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人工智能机器人开发套件
产品型号：FS_AIROBOTB
1.采用了人工智能计算机视觉与语音技术+嵌入式Linux技术+ROS机器人技术的融合；
2.同时满足了“人工智能+嵌入式”、“人工智能+机器人”的基础教学需求；
3.设计了多个创新教学项目：ROS地图构建、SLAM自主导航、手识识别、语音识别与合成、远程遥控、物体跟踪、导航与货物抓取归位等；
4.百度AI开放平台调用；
5.视觉摄像头结合机械臂，采用了移动侦测目标方式（非固定摄像头方式）；
6.配套设计了系统的“嵌入式人工智能”课程体系；
7.配套系统的Python、TensorFlow、PaddlePaddle及人工智能机器学习相关理论及应用实验；
8.配套系统的STM32开发、ROS机器人开发的相关理论及应用实验。
2.同时满足了“人工智能+嵌入式”、“人工智能+机器人”的基础教学需求；
3.设计了多个创新教学项目：ROS地图构建、SLAM自主导航、手识识别、语音识别与合成、远程遥控、物体跟踪、导航与货物抓取归位等；
4.百度AI开放平台调用；
5.视觉摄像头结合机械臂，采用了移动侦测目标方式（非固定摄像头方式）；
6.配套设计了系统的“嵌入式人工智能”课程体系；
7.配套系统的Python、TensorFlow、PaddlePaddle及人工智能机器学习相关理论及应用实验；
8.配套系统的STM32开发、ROS机器人开发的相关理论及应用实验。
FS_AIROBOTB是一款小型，低成本，完全可编程，基于ROS的移动机器人。它旨用于教育，达到研究产品原型和爱好应用的目的。精心设计的金属结构能够轻易完成机械结构搭建，配合高性能的微处理器，多种常用的传感器，若干电机及舵机，方便进行机器人结构的运动特性、微处理器及机器人操作系统等方面的实验。车身安装有机械臂，使用强大的Moveit控制，可以完成在线仿真，碰撞检测，环境模拟等操作。车身配备有摄像头，方便查看目标在摄像头所在范围的区域，实现对目标的实时监控。结合人工智能，基于TensorFlow框架开发完成训练模型、调试参数、打包模型一系列人工智能开发流程，让学生更快掌握人工智能开发技能。
1.手势识别
通过在背景中查找手部区域所在的位置，并将手部特征进行提取，完成手势识别。
2.目标跟踪
选择跟踪区域，ROS机器人或者机械臂会对选择的目标进行实时跟踪，并可以查看目标在摄像头所在范围的区域。
3.语音识别与合成
通过麦克风阵列完成语音采集，将采集到的语音进行识别，并在识别完成对其识别到的文字信息进行提取，找到需要匹配的技能之后，一方面，对该技能进行控制下发，另一方面，将需要应对的文字进行语音合成，合成后播放，完成应答 。
4.ROS机器人、机械臂远程控制
通过PS2完成对ROS机器人以及机械臂的控制，包括ROS机器人基于麦克纳姆轮在平面上的360度运动，以及机械臂的运动抓取控制等等。
5.Slam地图构建
在硬件上采用rplidar-A1雷达和带码盘的直流减速电机来分别提供深度信息和里程计信息，利用ros中开源项目gmapping功能包，通过仿真软件rviz，实现室内slam地图构建。
6.navigation自动避障导航
在已经构建完成的地图上，利用开源项目amcl定位功能包和move_base功能包，并采集雷达和里程计信息，使用仿真软件rviz，实现机器人的自动避障导航。
通过在背景中查找手部区域所在的位置，并将手部特征进行提取，完成手势识别。
2.目标跟踪
选择跟踪区域，ROS机器人或者机械臂会对选择的目标进行实时跟踪，并可以查看目标在摄像头所在范围的区域。
3.语音识别与合成
通过麦克风阵列完成语音采集，将采集到的语音进行识别，并在识别完成对其识别到的文字信息进行提取，找到需要匹配的技能之后，一方面，对该技能进行控制下发，另一方面，将需要应对的文字进行语音合成，合成后播放，完成应答 。
4.ROS机器人、机械臂远程控制
通过PS2完成对ROS机器人以及机械臂的控制，包括ROS机器人基于麦克纳姆轮在平面上的360度运动，以及机械臂的运动抓取控制等等。
5.Slam地图构建
在硬件上采用rplidar-A1雷达和带码盘的直流减速电机来分别提供深度信息和里程计信息，利用ros中开源项目gmapping功能包，通过仿真软件rviz，实现室内slam地图构建。
6.navigation自动避障导航
在已经构建完成的地图上，利用开源项目amcl定位功能包和move_base功能包，并采集雷达和里程计信息，使用仿真软件rviz，实现机器人的自动避障导航。
