FS_ROBOT är en modulär inlärnings- och forskningsplattform för inomhusrobotar, strukturerat baserad på självbalanserade smarta bilar, som kan slutföra undervisning och forskning relaterad till självbalanserade smarta bilar. Tillsammans med McNummer-hjul, kortdatorer (Raspberry Pi 3B), laserradar och andra enheter, kan man slutföra undervisning och forskning om ROS-robotoperativsystemet.

FS_ROBOT består huvudsakligen av Cortex-M4-kärnkontrollkort, självbalanserad drivkort, helriktad drivkort, sensorkort, CCD-sensorkort, Raspberry Pi 3, laserradar, HD-kamera, fyra DC-reducerade motorer, fyra McNamehjul, två högklassiga gummidäck och konstruktioner i aluminiumlegering. Genom att välja olika kombinationer av Cortex-M4-kärnkort, Raspberry Pi 3B och en mängd olika sensorer och styrenheter, utför undervisning och forskning på plattformar som RTOS, OpenWRT, OpenCV, ROS, inbäddade och Android.

1. modulär

FS_ROBOT består av anslutningsdelar i aluminiumlegering, drivmoduler, kärnstyrningsmoduler och drivmoduler, och en komplett uppsättning intelligenta robotutvecklingssatser kan monteras i balansförvaringsläge eller allriktningsläge efter behov.

2. flera plattformar

FS_ROBOT underliggande institutioner och drivrutiner stöder åtkomst till flera plattformar. Cortex-M4-versionen är inriktad på undervisning av ARM-system och RTOS-plattformen på högskolor. Raspberry Pi3-versionen är inriktad på undervisning av inbäddade, IoT-plattformar som OpenWRT, OpenCV och ROS.

3, roligt

FS_ROBOT genom att kombinera olika moduler kan slutföra forskning om självbalanserade smarta bilar och allriktad mobilitetsplattform, till exempel att välja självbalanserade smarta bilar, kan studera sin självbalanseringsprincip, köralgoritmer och så vidare, kan applikationer för högre plattformar genom att välja Raspberry Pi-modulen för att slutföra WiFi-intelligenta balanserade bilar, maskinsyn och andra ämnesstudier. Genom en allsidig mobil plattformskomponent kan man också genomföra forskning i ROS-robotrelaterade ämnen för att maximera sin intressanta kraft.

4 Öppenhet

FS_ROBOT-systemprogramvara och hårdvara är öppen struktur, kunderna kan skala och utveckla efter sina behov, all kod, system och algoritmer är öppen källkod.

5, Intelligens

FS_ROBOT kan kombineras med ett kraftfullt ROS-operativsystem med kompatibilitetsdesign för mekanisk struktur och drivkrets, vilket gör det möjligt för FS_ROBOT att slutföra relaterade forskningsområden som inomhuskartning, autonom navigering, märkigenkänning och röstkänning.

Brett anpassningsområde

Med komplett rutinutveckling, instruktionsmaterial, alla sensorer och utvecklingsdokumentation som behövs för smarta robotar, är det lämpligt för grundutbildning och högre anställda och kan också användas som forskningsplattform för forskarutbildning.

Utvecklingsplattformen Cortex-M4

GPIO-ingångs- och utgångsexperiment; SysTick system tickning experiment; UART serieport datamottagningsexperiment; experiment med räkning av allmänna timer; Ortogonal disk ingång fånga experiment; PWM DC motor driva experiment; A / D-modulomvandlingsexperiment; I2C-bussdrivna experiment. SPI seriell periferisk design; Direkta minnesåtkomstexperiment (DMA) Flash-datalagringsexperiment; PID reglering kontroll experiment; MPU6050 intern DMP-firmware-portionslösning; OLED-visningsexperiment; MPU6050 driva experiment; QMC5883L driva experiment; ESP-32S WiFi-överföringsexperiment A / D-modulomvandlingsexperiment (CCD-kamera);

2. Raspberry Pi delar

Utvecklingsmiljö för Ubuntu Utvecklingsmiljö för OpenWRT. Utvecklingsexperiment för OpenWRT ROS utvecklingsmiljö för experiment. ROS-systemramverk och grundläggande begrepp; Experiment med ROS-noder för prenumerationer och meddelanden; Kommunikation mellan ROS-system och chassi; tangentbord kontroll Explorer balans bil; Få information om Explorer Balance Car; Utveckling av tvådimensionella lasersensorer; Robot inomhuskartbyggnad med autonom navigering (laserradar); OpenCV-överföringsexperiment OpenCV-etikett identifiering experiment; Enkel robotsimulering av ROS-systemet

3. Android-experiment

Utvecklingsmiljö för Android; utvecklingsprocesser för smarta bilar; Utveckling av smarta bilar