icon启智MANI机器人icon

启智MANI是一款专门用于移动抓取教学的机器人平台。其拥有麦克纳姆轮全向移动底盘、硬件里程计、激光测距雷达、立体视觉相机、四自由度机械臂等一系列配置。机载计算单元集成384枚GPU硬件加速器,具有极强的三维图形处理和神经网络运算能力。所有实验例程基于ROS机器人操作系统,实验内容覆盖ROS的Navigation、MoveIt、OpenCV、PCL等多个子系统和函数库,完整实现环境建图、定位导航、运动学规划、机器视觉和三维感知等经典技术。除了基于硬件实体的现场实验,还特别设计了基于Gazebo的软件仿真实验,非常适合移动抓取机器人技术的教学和研究。

底盘系统
启智MANI机器人底盘为麦克纳姆轮四驱结构,具备360°全向移动特性。减震系统采用针对麦克纳姆轮进行特别优化的增强型麦弗逊独立悬挂,相较于传统麦弗逊,具有更强的轮面稳定性,确保麦克纳姆轮与地面的接触角度,在提高越障能力的同时,依然保持了全向运动的位移精度。
激光雷达
启智MANI机器人使用新版本的RPLIDAR激光雷达。相较于旧版本,在360°全方向扫描障碍物的同时,具备更高的采集频率和更远的探测距离,进一步增强了机器人的环境探测能力和运动避障性能。
机械臂
启智MANI机器人搭载了一台OpenManipulator-X机械臂。该机械臂运动轻巧灵活,每个关节都具备位置环和电流环控制功能,可通过总线通讯精确反馈每个关节的当前角度。结合ROS的MoveIt!子系统,可以轻松实现机械臂的运动学正反解,快速精准的完成各种物体抓取和放置任务。
GPU硬件加速
启智MANI机器人的主控计算机,使用NVIDIA新推出的Jetson Xavier NX运算单元,在保持车体结构紧凑的同时,带来了强大计算性能。Jetson Xavier NX内置 384 枚 CUDA 硬件运算核心、48 个 Tensor Core 和 2 个 NVDLA 引擎,具备21 TOPS 的计算加速能力。如此强悍的性能,让其可以并行运行多个现代神经网络,并同时处理来自多个传感器的高分辨率数据。
三维视觉系统
启智MANI机器人的视觉系统,使用微软新推出的第四代Azure Kinect立体相机。该相机集成了深度,视觉,声音和方向四大类传感器,其中包括100万像素TOF深度传感器、1200万像素RGB彩色摄像头、7麦克风圆形阵列和6轴惯性测量单元IMU。三维视觉分辨率比上一代Kinect提高了四倍,探测范围扩大了50%,配合强大的GPU计算能力,可以更快更精确的识别、定位和追踪目标物体。
icon机器人硬件概况icon
负载能力/工作环境
负载能力 启智 MANI 机器人重量约为 20kg(包含抓取组件),承载能力50kg。
工作环境 启智 MANI 机器人是室内机器人,在此环境之外运行可能会损坏机器人。工作地面需要 能够承载不小于20kg的重量。建议使用商用地毯、瓷砖等较硬的材质。启智 MANI 机器人 原则上在水平地面上工作,坡道坡度不大于30度,坡道倾斜度过大可能导致底盘倾覆。
防护措施/温度和湿度
防护措施 启智MANI机器人不具备防水功能,在任何情况下,启智MANI机器人都不应该与雨水、雾、地面积水以及任何其他液体接触,否则可能导致电路或机构损坏。
温度和湿度 启智MANI机器人设计工作温度为15°C到35°C之间,使用中务必远离明火和其他热源。
icon电控系统概述icon

启智 MANI 机器人电控系统组成包含 1 个 Jetson NX 运算单元、1 组电池模块、1 个电源 管理板、1 个底层主控板、4 个伺服电机模块和一条四自由度机械臂。运算单元运行 ROS 操 作系统,扩展出一路 USB-HUB 位于显示屏后方。计算单元通过 USB 与底层主控板相连,底 层主控板通过 RS485 总线连接 4 个伺服电机模块和机械臂。电机模块通过电源管理板为整个系统供电。

icon通讯链路icon

底盘控制器通过 RS485 总线与底盘伺服电机模块以及机械臂通讯,以 50ms 为周期下发 速度、位置等控制信息,并接收伺服电机反馈的实时位置和绕组电流信息。将系统内伺服电 机模块的反馈数据进行重新封装后,整体以 50ms 周期向运算单元发送。运算单元通过 USB 接口连接主控板,主控板内置 FTDI 接口转换芯片,把 USB 接口转换为 UART 串行接口,通 过 UART 与控制核心 STM32 以 115200 波特率通讯。

