O FS_ROBOT é uma plataforma modular de aprendizagem e pesquisa robótica interna, estruturalmente baseada em veículos inteligentes auto-equilibrados, que podem completar o ensino e a pesquisa de interesses relacionados com veículos inteligentes auto-equilibrados. Suplementado com a roda McNamer, computador com cartão (Raspberry Pi 3B), radar a laser e outros dispositivos, pode completar o ensino e a pesquisa científica sobre os pontos de conhecimento relevantes do sistema operacional robótico ROS.

O FS_ROBOT é composto principalmente por placas de controle de núcleo Cortex-M4, placas de acionamento auto-equilibradas, placas de acionamento omnidirecional, placas de sensores, placas de sensores CCD, Raspberry Pi 3, radar laser, câmeras de alta definição, quatro redutores de corrente contínua, quatro rodas McNamm, dois pneus de borracha de alta qualidade e peças estruturais de liga de alumínio. Ensine e pesquise em plataformas como RTOS, OpenWRT, OpenCV, ROS, Embedded, Android (APPs móveis) escolhendo uma combinação diferente de placas Core Cortex-M4, Raspberry Pi 3B e vários dispositivos de sensores e controle.

1 - Modulação

O FS_ROBOT é composto por conexões de liga de alumínio, módulos de acionamento, módulos de controle de núcleo e módulos de potência, um conjunto completo de desenvolvimento de robôs inteligentes que pode ser montado em modo de veículo equilibrado ou em modo de veículo em toda direção, conforme necessário.

2. múltiplas plataformas

O mecanismo subjacente FS_ROBOT e a seção de driver suportam acesso multiplataforma. A versão Cortex-M4 é destinada a instituições de ensino e pesquisa de sistemas ARM e plataformas RTOS em instituições de ensino médio e superior; A versão do Raspberry Pi3 é voltada para as plataformas OpenWRT, OpenCV e ROS incorporadas, IoT e outras direções.

3, divertido.

FS_ROBOT por meio de diferentes módulos combinados, pode concluir a pesquisa sobre veículos inteligentes auto-equilibrados e plataformas de mobilidade omnidirecional, como a escolha da estrutura de veículos inteligentes auto-equilibrados, pode estudar seu princípio de auto-equilíbrio, algoritmos de condução, etc., aplicações de plataformas mais altas podem concluir pesquisas sobre veículos inteligentes de equilíbrio WiFi, visão de máquina e outros temas selecionando o módulo Raspberry Pi. Através dos componentes da plataforma móvel omnidirecional, é possível realizar a pesquisa de tópicos relacionados ao robô ROS, etc., maximizando seu interesse.

4 – Abertura

O software e o hardware do sistema FS_ROBOT são estruturas abertas, os clientes podem escalar e desenvolver segundo suas necessidades, todo o código, sistemas e algoritmos são de código aberto.

5 – Inteligência

O FS_ROBOT é projetado para ser compatível com a estrutura mecânica e o circuito de acionamento, combinado com o poderoso sistema operacional robótico ROS, permitindo que o FS_ROBOT complete temas de pesquisa relacionados com a construção de mapas internos, navegação autônoma, reconhecimento de marcas e reconhecimento de voz.

6 Ampla gama de adaptação

Suporta o desenvolvimento completo de rotinas, materiais de instrução, todos os sensores e documentação de desenvolvimento necessários para robôs inteligentes, adaptado para uso em ensino de graduação e alto nível, e também pode ser usado como plataforma de pesquisa científica para cursos de pós-graduação.

Plataforma de Desenvolvimento Cortex-M4

Experimento de entrada e saída GPIO; Sistema SysTick Ticking Experimento; Experimento de transmissão e recepção de dados de porta serial UART; Experimento de contagem de temporizador universal; Experimento de captura de entrada de disco ortogonal; Experiência de motor de corrente contínua PWM; Experimento de conversão modular A/D; Experimentos de condução de ônibus I2C; Projeto periférico serial SPI; Experimento de acesso direto à memória (DMA); Experimentos de armazenamento de dados Flash; Experiência de controle regulador PID; MPU6050 Resolução de port de firmware DMP interno; Experiência de exibição OLED; Experimento de condução MPU6050; Experimento de condução QMC5883L; Experimento de transmissão WiFi ESP-32S; Experimento de conversão modular A/D (câmera CCD);

2. Parte de Raspberry Pi

Ambiente de Desenvolvimento Ubuntu; Experimentação do ambiente de desenvolvimento OpenWRT; Experiência de desenvolvimento OpenWRT; Experiência em ambiente de desenvolvimento ROS; Quadro do sistema ROS e conceitos básicos; Experimentos de assinatura de nós ROS e envio de mensagens; Comunicação entre o sistema ROS e o chassi; teclado para controlar o veículo de equilíbrio Explorer; Obter informações sobre o veículo de equilíbrio Explorer; Desenvolvimento de sensores laser 2D; Construção de mapas internos robóticos e navegação autônoma (radar a laser); Experimentação de OpenCV; Experimento de identificação de etiquetas OpenCV; Simulação robótica simples do sistema ROS

3.Experimentação Android

Ambiente de desenvolvimento Android; Processo de desenvolvimento de veículos inteligentes; Desenvolvimento de aplicativos de veículos inteligentes