產品與課程

“智行-W2U”

　　配套的實驗課程：《嵌入式Linux操作系統》、《機器人編程（C++）》、《機器人編程（Python）》、《數字圖像處理基礎》、《機器人操作系統》、《機器人感知傳感》、《機器視覺與AI》、《機器人定位導航》、《機器人建模與仿真》、《語音大模型綜合實踐》、《具身智能綜合實踐》。

　　對應的競賽：兩個白名單大賽的4個項目，及一個機器人競賽指數榜單大賽的2個項目。

　　“智行-W2U”是一款典型的兩輪差分ROS機器人，配置多種高性能的傳感器，具備自主移動機器人的各種核心功能。采用嵌入式AI處理器和嵌入式單片機控制器的雙腦架構，AI處理器的核心是瑞芯微RK3588S芯片，具備8核的CPU和6TOPS等效AI算力的NPU，處理能力強大且均衡。配套仿真軟件，提供外觀一致，激光雷達、深度視覺相機、IMU、超聲傳感器、輪式里程計等傳感器位置一致的仿真模型，配置多個仿真場景。AI處理器搭載機器人操作系統與各種傳感器驅動軟件，內置主流AI推理框架與預訓練模型，既可以通過API直接獲取AI推理結果，又可以通過代碼加載預訓練模型，還可以根據實驗教程自己訓練優(yōu)化各種AI模型。

　　配套的實驗課程大綱如下：

編號	實驗名稱	實驗內容	學時
機器人嵌入式Linux操作系統（20課時）
1	Linux系統簡介	為什么學習Linux，如何學習Linux，Linux特點，機器人與Linux的關系。	2
2	體驗機器人上Linux	使用圖像采集卡或HDMI連接屏幕，連接外設，WIFI連接，介紹桌面功能。	2
3	體驗Linux遠程連接與終端	遠程軟件準備，配置電腦網絡，終端初始體驗，軟件安裝與卸載。	2
4	了解Linux命令行	打開終端，命令提示符，命令行體驗，命令格式與幫助，常用命令。	2
5	用戶與文件	了解用戶與用戶組，文件系統，chmod命令，操作Linux文件目錄。	2
6	Linux系統下的機器人程序	通過Git管理程序，程序編譯。	2
7	Vscode便捷調試開發(fā)	Vscode下載與配置使用，查詢機器人IP地址，vscode遠程連接機器人。	2
8	Makefile簡介	了解編譯工具，介紹MakeFile，使用MakeFile編譯多個文件。	2
9	網絡通信	了解網絡通信在機器人軟件中的應用，安裝網絡調試助手，了解Linux系統中的UDP通信，TCP通信，通過socket實現網絡通信。	2
10	串口通信	了解串口通信在機器人系統中的應用，安裝串口調試助手，了解Linux系統中的串口，與Windows主機進行通信。	2

編號	實驗名稱	實驗內容	學時
機器人編程（C++）（20課時）
1	機器人中的C++	了解機器人中的C++應用，了解為什么C++是機器人很重要的開發(fā)語言。	2
2	C++編譯原理	編譯器，編譯過程，CMake語法，使用IDE配置C++編譯工程。	2
3	C++的數據結構	在機器人的處理器中，開發(fā)C++應用程序，學習C++中的變量，數組與數據類型。	2
4	C++的運算符	在機器人的處理器中，開發(fā)C++應用程序，學習C++中的加減乘除移位等各類數字邏輯運算符。	2
5	C++的控制結構	在機器人的處理器中，開發(fā)C++應用程序，學習if-else，while等各類控制結構。	2
6	C++的函數與指針	在機器人的處理器中，開發(fā)C++應用程序，學習并了解函數與指針。	2
7	C++的面向對象編程	在機器人處理器中，開發(fā)C++應用程序，學習并了解面向對象編程。	2
8	常用機器人C++庫	C++中機器人開發(fā)常用的標準庫，關聯容器等知識。	2
9	C++進程管理	了解進程的概念，基于C++開發(fā)機器人程序進程。	2
10	C++線程管理	了解線程的概念，基于C++開發(fā)機器人程序多線程。	2

