ROS复合机器人开发平台是基于机器人操作系统(ROS)的综合开发教学平台，集成视觉、激光雷达、运动控制等多种传感器与执行器模块，为高校机器人工程与人工智能专业提供完整的机器人技术开发与实践环境。
| 主控平台 | 英伟达Jetson Xavier NX / Intel NUC i5可选 |
| 操作系统 | Ubuntu 20.04 + ROS Noetic / ROS2 Foxy |
| 传感器套件 | 激光雷达、立体相机、IMU、编码器、超声波等 |
| 机器人平台 | 差分驱动移动底盘、机械臂、机器人视觉云台 |
| 开发工具 | RViz、Gazebo、Python/C++开发环境、图形化编程 |
| 通信接口 | Wi-Fi、蓝牙、以太网、USB3.0、CAN总线 |
| 支持算法 | SLAM、导航、视觉识别、深度学习、路径规划 |
| 教学资源 | 配套课程、实验指导、案例库、视频教程 |
ROS复合机器人开发平台采用模块化分层架构设计，从硬件到软件形成完整的机器人技术体系：
包含各类传感器、执行器、控制器等物理设备，采用工业级部件，确保系统稳定可靠
设备驱动程序，实现硬件功能抽象，提供标准化接口，便于上层应用调用
基于ROS的消息通信、坐标转换、分布式计算等功能，实现各功能模块松耦合集成
SLAM、路径规划、目标识别等核心算法实现，提供机器人智能行为基础
提供教学实验、项目开发所需的工具与接口，支持多种开发方式与语言
基于Gazebo的仿真环境，支持机器人模型与环境的虚拟仿真，加速开发与测试
ROS复合机器人开发平台包含以下核心组件：
配备高精度编码器与电机驱动器，支持精确运动控制，最大载重15kg，续航时间3-4小时
6自由度机械臂，最大负载500g，工作半径500mm，支持位置与力控制，可进行抓取与操作任务
360°扫描激光雷达，扫描频率10Hz，测距范围12m，用于环境感知与SLAM建图
深度相机与RGB相机组合，支持3D环境感知、目标检测与跟踪，视场角90°
搭载支持AI加速的处理器，具备强大的计算能力，支持实时图像处理与深度学习模型运行
预装Ubuntu和ROS系统，配置开发环境与工具链，包含常用功能包与算法库
平台支持以下机器人技术实验项目：
ROS通信机制、节点开发、话题与服务、参数服务器、坐标变换等基础实验
激光雷达数据处理、深度相机应用、IMU数据融合、多传感器标定等实验
差分驱动控制、电机PID调参、运动学正逆解、轨迹规划与跟踪等实验
Gmapping、Cartographer、RTABMap等SLAM算法应用，2D/3D地图构建实验
基于ROS Navigation Stack的导航系统开发，全局与局部路径规划，动态避障等实验
目标检测与识别、视觉跟踪、视觉伺服控制、视觉SLAM等实验
基于MoveIt的机械臂运动规划，逆运动学求解，轨迹生成，抓取规划等实验
基于Gazebo的机器人建模与仿真，物理引擎参数调整，传感器仿真等实验
基于TensorFlow/PyTorch的机器人视觉感知，目标检测，姿态估计等AI应用实验
室内服务机器人、智能巡检机器人、协作机械臂等综合应用开发项目
功能模块可拆卸与扩展，支持不同教学需求的灵活配置，降低学习门槛的同时提供成长空间
基于开源ROS生态系统，提供开放接口与二次开发能力，支持学生自主创新与项目拓展
虚实结合的教学模式，支持在仿真环境中快速验证算法，再迁移至实体平台，提高实验效率
从底层驱动到高级应用的完整技术链路，使学生建立系统化机器人知识体系，培养解决复杂问题的能力
平台技术与工业应用紧密结合，使用业界主流开发框架与工具，缩小学校教学与企业需求的差距
配套完整的课程体系、实验指导、案例库与技术支持，降低教师教学难度，提高学生学习效果
ROS复合机器人开发平台适用于以下场景：
为机器人工程、人工智能、自动化等专业提供系统化机器人技术教学平台
为机器人导航、SLAM、计算机视觉等领域研究提供开发与验证平台
支持机器人竞赛、创新创业项目开发，提供技术支持与平台基础
为服务机器人、工业机器人等产品的概念验证与原型开发提供硬件平台
ROS复合机器人开发平台提供丰富的配套教学资源：
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