FS_ROBOT là một nền tảng nghiên cứu và học tập robot trong nhà mô-đun, có cấu trúc dựa trên xe thông minh tự cân bằng làm chủ thể, có thể hoàn thành việc giảng dạy và nghiên cứu liên quan đến xe thông minh tự cân bằng. Với bánh xe McNam, máy tính thẻ (Raspberry Pi 3B), LiDAR và các thiết bị khác, nó có thể hoàn thành việc giảng dạy và nghiên cứu khoa học về các điểm tri thức liên quan đến hệ điều hành robot ROS.

FS_ROBOT chủ yếu bao gồm bảng điều khiển lõi Cortex-M4, bảng điều khiển tự cân bằng, bảng điều khiển đa hướng, bảng cảm biến, bảng cảm biến CCD, Raspberry Pi (Raspberry Pi 3), LiDAR, camera HD, 4 động cơ giảm tốc DC, 4 bánh xe McNam, 2 lốp cao su cao cấp và các bộ phận cấu trúc hợp kim nhôm, v.v. Hoàn thành việc giảng dạy và nghiên cứu trên các nền tảng như RTOS, OpenWRT, OpenCV, ROS, Embedded, Android (ứng dụng di động) bằng cách chọn bảng lõi Cortex-M4, Raspberry Pi 3B và nhiều kết hợp khác nhau của các thiết bị cảm biến và điều khiển.

1, Mô-đun

FS_ROBOT bao gồm các kết nối hợp kim nhôm, mô-đun ổ đĩa, mô-đun điều khiển lõi và mô-đun năng lượng, một bộ phát triển robot thông minh hoàn chỉnh có thể được lắp ráp theo yêu cầu ở chế độ xe cân bằng hoặc chế độ xe đa hướng.

2, đa nền tảng

FS_ROBOT Cơ quan cơ bản và phần Driver hỗ trợ truy cập đa nền tảng. Phiên bản Cortex-M4 dành cho các tổ chức hệ thống ARM và nền tảng RTOS ở các trường trung học và cao đẳng; Phiên bản Raspberry Pi3 hướng tới các nền tảng OpenWRT, OpenCV và ROS nhúng, IoT.

3, Thú vị

FS_ROBOT thông qua sự kết hợp của các mô-đun khác nhau, có thể hoàn thành nghiên cứu về các khía cạnh liên quan của xe thông minh tự cân bằng và nền tảng di động đa hướng, chẳng hạn như lựa chọn cấu trúc xe thông minh tự cân bằng, có thể nghiên cứu nguyên tắc tự cân bằng, thuật toán điều khiển, v.v., ứng dụng của nền tảng cao hơn có thể hoàn thành nghiên cứu về xe cân bằng thông minh WiFi, thị giác máy và các chủ đề khác bằng cách chọn mô-đun Raspberry Pi. Thông qua các thành phần nền tảng di động toàn hướng, bạn có thể thực hiện nghiên cứu các chủ đề liên quan đến robot ROS, v.v., để tối đa hóa tính thú vị của chúng.

4, Mở

Phần mềm và phần cứng hệ thống FS_ROBOT đều có cấu trúc mở, khách hàng có thể mở rộng và phát triển thứ cấp theo nhu cầu của họ, tất cả mã, hệ thống và thuật toán đều là mã nguồn mở.

5, Thông minh

FS_ROBOT hỗ trợ thiết kế tương thích giữa cấu trúc cơ học và mạch điều khiển, có thể được kết hợp với hệ điều hành robot ROS mạnh mẽ, cho phép FS_ROBOT hoàn thành các chủ đề nghiên cứu liên quan như xây dựng bản đồ trong nhà, điều hướng tự động, nhận dạng dấu hiệu, nhận dạng giọng nói và hơn thế nữa.

6. Phạm vi thích ứng rộng

Hỗ trợ phát triển thói quen hoàn chỉnh, hướng dẫn tài liệu, robot thông minh cần tất cả các cảm biến và tài liệu phát triển, thích ứng với việc sử dụng giảng dạy đại học và cao cấp, cũng có thể được sử dụng cho các nghiên cứu sau đại học để làm chủ đề.

1. Thử nghiệm nền tảng phát triển Cortex-M4

Thử nghiệm đầu vào và đầu ra GPIO; Thí nghiệm tích tắc hệ thống SysTick; Thí nghiệm thu thập dữ liệu nối tiếp UART; Thử nghiệm đếm thời gian chung; thí nghiệm chụp đầu vào đĩa trực giao; Thí nghiệm lái xe động cơ PWM DC; A/D thí nghiệm chuyển đổi analog; Thí nghiệm lái xe buýt I2C; Thiết kế ngoại vi nối tiếp SPI; Thí nghiệm truy cập bộ nhớ trực tiếp (DMA); Thử nghiệm lưu trữ dữ liệu Flash; Thí nghiệm điều khiển PID; MPU6050 Giải pháp chuyển firmware DMP nội bộ; OLED hiển thị thí nghiệm; MPU6050 thí nghiệm lái xe; QMC5883L thí nghiệm lái xe; Thử nghiệm truyền qua WiFi ESP-32S; Thí nghiệm chuyển đổi analog A/D (camera CCD);

2. Phần Raspberry Pie

Xây dựng môi trường phát triển Ubuntu; Thử nghiệm môi trường phát triển OpenWRT; Thử nghiệm phát triển OpenWRT; Môi trường phát triển ROS thử nghiệm; Khung hệ thống ROS và các khái niệm cơ bản; Đăng ký nút ROS và thử nghiệm gửi tin nhắn; Hệ thống ROS thực hiện giao tiếp với khung gầm; Bàn phím điều khiển xe cân bằng Explorer; Lấy thông tin về xe cân bằng Explorer; Phát triển cảm biến laser 2D; Xây dựng bản đồ trong nhà robot và điều hướng tự động (LiDAR); Thử nghiệm cấy ghép OpenCV; Thử nghiệm nhận dạng nhãn OpenCV; Mô phỏng robot đơn giản cho hệ thống ROS

3. Thử nghiệm phía Android

Xây dựng môi trường phát triển Android; Quy trình phát triển xe thông minh; Phát triển ứng dụng xe thông minh Chi tiết