編號	實驗名稱	實驗內容	學時
機器人編程（Python）（24課時）
1	Python簡介	了解機器人中的Python應用，了解為什么Python是機器人很重要的開發(fā)語言，使用vscode配置Python開發(fā)環(huán)境。	2
2	Python數據結構	在機器人的嵌入式AI處理器中，開發(fā)Python應用程序，學習Python中的變量，數組與數據類型。	2
3	Python運算符	在機器人的嵌入式AI處理器中，開發(fā)Python應用程序，學習Python中的加減乘除移位等各類數字邏輯運算符。	2
4	Python的控制結構	在機器人的嵌入式AI處理器中，開發(fā)Python應用程序，學習if-else，while等各類控制結構。	2
5	Python的函數與指針	在機器人的嵌入式AI處理器中，開發(fā)Python應用程序，學習并了解函數與指針。	2
6	Python的面向對象編程	在機器人的嵌入式AI處理器中，開發(fā)Python應用程序，學習并了解面向對象編程。	2
7	常用機器人Python庫	Python中機器人開發(fā)常用的標準庫，如Numpy，MatPlotlib等知識，在機器人的嵌入式AI處理器中進行庫的使用。	2
8	Python串口編程	了解Python的串口庫pyserial，安裝串口調試助手，了解Python如何調用系統中的串口，與Windows主機進行通信。	2
9	Python網絡編程	了解Python的網絡編程類socket，了解數據交換格式Json，安裝網絡調試助手，了解Python如何與Windows主機進行網絡通信。	2
10	UI編程框架PyQt	了解Python的UI編程架構PyQt，基于PyQt編寫UI程序，查詢機器人處理器信息。	2
11	環(huán)境管理工具Conda	了解Python為什么要做環(huán)境隔離，在機器人系統中安裝并使用環(huán)境包管理工具Conda。	2
12	交互式開發(fā)工具Jupyter	了解Jupyter開發(fā)工具，在機器人系統中安裝Jupyter并進行交互式Python開發(fā)與調試。	2

編號	實驗名稱	實驗內容	學時
數字圖像處理基礎（20課時）
1	OpenCV簡介	了解機器視覺與數字圖像處理的基本內容，了解最常用的數字圖像處理庫OpenCV。	2
2	圖像采集	熟悉實驗設備，打開并配置相機，進行圖像拍攝與保存。	2
3	圖像生成	在機器人的嵌入式AI處理器中，開發(fā)OpenCV應用程序，生成圖像，并對圖像進行操作。	2
4	圖像濾波	在機器人的嵌入式AI處理器中，開發(fā)OpenCV應用程序，實現圖像的各種濾波操作。	2
5	圖像變換	在機器人的嵌入式AI處理器中，開發(fā)OpenCV應用程序，進行圖像的平移旋轉縮放等各類操作。	2
6	圖像特征提取	在機器人的嵌入式AI處理器中，開發(fā)OpenCV應用程序，進行圖像的點特征和線特征提取。	2
7	圖像的像素處理	在機器人的處理器中，開發(fā)OpenCV應用程序，進行圖像的像素計算。	2
8	圖像顏色空間	了解灰度，RGB，HSV等各種顏色空間，并在機器人的嵌入式AI處理器中，開發(fā)OpenCV應用程序，進行顏色空間轉換。	2
9	形態(tài)學運算	在機器人的嵌入式AI處理器中，開發(fā)OpenCV應用程序，進行對圖像的腐蝕膨脹與開閉運算。	2
10	閾值處理與圖像分割	了解圖像二值化的原理，了解閾值分割的方法，在機器人的嵌入式AI處理器中基于圖像像素顏色閾值進行分割。	2