启智 MANI 的伺服电机模块内部包括有刷电机、正交编码器、行星齿减速器、驱动控制 板。有刷电机的尾轴直接与正交编码器连接,输出轴与行星齿减速器连接,经减速后输出。 启智伺服电机模块内置驱动控制板以 TI 的 TMS32F28062 数值信号控制器为核心,实现电流 环、速度环、位置环控制。电流环伺服周期为 50us,速度环、位置环伺服周期为 1ms。

电源供电
启智 MANI 机器人的电池模块由 7 枚 3500mA/h 容量的锂离子电池串联组成,内置电池 保护板。电池模块输出电压与当前剩余电量有关,剩余电量越少电压越低,正常工作输出电 压应该在 23.1V 到 29.4V 之间。
开关层级
启智 MANI 机器人的开关分为两个层级,一个是总电源开关,另一个是动力开关。按下 总电源开关,机器人的运算单元会开始启动。然后打开动力开关(旋动让其弹起),底盘电 机模块和机械臂上电。动力开关受控于总电源开关,只有当总电源开关打开时,动力开关才 起效。编程调试中若出现突发情况,可以单独关闭动力开关,让机器人停止运动,而运算单 元继续保持运行。
icon软件功能icon
URDF模型描述
启智MANI机器人具备完整的URDF模型描述,可以在ROS系统里直接加载。
三维立体视觉
启智MANI机器人采用第四代的TOF立体相机,探测距离达到12米,最大视角120°,适用于对室内环境的三维模型重构。
SLAM环境建图
启智MANI机器人装备了新一代360°激光雷达,可以实时扫描机器人周围的障碍物分布状况,借助HectorSLAM和GMapping算法,创建环境地图。
自主定位导航
启智MANI机器人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进行自主导航。
机械臂运动学
启智MANI机器人可使用MoveIt!子系统对机械臂进行运动学正反解计算,并完成运行路径的自动规划。
物品抓取
启智MANI机器人通过立体相机获得三维点云,对点云中的物品进行检测、匹配和轮廓辨识,计算每个物品的外形尺寸和三维空间坐标。然后使用机械臂完成物品抓取操作。
多机器人系统
启智MANI机器人可以多台实现相互配合协作。基于ROS开发的群体决策模型,拥有任务分解、效用考核、角色分配、行为同步等多个层级的系统架构,能够很好的协调多个机器人协同完成复杂任务。
GAZEBO仿真系统
启智MANI机器人的模型文件具备完整的物理惯量和传感器配置描述,可以在GAZEBO仿真环境里直接加载。附赠的源码资源中,包含多个物理仿真场景,可以脱离机器人实体,在纯软件环境中进行算法模拟。
icon教学资源icon

启智MANI机器人配备实验指导书,设计了22个课程实验,所有实验均进行了详细实验步骤图文描述,方便用户老师进行课程编排。

产品附赠所有实验的参考课件PPT,助力老师快速开课。 产品附带源码完全开放,支持进一步的扩展开发。

icon综合实训icon

随着人民生活水平的不断提高,绿色生态、健康环保的生活方式开始逐渐被重视。尤其是垃圾分类处理的政策实施,在减少城市垃圾产出,改善市容街道环境方面取得了巨大成效。

为了将“新基建”的理念贯彻到垃圾分类处理的事业中,进一步提高垃圾分类的质量和效率,我们专门设计了垃圾分拣机器人这么一个综合实训项目。用人工智能、环境建模、定位导航等技术手段进一步提高垃圾分类过程的自动化水平,真正达到环保高效并且能够大范围复制推广的目的,为我国人民的生活质量改善贡献一份努力。该实训项目要求机器人运行在一个模拟公共场所的场景中,自动进行巡逻导航。在不触碰损坏公共设施的前提下,搜集场景中的垃圾物品,并将其投入对应颜色的分类垃圾箱内。

实训场景示意图

启智MANI机器人搜集环境中的垃圾物品

启智MANI机器人将垃圾物品投入相应分类的垃圾箱

在综合实训中,充分运用了启智MANI机器人的建图导航和视觉抓取等多种技能。很好的将机器人课程中的分散的独立知识点进行了融合贯通,让学生真正做到学以致用,学之能用,最大程度的投入到机器人各项技术的学习实践中来,为将来在人工智能行业的就业和学术研究奠定一个坚实的基础。

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