|
智能創(chuàng)新AI教育機器人
（一）人工智能模塊
1. 模塊功能： Python程序設(shè)計、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)字圖像處理、計算機視覺、語音識別、智能機械臂、機器人設(shè)計、嵌入式系統(tǒng)及應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)等課程的教學(xué)與實踐；輔助教學(xué)，學(xué)生可以自主設(shè)計智能機器人應(yīng)用場景，進行學(xué)習(xí)評估。
2. 大模型：融合大語言模型(LLM)以及光強檢測傳感器、溫濕度傳感器、心率血氧傳感器和空氣質(zhì)量傳感器，重塑智能家居的應(yīng)用場景，使機器人能夠像人一樣進行思考與判斷；
3. 模塊硬件：至少1塊計算卡，至少2塊STM32主控芯片核心模塊，至少12個傳感器，至少2個攝像頭，至少1個陣列麥克風(fēng)，至少1臺多自由度機械臂，至少1個傳送帶，至少2個WiFi藍牙模塊，至少2塊顯示屏，至少1個電源適配器，至少1套無線鍵鼠 ，至少1套模型道具；
4. 傳感器：不少于12個，至少1個光強檢測傳感器，至少1個紅外探障傳感器，至少1個激光測距傳感器，至少1個溫濕度傳感器，至少1個心率血氧傳感器，至少1個空氣質(zhì)量傳感器，至少1個電磁感應(yīng)傳感器，至少1個慣性檢測傳感器，至少1個滑動電位器，至少1個毫米波傳感器，至少1個音量檢測傳感器，至少1個速度測量傳感器；
5. 深度攝像頭：至少1個深度相機，深度圖分辨率≥640*300@30fps，彩色圖分辨率≥1920*1080@30fps，深度范圍≥100cm；
6. RGB攝像機：至少1個≥30萬像素的RGB攝像機，分辨率≥640*480，MJPG30幀，YUY230幀；
7. 陣列麥克風(fēng)：至少4個麥克風(fēng)列陣，場語音捕獲范圍≥5m，支持USB2.0，具有降噪、去混響、語音活動檢測、聲源定位、波束成型、回聲消除等功能；
8. 多自由度機械臂：不少于5自由度舵機驅(qū)動機械臂，支持UART通信；
9. 課程：理論+實踐課≥72課時，包括課程大綱、教學(xué)手冊、實驗代碼、理論課視頻和實踐課視頻等；可參加全國高校計算機能力挑戰(zhàn)賽人工智能專項賽。
（二）服務(wù)機器人模塊
模塊能夠?qū)崿F(xiàn)機器人室內(nèi)建圖、定位導(dǎo)航、路徑規(guī)劃、仿真演示、道路指引、機器人語音交互、機器人大模型、人臉/人物檢測、機器人智能安控、機器人巡檢與餐飲服務(wù)。支持C++/Python語言編程，基于百度飛槳（PaddlePaddle)Al框架和OpenCV圖像處理技術(shù)，實現(xiàn)在線Al模型訓(xùn)練、道路識別以及機器人控制等功能。在此模塊上可對教師進行機器人技術(shù)培訓(xùn)，自主構(gòu)建智能機器人模型用于教學(xué)和學(xué)生實訓(xùn)。學(xué)生可學(xué)習(xí)機器人運動控制編程，模型算法的調(diào)優(yōu)。
1. 支持室內(nèi)建圖、定位導(dǎo)航、路徑規(guī)劃、仿真演示、道路指引、語音交互、人臉/人物檢測、智能安控、垃圾巡檢與餐飲服務(wù)等功能；
2. 支持通過激光雷達和機器人里程計感知環(huán)境狀態(tài)，自動生成二維或三維的環(huán)境地圖；
3. 支持根據(jù)里程計、激光雷達等傳感器和SLAM全局地圖等數(shù)據(jù)，經(jīng)過定位導(dǎo)航算法融合，計算出安全可靠的機器人運動控制指令；
4. 支持通過算法規(guī)劃路徑，使機器人避免與障礙物發(fā)生碰撞的同時找出最優(yōu)的行進路線；
5. 支持在圖形監(jiān)控環(huán)境中通過三維視圖觀測機器人運動過程；