編號	實驗名稱	實驗內容	學時
機器人操作系統（20課時）
1	機器人操作系統入門	了解什么是ROS機器人操作系統，ROS的系統組成，ROS的運行原理，配置在個人PC上安裝虛擬機，在虛擬機安裝ROS操作系統，啟動小烏龜，建立一個工作空間，創(chuàng)建一個功能包，實現一個ROS節(jié)點。	2
2	主題與消息	了解ROS的主題與消息機制，基于C++和Python實現主題與消息，實現自定義主題與消息。	2
3	服務Service	了解ROS的服務機制，基于C++和Python實現服務的服務端與客戶端，實現自定義服務。	2
4	參數與動態(tài)參數	了解ROS的參數機制，基于C++和Python實現參數的增、刪、改、查。了解ROS中的高級功能-動態(tài)參數原理和運行機制，實現使用動態(tài)參數調節(jié)小烏龜運動速度。	2
5	動作Action	了解ROS的動作機制，基于C++和Python實現動作的服務端與客戶端，實現自定義Action。	2
6	ROS中的調試與仿真工具	了解ROS工具箱中的RViz工具與rqt工具，了解ROS的日志系統，掌握調試ROS程序的方法。在虛擬機中安裝配置Gazebo仿真系統，在仿真中運行UPROS機器人模型。在仿真中運行機器人定位導航，體會ROS的功能。	2
7	機器人坐標與TF變換	理解機器人坐標系原理，熟悉TF變換工具，學會使用TF包，編寫TF發(fā)布與接收程序。	2
8	機器人運動控制與輪式里程計	了解機器人雙腦架構，了解機器人運動模型，在機器人中編寫節(jié)點，控制機器人底盤運動，學習輪式里程計數據協議，基于輪式里程計控制機器人運動。	2
9	ROS與機器人定位導航	體驗機器人的定位導航功能，了解SLAM與路徑規(guī)劃技術，編寫一個節(jié)點，發(fā)布目標點控制機器人運動。	2
10	ROS與機器視覺	體驗ROS系統中的機器視覺功能，編寫程序訂閱攝像頭的信息，并控制機器人進行決策。	2

編號	實驗名稱	實驗內容	學時
機器人感知傳感（16課時）
1	碰撞傳感器	了解接觸式碰撞傳感器的工作原理，讀取碰撞傳感器的數據，學習并開發(fā)碰撞傳感器ROS通訊接口，根據碰撞傳感器實現障礙感知。	2
2	超聲/TOF傳感器	了解超聲/TOF傳感器的工作原理，讀取超聲/TOF傳感器數據，學習并開發(fā)超聲/TOF傳感器通訊接口，根據傳感器消息實現避障。	2
3	慣性測量單元傳感器	學習慣性測量單元（IMU）的原理，通過IMU讀取機器人當前的姿態(tài)，角速度，加速度，根據IMU數據控制機器人姿態(tài)。	2
4	激光雷達傳感器	學習激光雷達的工作原理，對激光雷達數據進行濾波處理，根據激光雷達數據進行避障。	2
5	視覺傳感器	學習相機的工作原理，獲取視覺信息并根據視覺信息控制機器人運動。	2
6	機器人輪式里程計	了解編碼器的概念，學習輪式里程計數據協議，基于輪式里程計控制機器人運動。	2
7	多傳感器融合-EKF里程計算	融合輪式里程計與IMU的信息，進行里程計的融合計算。	2
8	多傳感器融合-激光SLAM	融合輪式里程計與IMU信息，了解三者信息如何融合，利用激光SLAM技術感知機器人周圍環(huán)境。	2

