(智能复合机器人)东南大学-结果公告(CB102862023002011)

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基本信息： 申购单号：***************** 申购主题：智能复合机器人 采购单位：**** 竞价开始时间：****-**-** 竞价截至时间：****-**-** 币种：人民币 付款方式：货到验收合格后付款 备注说明： 质疑说明：如果对成交结果有异议，请在发布成交结果之日起三个工作日内向采购单位提出质疑 成交总额：*****.* 送货时间：发布竞价结果后*天内送达 安装要求：免费上门安装（含材料费） 收货地址： 竞价结果： 采购项 品牌 单项预算 成交单价 质保及售后服务 技术参数 数量 单位 型号 成交总价 成交供应商 智能复合机器人 组装 *****.** 按行业标准提供服务 一、硬件** ▲*、底盘基于*轮主动+*轮从动的差速驱动结构，且主动轮需为伺服轮毂电机。 *、主体净重≤**kg，尺寸不超过***mmx***mmx****mm（长*宽*高），防护等级IP**。 *、最大负载≥**kg，最大速度≥* m/s，最大爬坡角度>**°，最小拐弯半径*m（原地自转）。 *、电池电压≥**V，电池容量≥**Ah，整机续航时间**-**小时，待机时长**-**小时，具有电池充放电保护、过流过压保护、电压显示、电量显示等功能。 ▲*、USB扩展接口数量≥*，电源扩展接口数量≥**，必须包含MR**、XT**以及XT**这三种接口，可提供*V、**V以及**V的电源输出，通信拓展接口支持 CAN 和 SBUS。 *、须搭载 IPS 显示屏幕，屏幕尺寸≥**英寸，分辨率不低于****x****。 ▲*、须配备安全急停开关按钮，紧急时刻按下即可制止机器人运动。 ▲*、须搭载处理器不低于 Intel 酷睿 i*系列的工控机，工控机须具备独立显卡，且显卡显存≥*GB，内存≥**GB，安装有容量≥***GB的固态硬盘。此外，须配备高性能无线网卡，传输速率≥***Mbps，且支持蓝牙*.*。 *、须搭载不少于一个*D 单线激光雷达，激光雷达扫描角度>***°，测量范围≥**m，厘米级精度，扫描频率≥**Hz，角度分辨率≤*.**°。 **、须搭载不少于一个深度立体相机，深度范围*.*—*.*m，深度视场角度 ≥**°，深度图像帧率≥**fps。 ▲**、须搭载二轴伺服云台，Pitch轴运动范围≥***°，Yaw轴运动范围≥***°。 ▲**、须搭载语音识别相关硬件，包含不少*个立体扬声器和*个麦克风。 ▲**、须搭载姿态传感器，提供包括: 俯仰、滚转、 航向、旋转四元素航姿信息，传感器模块内部自带标定数据和数据处理, 可直接输出三维姿态信息。 二、软件** *、URDF模型描述：具备完整的URDF模型描述，包含了机器人所有元素的模型文件，可在ROS系统里直接加载，便于在Rviz中直接观察机器人关节等元素。 *、SLAM环境建图：搭配激光雷达可实时扫描终端周围的障碍物分布状况，借助HectorSLAM、Gmapping、Cartographer、Karto等算法实时创建环境地图。 *、自主定位导航：支持将激光雷达扫描的距离信息与电机里程计数据进行融合，使用AMCL方法进行地图定位，结合ROS的move_base和DWA算法实现自主导航。 ▲*、图像处理：基于OpenCV实现颜色识别、手势识别、人脸识别、视觉巡线等**多个功能案例，提供相应的开源代码，学习机器视觉基础内容。 *、*D立体视觉：装备立体相机，可用于对室内环境的三维模型重构；支持使用点云库，可获取三维图像传感器的数据在ROS中使用，实现机器人*D物体识别和三维重建。 *、传感器融合：集成霍尔编码器减速电机、IMU、深度立体相机、激光测距雷达，传感器可提供最原始的数据，将立体相机三维点**激光雷达SLAM二维地图进行融合，更好整合环境信息。 ▲*、机器学习实践：系统适配了MediaPipe 、 Yolo等开源机器学习框架，可实现人体姿态识别、目标检测、二维码识别和跟随等功能，提供对应机器学习框架的开发应用案例。 *、语音交互实践：集成语音阵列模块，支持语音交互、语音播报、语音识别、语音控制以及语音导航等功能，提供语音开发的应用案例和使用教程。 *、仿真实验：提供二维环境和三维环境的仿真平台，支持Gazebo、Stage与ROS可无缝连接进行运动控制、自主导航仿真。 **、Python编程实践：基于ROS提供不少于**个机器人相关Python编程应用案例，包括对ROS部分功能的调用以及对机器人的控制，在学习机器人的同时，提升Python编程能力。 **、ORB_SLAM实践：集成整套ORB_SLAM系统，包括视觉里程计、跟踪、回环检测、单目、双目、RGBD 相机的接口，提供相应的使用教程和应用案例，体验视觉SLAM的魅力。 **、脚本系统：提供一键安装脚本，通过一键安装脚本可快速搭建Ros开发环境和编译控制程序，脚本支持选择ROS Kinetic、ROS Melodic、ROS Noetic的任意版本搭建开发环境。 ▲**、远程协助系统：集成远程协助系统，提供远程协助支持，实现远程操控、管理等操作，远程协助系统支持快速启动和长时间连接。 **、提供教程：包含套件组成、安装说明、演示Demo、操作说明，出厂预装系统，提供源代码。 ★**、须安装OpenRE运动控制系统和HandsFree机器人软件系统，提供巡逻系统软件和惯性姿态解算软件，满足ROS开发、SLAM研究、机器视觉研究的需求。（提供佐证视频） 三、▲综合应用 *、工厂运输机器人系统 机器人的工作流程是基于提前构建的地图，当机器人到达指定位置时，会发出语音提示，操作员装好物品后，给机器人选择目标点的位置，机器人获取到目标点的坐标后导航到该点并发出语音提示，任务结束后由操作员下达指令让机器人回到待定区，支持自定义语音以应对复杂的工作场景。操作员可在屏幕上进行人机交互和下达任务并查看已下达的任务状态。 *、智慧农业采摘机器人系统 智慧农业采摘机器人系统利用移动底盘的激光雷达获取非结构化环境的物体位置信息，并通过 SLAM 算法将位置信息转换为非结构化环境的导航地图。紧接着，机器人系统通过摄像头获取图像数据，通过深度学习算法对含有苹果的图像数据进行处理，计算得出苹果的大概位置。随后机器人对当前位置与苹果位置作比较，并向移动底盘发送运动指令，使机器人移动到苹果附近。接下来利用深度摄像头的位置判断能力，结合视觉识别算法，通过视觉伺服算法实时修正误差，实现控制机械臂抓取苹果的功能。 *、远程安防巡检机器人系统 远程安防巡检机器人系统基于移动平台、高清摄像头、视觉系统和控制系统，可完成自主导航、智能避障、路径规划、定点巡逻、语音播报等功能。支持远程人工操控，机器人摄像头获取周围环境图像数据，通过*G/*G网络传输到云服务器，驾驶舱通过拉流获取远程服务器的图像数据，根据实时的图像数据操作驾驶舱控制器，本地服务器获取到控制器的指令后返回远程服务器并且下发到机器人上，使机器人及时做出相应操作，机器人还可根据环境的突发情况做出紧急操作。 四、教学** *、▲ROS机器人实验课程： 不少于**个专题，不少于***个实验内容，参考内容如下所示。 (*) 机器人快速上手：准备开始，硬件驱动测试，遥控机器人，重要的 Topic (*) Ubuntu基础讲解：安装 Ubuntu 系统，虚拟机安装 Ubuntu，远程终端连接，远程桌面连接，配置 ROS 和 HandsFree 开发环境，获取工控机 IP 地址 (*) Python编程：基于Python的传感器数据读取，基于Python的运动控制，基于Python的自主导航，Python进阶编程，基于Python的机器人自主巡逻。 (*) 机器视觉：简单的视觉案例，二维码识别，二维码跟踪，目标识别，OpenCV 安装与应用 (*) 机器语音：机器语音—语音控制 (*) SLAM：四种方式建图，RGBD_SLAM，ORB_SLAM v* (*) 自主导航：无人车自主导航，基于Python的自主导航 (*) 仿真实验：Rviz 仿真实验 (*) 机械臂应用：机械臂目标抓取 (**) APP控制机器人：APP使用教程 *、人工智能实验课程 不少于*个专题，不少于**课时，参考内容如下所示。 (*) Linux编程基础，不少于**节 主要讲述 Linux系统的一些常用操作，如Ubuntu的安装、shell命令以及脚本的使用、环境变量和软件安装与卸载等机器人开发中必备的Linux操作系统相关知识，为开发者打下坚实的基础 (*) Python 实践开发，不少于**节 带领开发者全面学习实践从Python的基本数据类型到语句、容器、函数、再到面向对象编程，使开发者掌握开发过程中需要使用的Python基础内容 (*) 机器学习基础，不少于**节 为开发者介绍人工智能、机器学习的基础知识点，带领开发者学习并实践一些常见的如KNN、朴素贝叶斯以及K-Means等算法，达到让开发者快速入门机器学习的目的。 (*) 深度学习框架之TensorFlow，不少于**节 本专题主要介绍深度学习的基础内容如神经网络，并引入 TensorFlow 框架，学习该框架的基本使用方法，在完成神经网络基础和卷积神经网络的学习以后，尝试设计神经网络来解决问题 *、提供在线开源代码 配套源码已托管在在线平台，**Github或者Gitee，可随时随地访问该仓库并学习。 *、▲提供在线教程 本产品提供丰富的在线教程。 *.* 台 组装 *****.** ***************