6. 支持在室內(nèi)構(gòu)建地圖，語音交互后機器人帶領(lǐng)顧客到達指定點；
7. 支持語音交互：基于語音識別、語音合成、自然語言理解等技術(shù)，為多種應(yīng)用場景下，使機器人可以進行人機交互；
8. 支持人臉/人物檢測：基于深度學(xué)習(xí)，準確檢測圖片和視頻中的人臉/人物信息；
9. 支持智能安控：實現(xiàn)生物入侵檢測、安全監(jiān)督等功能；
10. 支持巡檢：提取目標物體角度、位置信息，使用機器人完成實時檢測場景垃圾數(shù)量，并語音播報實現(xiàn)垃圾檢測工作；
11. 支持大模型：融合大語言模型(LLM)與多模態(tài)大語言模型(MLLM)，使機器能夠像人一樣思考；
12. 不少于1塊邊緣計算卡，不少于1塊驅(qū)動控制器，不少于1個攝像頭，不少于1個激光雷達，不少于4個超聲波傳感器，不少于1個陀螺儀，不少于4個編碼器，不少于1個電量計，不少于1套機械臂，不少于1套無線鍵盤鼠標，不少于1個遙控器，不少于1塊電池，不少于1個顯示屏，不少于1個電源充電器；
13. 服務(wù)機器人課程理論+實踐不少于48課時，機械臂課程理論+實踐不少于36課時，應(yīng)包含課程大綱、課程講義、實訓(xùn)手冊、課件、教案、實踐代碼、視頻文件以及考核資料包等；
14. 應(yīng)支持AI教學(xué)實訓(xùn)、AI科普、展覽展示、科研平臺場景、大學(xué)生賽事等場景�？蓞⒓又袊髮W(xué)生機器人及人工智能大賽智能餐飲服務(wù)賽項。
（三）智能無人駕駛模塊
智能無人駕駛模塊完成人工智能、無人駕駛、圖像處理與運控控制等相關(guān)課程的學(xué)習(xí)，理論+實踐共48課時。支持C++/Python語言編程，基于百度飛槳（PaddlePaddle）AI框架和OpenCV圖像處理技術(shù)，實現(xiàn)在線AI模型訓(xùn)練、移動端部署、賽道識別與交通標志檢測，車輛控制以及巡線導(dǎo)航等功能。學(xué)生在此模塊中可以學(xué)習(xí)機器人，車輛的運動控制編程、模型算法的學(xué)習(xí)及調(diào)優(yōu)。
1. 模塊功能：實現(xiàn)圖像識別，圖像處理，車輛控制以及自動駕駛等功能；
2. 圖像處理：攝像頭校正，車道線識別，賽道元素識別、賽道測量；
3. 路徑規(guī)劃：基于貝塞爾（Bezier）曲線的加權(quán)軌跡規(guī)劃；
4. 運動控制：閉環(huán)PID速度控制和PD姿態(tài)控制；
5. 目標檢測：基于Yolo-v3的多目標實時檢測（FPS<60ms，Map>90%）；
6. 多線程任務(wù)：圖像采集與賽道識別周期≤30ms；AI目標檢測周期≤34ms；
7. 車檢助手：車輛自檢，車輛配置（舵機），車輛狀態(tài)監(jiān)控（電量/速度/姿態(tài)等）；
8. 課程：課程理論+實踐≥48課時，含課程大綱，課程講義，實訓(xùn)手冊，課件，教案，實踐代碼，視頻文件以及考核資料包；
9. 軟件：軟件含車輛配置軟件（Windows版），AI系統(tǒng)鏡像（Linux系統(tǒng)Ubuntu18.04，Python3.6），AI算法包（Yolo-v3），底層支持庫(OpenCV，Joystick，Serial，Pthread，Paddle等)；（含無人自動駕駛套裝1套），可參加全國大學(xué)生智能汽車競賽完全模型組賽項。
（四）機器視覺深度學(xué)習(xí)模塊
1. 模塊功能：可實現(xiàn)圖像采集、尺寸測量、讀碼、識別、檢測等功能和圖像分割、實例分割、目標檢測、字符識別、圖像分類、OCR、讀碼等深度學(xué)習(xí)功能；
2. 硬件含內(nèi)置獨立顯卡視覺控制器至少1臺，視覺光源至少1個，工業(yè)相機至少1個，視覺鏡頭至少1個，鍵盤鼠標至少1套，電源適配器至少1套，接口板至少1塊，24寸顯示器至少1個，USB無線網(wǎng)卡至少1個，手動機械臂至少1套，加密狗至少1個；
