本机器人为参加比赛所用，是一款融合机械结构设计、嵌入式控制、环境感知与数据传输技术的一体化设备。采用STM32H743作为主控制器，使用大疆生产的3508和6020电机，移植FreeRTOS实时操作系统，规划运动控制、传感器数据采集、通信等任务调度，任务响应时间≤10ms。 - 底盘设计：采用四轮差速驱动结构，搭配麦克纳姆轮可选配置，兼顾平地高速移动（最大速度1.2m/s）与复杂地形通过性，最小转弯半径为0mm（原地转向）。 - 负载模块：搭载可360°旋转的双自由度云台，最大负载2kg，支持巡检设备（摄像头、传感器）的灵活调整，适配不同高度与角度的巡检需求。 - 减震防...

机器人爬楼

人工智能-机器人阿白

为实现稳定爬楼功能，需先搭建RPO2机器人主体框架。核心设计围绕三方面展开：一是精准调节运动关节，重点控制髋关节、膝关节的转动角度与运动速率，确保关节动作能适配不同规格楼梯的台阶高度；二是动态重心调节，通过机身内置的配重模块与关节协同运作，实时调整机器人重心位置，避免攀爬过程中失衡倾倒；三是加装红外测距传感器与视觉传感器，实时捕捉台阶间距、高度等环境数据，并反馈至控制系统。三者联动下，RPO2机器人可根据实时信息调整动作，平稳完成爬楼操作。...

轮足变形机器人

人工智能-机器人 Luis

设计并实现了一款可在四足步行和轮式移动之间自由切换的轮足机器人。项目综合运用了伺服电机、单片机控制、传感器感知与嵌入式编程技术，实现了机器人在复杂地形下的自适应运动能力。通过结构设计与运动控制算法，机器人能够在需要稳定性时采用四足步行，在需要速度与效率时切换为轮式移动，兼顾灵活性与机动性。该项目展示了在机器人结构创新与多模态控制上的探索，并为多场景机器人应用提供了实验验证...

基于ROS的自主抓取机器人系统

人工智能-机器人 gyc

核心目标：实现机器人自主导航至多目标点，完成动态物体识别、精准抓取及定点放置的完整任务链。技术实现：导航控制：基于 move_base 动作服务器实现多点位路径规划与导航 (使用 MoveBaseAction)，管理包含 10+ 目标点的复杂序列。视觉识别：利用 OpenCV 的 HSV 色彩空间动态阈值分割技术 (cv2.inRange, cv2.findContours)，实时识别目标物体（红/黄方块）并精确计算质心坐标...

机器人自动焊接系统

人工智能-机器人乐意李

对接可拖拽式机器人、PLC、奥泰焊机，实现记录焊接点位并保存，生成对应的焊接动作路径。完成后选择对应焊接工艺，实现自动焊接功能。角色：整体需求调研，功能设计、开发...

无人驾驶感知系统

人工智能-机器人伊布西弄

在港口 L4 无人驾驶卡车与高速氢能卡车项目中，主要负责多传感器融合与目标跟踪模块的研发与落地。基于激光雷达、毫米波雷达、摄像头的数据，构建了稳定的结果级融合框架，并结合匈牙利匹配+卡尔曼滤波+IMM 算法实现多目标的实时跟踪与轨迹预测。为保证在复杂交通环境下的安全性，设计并优化了轨迹预测模型，显著提升车辆在变道、跟车、避障等场景下的表现。同时，在 VTD 仿真平台搭建了激光雷达和毫米波雷达插件，模拟真实传感器输出，实现了算法的闭环验证。我在其中不仅完成了算法研发，还负责 ROS/ROS2 接口开发、调试与实车验证，最终项目成功通过测试并投入示范运营，体现了在传感器融合、目标...