編號	實驗名稱	實驗內容	學時
機器視覺與AI（20課時）
1	視覺傳感器	學習相機的工作原理，獲取視覺信息并根據視覺信息控制機器人運動。	2
2	AprilTag識別	學習如何基于ROS圖像提取AprilTag，輔助機器人進行視覺定位。	2
3	顏色識別	學習如何基于ROS圖像提取顏色，進行顏色識別，并根據顏色進行交通燈識別與運動。	2
4	形狀識別	學習如何基于ROS圖像提取顏色，并根據顏色獲取出的形狀特征使用霍夫變換的方法提取特定的形狀，對形狀進行跟隨。	2
5	視覺巡線功能	學習提取視野中的線條，并實現基于視覺的巡線功能。	2
6	人臉識別	學習如何基于ROS識別人臉，提取人臉特征，采集人臉信息，訓練模型識別人臉。	2
7	表情識別	學習如何定位出人臉的多個特征點，并依據人臉特征，采用機器學習的方法識別表情，并作出對應動作。	2
8	手勢識別與交互	學習MediaPipe框架，如何基于該框架識別手勢控制機器人。	2
9	深度學習目標檢測	了解深度學習與卷積神經網絡，學習如何基于機器人的嵌入式AI芯片進行目標檢測。	2
10	視覺傳感器位姿估計	了解視覺SLAM的方法，學習如何基于視覺傳感器估計機器人的移動。	2

編號	實驗名稱	實驗內容	學時
機器人定位導航（20課時）
1	坐標系與坐標變換	理解機器人坐標系原理，熟悉TF變換工具，學會使用TF包，編寫TF發(fā)布與接收程序。	2
2	機器人輪式里程計	了解編碼器的概念，學習輪式里程計數據協議，基于輪式里程計控制機器人運動。	2
3	激光雷達	學習激光雷達的工作原理，對激光雷達數據進行濾波處理，根據激光雷達數據進行避障。	2
4	MoveBase初探	初步了解強大的ROS定位導航功能包MoveBase，基于MoveBase配置機器人定位導航與路徑規(guī)劃系統。	2
5	MoveBase編程開發(fā)	了解MoveBase的通信接口，控制機器人移動到指定位置，實現通過MoveBase接口編程開發(fā)。	2
6	柵格地圖	了解機器人SLAM系統的原理，學習概率柵格地圖，了解如何發(fā)布和構建概率柵格地圖。	2
7	激光雷達地圖拼接	驅動激光雷達，基于激光雷達傳感器與里程計拼接出概率柵格地圖。	2
8	地圖構建與定位	使用Gmapping建立和保存地圖；使用AMCL在保存的地圖上連續(xù)定位；使用坐標變換獲取在地圖上的位置。	2
9	路徑規(guī)劃系統實驗	了解機器人代價地圖與路徑規(guī)劃系統原理，配置代價地圖，全局規(guī)劃和局部規(guī)劃器，實現簡單的A*全局路徑規(guī)劃算法和DWA局部路徑規(guī)劃算法。編寫一個簡單的規(guī)劃與控制器CoreMove，更深入的體會MoveBase的運行邏輯。	2
10	MoveBase插件機制學習與開發(fā)	了解MoveBase的插件機制，學習基于插件實現禁區(qū)虛擬墻、TEB 規(guī)劃器、脫困恢復行為的功能。	2

編號	實驗名稱	實驗內容	學時
機器人建模與仿真（20課時）
1	Gazebo環(huán)境搭建與基礎操作	了解Gazebo的基本配置，Gazebo界面介紹與基本操作，建立Gazebo模型。	2
2	機器人建模	了解Urdf與Xacro語法，了解機器人的連桿與關節(jié)，搭建機器人模型，配置機器人模型參數。	2
3	激光雷達模型添加與參數配置	學習在機器人模型上，添加激光雷達，并配置傳感器的參數和位置。	2
4	IMU模型添加與參數配置	學習在機器人模型上，添加IMU，并配置傳感器的參數和位置。	2
5	視覺傳感器模型添加與參數配置	學習在機器人模型上，添加視覺傳感器，并配置傳感器的參數和位置。	2
6	超聲傳感器	學習在機器人模型上，添加超聲傳感器，并配置傳感器的參數和位置。	2
7	機器人運動控制	ROS通過Gazebo插件控制仿真場景中的機器人運動，編寫機械臂驅動，在Gazebo中控制機械臂。	2
8	自定義機器人運動插件編寫	編寫全向移動插件，在Gazebo中實現全向移動機器人。	2
9	自定義模型開發(fā)	利用Gazebo的地形編輯工具和模型庫，創(chuàng)建一個復雜的仿真環(huán)境，在場景中部署指定紋理。	2
10	仿真中的定位導航機器人	在自定義場景中加載自行搭建配置的機器人，部署在仿真場景中移動并完成任務。	2