3. 視覺控制器： Intel? Core? i3-8100，內(nèi)存≥8GB，硬盤≥128GSSD，英特爾核芯顯卡630；
獨立顯卡：GT 1030獨立顯卡；
4.視覺光源：≥1個視覺光源，白色光源，照亮角度：≥70°，可調(diào)亮度；
5.工業(yè)相機：≥1個至少1200萬像素網(wǎng)口面陣相機，IMX226，彩色，分辨率≥4024×3036，最大幀頻≥9.6fps；
6.視覺鏡頭：≥1個C接口鏡頭，焦距≥12mm，光圈范圍F2.8-F16，畸變-0.005%；
7.課程包含至少24課時，含課程指南，學(xué)習(xí)指導(dǎo)書，實訓(xùn)手冊，教學(xué)課件，示例資料庫以及考核資料包；
8.含應(yīng)用軟件（Windows版），深度學(xué)習(xí)包，示例程序包等。可參加中國大學(xué)生計算機設(shè)計大賽智能工業(yè)視覺賽項。
（五）智能機器人機械臂模塊
模塊用于智能機器人運動控制及硬件調(diào)用編程，包括機械臂底座、控制器、6 自由度關(guān)節(jié)和連桿結(jié)構(gòu)、機械爪、攝像頭等核心部件。
1. 控制器功能:
控制：路徑規(guī)劃、軌跡規(guī)劃、運動控制、重力補償、示教；自檢：各自由度轉(zhuǎn)向測試；標定：垂直零度角標定后自校正；配置：支持UART接口對關(guān)節(jié)電機的配置，配置上位機使用。
2. 機器爪（夾具）：夾具通過無刷伺服電機驅(qū)動，同時兼容攝像頭拍攝。
（六）多機器人編程算法模塊
多機器人編程算法模塊結(jié)合智慧物流行業(yè)前沿應(yīng)用，依托軟硬件實訓(xùn)平臺、模擬倉儲場景，講解多機協(xié)同、群體智能等算法的原理與實踐應(yīng)用，通過實訓(xùn)過程帶領(lǐng)學(xué)生掌握物流系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)。課程提供完善的課程資料，包括課程指南，學(xué)習(xí)指導(dǎo)書，實訓(xùn)手冊，教學(xué)課件，示例資料庫以及考核資料包，便于授課學(xué)習(xí)。具有機器人任務(wù)分配、調(diào)度系統(tǒng)、路徑規(guī)劃、過程監(jiān)控、環(huán)境感知、系統(tǒng)無線通信、場地路徑識別、自動避障、貨架搬運、狀態(tài)指示等功能；
1. 待機工作時間：≥8h；
2. 滿荷工作時間：≥4h；
3. 溫度監(jiān)測效率：0~135℃（±0.5℃）；
4. RFID刷卡效率：范圍<4×4cm/距離<5cm；
5. 網(wǎng)絡(luò)條件：2.4G/5G WiFi局域網(wǎng)絡(luò)；
6. 紅外傳感器：≥8個紅外傳感器，采用高發(fā)射功率紅外光電二極管和高靈敏度光電晶體管組成，檢測距離范圍為≥13mm；
7. 手勢傳感器：≥1個TOF手勢傳感器，主要用于測距；
8. 慣性傳感器：≥1個IMU6軸慣性傳感器，三軸加速度計和三軸陀螺儀；
9. 溫度傳感器：≥1個溫度傳感器，溫度精度為±2 ℃；
10. 課程包含至少14章節(jié)理論+10章節(jié)實踐至少64課時，含課程指南，學(xué)習(xí)指導(dǎo)書，實訓(xùn)手冊，教學(xué)課件，示例資料庫以及考核資料包；
11. 軟件含多機器人編程算法軟件（Windows版），驅(qū)動包（CH340串口驅(qū)動），算法包（廣度優(yōu)先搜索算法、深度優(yōu)先搜索算法、A*搜素算法、遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法等），底層支持庫（數(shù)據(jù)庫、python）。
|
