿真，用户可优先在仿真环境中学习无人机、无人车的控制方法以及配套软件（如地面站软件）的使用，之后在通过实体设备学习，在降低用户学习曲线的同时，保障用户学习时的安全。 1、仿真内置ODE、Bullet等多种物理引擎，可精确模拟机器人在真实世界中的物理行为，包括重力、碰撞、摩擦等。 2、提供多种设备模型，如四旋翼无人机、垂直起降无人机、无人车、无人船等。 3、支持自定义无人机模型文件，可自行增加雷达、相机以及IMU等多种传感器。 4、提供1:1还原的仿真场景，此外提供不少于7种场景，如机场、赛道、仓库和峡谷等，且支持用户新增场景。 5、用户可自定义编队场景中的设备数量，最多可配置不少于3台无人车和不少于3台无人机。 6、用户可基于ROS控制仿真中的无人车与无人机，收集数据，实现复杂的机器人应用。 7、支持查看仿真中无人机实时运行数据。 8、仿真系统控制算法与实体机控制算法一致，支持仿真验证后直接在实体机上运行。 9、针对无人车，提供二维环境和三维环境的仿真平台，支持Gazebo、Stage与ROS无缝连接进行运动控制、激光雷达建图、自主导航仿真。 ▲10、可实现无人车、无人机自主编队，实现三角队形、横向一字、纵向一字队形变换，支持用户自定义编队队形。 11、支持单车单机、三车单机、多车多机协同控制。 ▲12、支持基于WebSocket的跨设备仿真，即一台主机运行仿真场景程序，另一台主机运行编队控制程序。 ▲13、仿真中适配不少于2种无人机路径规划算法，可实现无人机在陌生环境下的自主导航。 14、提供一键安装脚本，通过一键安装脚本可快速搭建ROS开发环境和编译控制程序。 15、集成远程协助系统，提供远程协助支持，实现远程操控 16、提供教程、演示Demo、操作说明以及源代码。 三、教学资源 ▲1、ROS机器人实验课程和人工智能实验课程