編號	實驗名稱	實驗內容	學時
機器人自然對話與大模交互（20課時）
1	場景分析	分析當前機器人接入大模型的應用場景，剖析機器人接入大模型的技術路線和技能方法，了解如何通過ROS系統為機器人接入大模型，學會使用機器人開發(fā)。	2
2	機器人硬件驅動	在ROS環(huán)境下，開發(fā)節(jié)點驅動機器人運動，可控制機器人移動，控制機械臂運動。	2
3	機器人傳感器獲取	在ROS環(huán)境下，開發(fā)節(jié)點獲取機器人當前的各傳感器通信接口，讀取各傳感器信息。	2
4	機器人定位導航	調用機器人搭載的MoveBase框架，可編寫節(jié)點發(fā)布Action實現機器人自主定位導航。	2
5	麥克風數據處理	調試并獲取機器人上麥克風信息，使得麥克風接入ROS系統，可實現語音獲取。	2
6	語音轉文字	基于離線AI模型，實現ASR功能，讀取麥克風的信息并轉換為文字。	2
7	文字轉語音	基于離線AI模型，實現TTS功能，將文字信息轉化為語音信息并通過揚聲器播放。	2
8	大模型問答	注冊大模型AI工具，編寫程序通過大模型API，調用Json實現智能問答。	2
9	語義理解	分析語音識別的文字，并提取其中的意圖和序列，實現語音控制機器人。	2
10	大模型機器人集成	串聯上述知識點，編寫接口程序，實現可語音控制并語音交互的大模型接入機器人。	2

編號	實驗名稱	實驗內容	學時
服務機器人綜合實踐-家用場景（40課時）
1	場景分析	分析當前家用機器人場景，以掃地機器人為案例，剖析家用機器人的的技術路線和技能方法，了解ROS在家用機器人領域的應用，學會使用機器人開發(fā)。	4
2	機器人硬件驅動	在ROS環(huán)境下，開發(fā)節(jié)點驅動機器人運動，可控制機器人移動。	4
3	機器人傳感器獲取	在ROS環(huán)境下，開發(fā)節(jié)點獲取機器人當前的各傳感器通信接口，讀取各傳感器信息。	4
4	機器人建圖與定位	使用Gmapping建立和保存地圖；使用AMCL在保存的地圖上連續(xù)定位；使用坐標變換獲取在地圖上的位置。	4
5	機器人導航	編寫節(jié)點發(fā)布Action，機器人可在地圖上標定點進行連續(xù)導航。	4
6	視覺系統調試	在ROS環(huán)境下，開發(fā)節(jié)點獲取機器人攝像頭信息，保存并處理圖像，在圖像上繪制標注信息。	4
7	AprilTag識別	在ROS環(huán)境下，使用攝像頭識別AprilTag，并根據AprilTag獲取的信息控制機器人導航到不同位置。	4
8	全覆蓋路徑生成	了解掃地機器人最常用的全覆蓋路徑規(guī)劃技術，實現生成若干點位覆蓋目標清潔區(qū)域。	4
9	業(yè)務邏輯串聯	串聯前面的各項技術，實現識別一個目標，自主導航到指定區(qū)域，并執(zhí)行全覆蓋路徑規(guī)劃。	4
10	多片路徑清掃	在單流程基礎上，實現多片清潔區(qū)域的串聯，優(yōu)化路徑長度，在完成清掃任務同時，效率最高。	4

