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創澤機器人底盤系列圖片
 
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輪式移動機器人底盤-創澤方舟云海水滴機器人底盤

來源:創澤機器人      編輯:創澤      時間:2022/8/18      主題:其他   [加盟]

隨著人工智能技術的發展,我國服務機器人市場也迎來了爆發式增長,服務機器人市場的增速必然帶動其相關核心技術增長,移動機器人底盤作為服務機器人移動的基礎,在幫助機器人實現自主行走行走中發揮了重要作用。

機器人作為多種技術與功能的結合體,除了部分軟件功能外,其他重要部分都在機器人底盤這一硬件模塊之上,移動機器人底盤不僅是各種傳感器、電機等設備的集成點,更承載了機器人本身的定位、導航、避障等基礎功能,這對于服務機器人來說十分重要,移動機器人底盤的品質直接關乎服務機器人價值的體現,從而影響服務機器人商業落地發展,鑒于此,不少機器人企業開始著重關注機器人底盤的研發與生產。

創澤通用智能移動平臺—“水滴”、“方舟”與“云海“應運而生,這是一個包含完整成熟感知、認知及定位導航能力的輪式機器人平臺。創澤首創式的應用了伺服輪殻電機及驅動器和智能電源管理系統,采用了抗傾覆力強、可以原地旋轉的六輪懸掛底盤,更使用了機器人CAN通信協議,并且用多傳感器融合定位技術極大提高了機器人的定位能力和抗干擾能力。

創澤通用智能移動平臺

創澤通用智能移動平臺可以自主規劃路徑,自主避障,多傳感器可以應對不同高度、靜止、移動障礙物,多種移動策略,針對不同移動需求應對不同移動場景,如:隨機移動,無論怎么走,到達目標點即可;固定路徑走,選擇一條路徑后則不切換其他路徑。同時支持增加深度學習視覺攝像頭應對更多視角盲區,到達點位精度最高可以保持在5cm,6°內,四萬平米場景內規劃路徑0.08s。

創澤都具有高內聚、低耦合的特點,有著完整的感知認知功能組件以及成熟的定位導航功能組件,應用接口簡潔清晰,軟件模塊和硬件模塊均支持自診斷和冗余安全,同時還支持云平臺調度管理,移動調度時多機場景下云端可以互相共享位置,在沖突區域智能規避,避免機器相遇在狹窄通道無法通過。任務調度則是同場景下一鍵云端呼叫,智能分配機器前往執行任務。不同優先級機器相遇,低優先級避讓高優先級,更能遠程升級、診斷、監控。

創澤自有SLAM建圖,地圖支持斷點續掃,閉環場景自主閉合,復雜場景可依靠工具輔助閉合。在電梯智能物聯的應用中,無需客戶多余開發,底盤內部集成電梯邏輯,一鍵呼梯、乘梯電子門&閘機物聯,到達目標附近,智能開門,通過后關閉,高效便捷。





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運動底盤是移動機器人的重要組成部分,完整的stm32主控硬件包括:帶霍爾編碼器的直流減速電機,電機驅動,stm32單片機開發板等配

巡檢機器人底盤-創澤方舟機器人底盤

創澤方舟機器人底盤擁有強大的識別感知與分析判斷能力,利用激光雷達+超聲波雙重導航方式讓定位與導航更加精準,穩定性更強,覆蓋每一個角落

如何選擇適合的機器人底盤?創澤推薦輪式機器人底盤

底盤性能包括具體導航方式,尺寸大小等;定位精度要求,工作時長等;越障和避障能力機器人底盤性能中的核心性能,關乎到后期機器人的行走姿態和工作效率

機器人底盤算法-機器人底盤運動規劃算法

4類機器人底盤運動路徑規劃算法是圖規劃算法,空間采樣算法,曲線插值擬合算法和仿生智能算法,曲線插值擬合算法正好與之配合生成連續性好的軌跡曲線

機器人底盤結構設計-麥克納姆輪運動模型建立與分析

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輪式機器人底盤原理圖-運動學模型和參數計算實驗方案

輪式機器人底盤原理圖將四輪驅動移動機器人的運動模型簡化等效處理為兩輪差速驅動機器人的運動模型,分析了SSMR獨有的運動特性

全向移動機器人底盤的全向輪運動模型及應用分析

分析了全向輪平臺3種常見運動模式的規律及機理,逐步詳細剖析了全向輪運動過程中CENTER點速度與全向輪實際速度,指出全向輪平臺全向特性的優勢及其主要應用場景

全向機器人底盤的全向輪運動特性分析

麥輪平臺的全向移動效果是通過四個麥克納姆輪協同轉動而達到的,而全向輪移動平臺與之類似,也通過三或四個全向輪協同轉動而實現全向移動的

輪式機器人底盤設計之麥克納姆輪運動模型及應用分析

輪式機器人底盤克納姆輪的運動機理及其麥輪平臺運動過程中的受力情況,分析了電機轉速-麥輪實際運動速度-麥輪平臺中心點速度之間的關系

機器人開發平臺常見構型優缺點對比分析

非全向移動機器人在平面上運動僅有2個自由度;全向移動機器人采用了麥輪/全向輪,靈活性更好;四驅四轉機器人室外非結構化場景的適應能力更強

機器人移動平臺常見車輪優缺點對比分析

橡膠輪看起來最為普通實際應用廣泛;直行被動輪被應用于室內場景;麥克納姆輪全向移動適用于室內狹窄場景;萬向輪提供滾動功能降低運動摩擦

配送機器人底盤差速驅動機器人輪間距校準

介紹了兩輪差速驅動機器人與四輪驅動機器人,履帶式機器人的校準原理,方法及其校準方法存在差異的原因,最后結合ROS 校準demo闡述實驗實現方法
 
資料獲取

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