"卓尔"服务机器人系列
“卓尔”服务机器人是面向机器人工程、人工智能、自动化类、机电类等新工科专业的行业应用实践、毕业设计及科研创新的平台。“卓尔”使用行业应用级别的控制器、传感器、驱动单元、计算单元，通讯模块等，具有行业应用产品的品质和实用性，同时又具有教育所需要的开源、开放性。
（1）产品特点
●立足行业应用实践，覆盖服务机器人多场景应用；
包含各种传感器模块、计算单元和控制单元，软件系统具有自主定位、导航规划、机器视觉、人工智能技术等功能，加载相应的执行机构可满足服务机器人商用清洁、迎宾导览、物品配送、货物搬运等核心商业应用。
●品质过硬，行业应用的水准；
采用的控制器、传感器、驱动单元、计算单元、通讯模块等，具有行业标准级的品质，整机在多个服务场景实际使用，具备服务机器人的行业应用水准。
●前沿算法封装，助力科研，无需重复造轮子；
内置算法库设置了一系列先进的机器人感知传感、自主定位、导航与规控、障碍感知与规避、目标检测与识别、语音识别与人机对话等算法，代码完全开源可进行二次开发，并进行了SDK封装，提供C++，Python，ROS等接口便于调用。
●良好的软硬件开源、开放性，满足教学和二次开发的需求；
“卓尔”的内置算法软件全部开源，具备详细的注释，有良好的可读性。嵌入式控制器开放编程与调试接口，可进行二次开发，有一定技术深度和创新想法的学生可进行前沿探索与应用开发。
（2）硬件构成
“卓尔”采用“主+从”双处理器架构，符合行业级服务机器人的典型设计架构。主处理器搭载ROS机器人操作系统，负责决策、定位、导航、目标检测、人机交互功能实现，副处理器负责机器人的运动控制与执行机构控制。机器人搭载激光雷达、深度相机、惯性测量单元、超声传感器、TOF传感器等用于环境感知、导航定位、路径规划与避障。搭载六自由度协作机械臂，可实现货物的移动抓取，搬运放置等。硬件参数如下：
●主体材质：铝合金、碳纤维框架，外壳抗氧化处理，坚固、轻便、抗腐蚀和耐老化特性突出；
●移动方式：差动底盘，2主动轮、3从动轮，铝合金包胶车轮，可实现原地转弯；
●电机：双直流无刷伺服电机，驱动机器人整机运动；
●激光雷达：30m测距半径，用于机器人感知、定位、路径规划与避障；
●深度相机：用于机器人感知，定位、路径规划与避障、防跌落；
●单目相机：用于机器人环境感知、目标检测、目标跟随、巡逻安防应用等功能实现；
●超声传感器阵列： 6路，用于玻璃等透明障碍物的识别与避障；
●TOF传感器阵列： 6路，用于实现沿边、防跌落等功能；
●系统主机：intel i5工控机，已配置Ubuntu操作系统，ROS机器人系统；
●清洁装置：可升降尘推装置，可更换拖布；
●电池：25.4V、20Ah；
●充电器/基站：10A25.4V充电器，红外回充基站；
●交互系统：10寸机载Pad，搭载安卓系统实现服务机器人与人交互的UI与接口、麦克风/音响、RGB灯带等；
●六自由度协作机械臂：通过API与SDK完成基于网络通信接口的机械臂运动控制与轨迹规划。可完成3D视觉场景下的目标识别与定位，通过视觉与机械臂结合，引导机器人抓取和放置；
通讯接口： wifi、USB3.0、RS232、有线网口等。
（3）软件系统
“卓尔”机器人软件系统体系分为远程云端层、人机交互层、智能算法层、传感控制层四个层面，以及虚拟仿真软件体系。
定位技术方面：搭载激光雷达和高精度里程计，并配置有gmapping、hector、karto及cartographer等激光SLAM技术，融合激光雷达、里程计与IMU实现室内高精度定位以及不少于10000平米的超大范围建图；
导航规划方面：可进行基于栅格地图的全局路径规划（D*，A*，迪杰斯特拉等）以及局部路径规划（DWA，TEB等），同时，搭载的超声传感器可有效规避玻璃，红外测距传感器可有效识别台阶防止跌落；
视觉AI方面：搭载高性能CPU处理器，处理器内配置有openvino边缘计算框架，部署了mobile-ssd，yolo等卷积神经网络模型，能够实时识别特定目标，并将其定位跟踪，同时还可以基于计算机视觉识别特定颜色、形状的目标和二维码；
人机交互方面：可通过对机载Pad进行二次开发，完成基于触摸屏的人机交互功能，内部软件库搭载了讯飞语音识别与NLP算法库，具备语音播报功能，可实现自如的人机对话；
移动抓取方面：可通过示教器完成机械臂的拖动定位，坐标确定，干涉设定等功能。通过API与SDK完成基于网络通信接口的机械臂运动控制与轨迹规划。结合深度相机可实现3D视觉场景下的目标识别与定位，引导机械臂抓取和放置；
云端方面：机器人运行数据通过websockt上传到云服务器，包括传感器信息、地图、路径规划等，同时通过webviz做实时的展示；
虚拟仿真方面：配套对应行业应用场景的虚拟仿真软件，可以在仿真中调试相关应用场景软件并移植到本机上进行验证，参数完全一致，大大提升学习与科研创新的效能。
课程设置示例
课程名称：机器人感知与传感、图像处理与机器视觉、人工智能、SLAM与路径规划、机
械臂运动控制、服务机器人行业应用实践。
开课年级： 大三-研究生
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机器人感知与传感（22学时） |
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|---|---|---|
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课次 |
课程内容 |
学时 |
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第1次 |
激光雷达测距原理 |
2 |
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第2次 |
激光雷达数据驱动 |
2 |
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第3次 |
深度相机工作原理。 |
2 |
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第4次 |
深度相机数据驱动 |
2 |
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第5次 |
imu工作原理。 |
2 |
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第6次 |
Imu数据驱动 |
2 |
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第7次 |
Imu滤波方法 |
2 |
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第8次 |
超声波工作原理 |
2 |
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第9次 |
超声波传感器数据驱动 |
2 |
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第10次 |
TOF传感器工作原理 |
2 |
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第11次 |
TOF感器数据驱动 |
2 |
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图像处理与机器视觉（30学时） |
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课次 |
课程内容 |
学时 |
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第1次 |
Open CV概述 |
2 |
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第2次 |
图像基本操作 |
2 |
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第3次 |
像素处理与通道操作 |
2 |
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第4次 |
图像位运算 |
2 |
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第5次 |