編號	實驗名稱	實驗內容	學時
智能機器人建模仿真綜合實踐（40課時）
1	場景分析	分析仿真環(huán)節(jié)在機器人軟件與算法開發(fā)、驗證過程中的重大作用，學習ROS與仿真場景的結合，通過一個路徑規(guī)劃算法的實踐案例，了解仿真算法聯合開發(fā)流程。	4
2	機器人仿真啟動	在ROS環(huán)境下，開發(fā)節(jié)點驅動仿真場景中的機器人運動，可控制機器人移動，控制機械臂關節(jié)運動，理解ROS的硬件驅動抽象。	4
3	機器人傳感器獲取	在ROS環(huán)境下，開發(fā)節(jié)點獲取仿真場景中機器人當前的各傳感器通信接口，讀取各傳感器信息。	4
4	機器人建圖與定位	在仿真場景中使用Gmapping建立和保存地圖，使用AMCL在保存的地圖上連續(xù)定位，使用坐標變換獲取在地圖上的位置。	4
5	機器人導航	編寫節(jié)點發(fā)布Action，在仿真場景中機器人可在地圖上標定點進行連續(xù)導航。	4
6	算法驗證軟件使用	了解算法驗證軟件的使用方法，了解算法驗證軟件如何通過算法判斷路徑規(guī)劃軌跡的質量，了解算法驗證軟件如何支撐算法驗證。	4
7	仿真接口開發(fā)	在仿真系統中，根據仿真接口和算法驗證軟件接口開發(fā)程序，使得算法可接入驗證系統。	4
8	開發(fā)柵格法路徑規(guī)劃	通過柵格法，開發(fā)算法遍歷路徑，在仿真環(huán)境中運行，并通過算法驗證系統計算得分。	4
9	開發(fā)深度優(yōu)先搜索路徑規(guī)劃	通過路徑優(yōu)先搜索法，開發(fā)算法遍歷路徑，在仿真環(huán)境中運行，并通過算法驗證系統計算得分。	4
10	掃描線法路徑規(guī)劃	通過掃描線法，開發(fā)算法遍歷路徑，在仿真環(huán)境中運行，并通過算法驗證系統計算得分，思考幾種算法得分不同的原因，并思考優(yōu)化方法在驗證系統中驗證。	4

編號	實驗名稱	實驗內容	學時
具身智能綜合實踐（40課時）
1	場景分析	分析具身智能技術使用場景，當前熱點方向，了解如何結合ROS機器人操作系統開發(fā)具身智能應用，具身智能的概念、發(fā)展歷程和應用領域。	4
2	ROS基礎入門	ROS 的核心概念：節(jié)點、話題、服務、參數服務器，編寫簡單的 ROS 節(jié)點，實現節(jié)點之間的消息通信。	4
3	機器人平臺介紹	機器人的機械結構和模塊組成，機器人的傳感器和執(zhí)行器的工作原理，了解機器人的電氣連接和通信接口，學習如何基于機器人處理器平臺進行開發(fā)。	4
4	機器人感知與建模	在ROS環(huán)境下，開發(fā)節(jié)點獲取機器人當前的各傳感器通信接口，讀取各傳感器信息，建立和保存地圖，在保存的地圖上連續(xù)定位使用坐標變換獲取在地圖上的位置。	4
5	機器人運動控制	編寫 ROS 節(jié)點，實現機器人的基本運動控制，如前進、后退、轉彎，計簡單的軌跡規(guī)劃算法，讓機器人按照指定的路徑運動。	4
6	機器視覺系統	采集深度傳感器信息，獲取深度圖像和彩色圖像，采集圖像數據并保存在本地。	4
7	具身算法實踐-上	在 ROS 環(huán)境下，使用強化學習算法訓練機器人完成特定任務，如導航、抓取等。	4
8	具身算法實踐-下	在 ROS 環(huán)境下，使用強化學習算法訓練機器人完成特定任務，如導航、抓取等。	4
9	項目實踐與小組討論-上	根據機器人平臺和 ROS 設計并實現一個具身智能項目，如自主探索、目標識別與抓取等。	4
10	項目實踐與小組討論-下	根據機器人平臺和 ROS 設計并實現一個具身智能項目，如自主探索、目標識別與抓取等。	4

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