数字图像化 |
2 |
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第6次 |
图像几何变换 |
2 |
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第7次 |
图像平滑与滤波 |
2 |
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第8次 |
图像阈值分割 |
2 |
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第9次 |
图像形态学运算 |
2 |
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第10次 |
边缘检测算法 |
2 |
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第11次 |
色彩空间与颜色识别 |
2 |
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第12次 |
霍夫变化与形状识别 |
2 |
|
第13次 |
模板匹配 |
2 |
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第14次 |
二维码检测 |
2 |
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第15次 |
目标跟踪算法 |
2 |
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人工智能（18学时） |
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课次 |
课程内容 |
学时 |
|
第1次 |
人工智能导论 |
2 |
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第2次 |
深度学习理论 |
2 |
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第3次 |
深度学习框架TensorFlow |
2 |
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第4次 |
模型训练-数据处理 |
2 |
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第5次 |
模型训练-格式转换 |
2 |
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第6次 |
模型训练-参数配置与训练 |
2 |
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第7次 |
模型训练-模型评估 |
2 |
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第8次 |
推理框架openvino |
2 |
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第9次 |
模型部署 |
2 |
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SLAM与路径规划（20学时） |
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课次 |
课程内容 |
学时 |
|
第1次 |
Gmapping建图算法 |
2 |
|
第2次 |
amcl定位算法 |
2 |
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第3次 |
Hector建图算法 |
2 |
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第4次 |
Karto建图算法 |
2 |
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第5次 |
Cartogragpher算法 |
2 |
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第6次 |
A*规划算法 |
2 |
|
第7次 |
D*规划算法 |
2 |
|
第8次 |
DWA局部规划算法 |
2 |
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第9次 |
TEB局部规划算法 |
2 |
|
第10次 |
轨迹跟踪算法 |
2 |
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第11次 |
控制器算法 |
2 |
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第12次 |
脱困算法 |
2 |
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机械臂运动控制（22学时） |
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课次 |
课程内容 |
学时 |
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第1次 |
机械臂通讯接口实现 |
2 |
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第2次 |
Moveit！基础 |
2 |
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第3次 |
机械臂单关节运动 |
2 |
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第4次 |
指定位姿运动 |
2 |
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第5次 |
机械臂示教与重复定位 |
2 |
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第6次 |
机械臂手眼标定 |
2 |
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第7次 |
机械臂运动规划 |
2 |
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第8次 |
机械臂规划避障 |
2 |
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第9次 |
复合机器人应用-自主识别抓取水瓶 |
2 |
|
第10次 |
复合机器人应用-自主开门 |
2 |
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第11次 |
复合机器人应用-自主无序分拣 |
2 |
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服务机器人行业应用实践（54学时） |
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课次 |
课程内容 |
学时 |
|
第1次 |
行业应用机器人分析 |
2 |
|
第2次 |
软件架构设计 |
4 |
|
第3次 |
交互系统设计 |
8 |
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第4次 |
人机接口设计 |
8 |
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第5次 |
交互模块开发 |
8 |
|
第6次 |
算法模块开发 |
8 |
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第7次 |
业务逻辑开发 |
8 |
|
第8次 |
整体调试 |
8 |