项目名称:交叉创新中心机器人实验室机器人设备
项目编号:JJ20220546
公告开始日期:2022-05-30 11:00:44
公告截止日期:2022-06-02 12:00:00
采购单位:
联系人: 中标后在我参与的项目中查看
联系电话: 中标后在我参与的项目中查看
供应商资质要求: 符合《政府采购法》第二十二条规定的供应商基本条件
采购商品:竞赛赛道
采购数量:1
计量单位:套
所属分类:
品牌:航天
型号:SD-T-1
技术参数及配置要求:（1）模拟实际路况，包括交通灯套件、S路套件、升降杆套件、立体显示标志物、赛道地图及围挡、特殊地形标志物套件、静态标志物套件等实训物件；
（2）长宽：9m*5m，三合板和铝型材搭建。
售后服务:
采购商品:航天·轻舟机器人
采购数量:4
计量单位:套
所属分类:
品牌:航天
型号:YQ-01
技术参数及配置要求:1.深度学习与人工智能处理单元
GPU：128 核 Maxwell、CPU：四核 ARM？ A57 @ 1.43 GHz、内存：4GB 64 位 LPDDR4 25.6GB/s、存储：microSD、视频编码器：4Kp30 | 4x 1080p30 | 9x 720p30 (H.264/H.265)、视频解码器：4Kp60 | 2x 4Kp30 | 8x 1080p30 | 18x 720p30 (H.264/H.265)、连接：千兆位以太网、M.2 Key E、摄像头：2 个 MIPI CSI-2 DPHY 通道
2.★车模-整体尺寸：505mm*350mm*165mm 长*宽*高
3.★机体质量：5kg
4.供电方式：11200mA（12v）
5.★车体结构：6061铝合金车架，ABS外壳、POM摆臂、金属避震器
6.★结构形式：阿克曼运动模型
7.控制方式：PC端上位机控制、手柄控制、无人驾驶模式
8.舵机参数：电压：4.8v-7.2v、速度0.16sec/60 o、扭矩27kg/cm
9.★行驶电机：直流有刷电机*2 ，电机直径37mm，轴长21mm、轴直径6mm，电压6-24V、带AB双向增量霍尔编码器，额定转矩3.4N.m
10.视 觉：IMX219 800万像素 160度广角摄像头
11.惯 导：MPU9250 9轴姿态：3加速度、3陀螺仪、3磁力计，IIC/SPI通信协议
12.激光雷达：Ydlidar X4 ，10米测距、配套完整USB串口、SDK开源工具
13.电源模块：MP1584—>12V/5V DC-DC直流转换模块—>12V/5V4A
14.里 程 计：增量脉冲计数
15.安全保护：过电流保护、过电压保护、电压检测
16.遥 控 器：索尼PlayStation2手柄 无线版
17.控 制 器：STM32复合驱动板，处理器：stm32 f103，控制器特点：预留4组超声波传感器接口、2路驱动电机接口、2路舵机接口内置2个按钮模块、蜂鸣器、OLED显示屏、内置开关、PS2接口、CAN通信口、预留3组UART口、IMU接口、USB接口
18.★通信系统：WIFI通信、UART TTL、USB串口、SOCKET、RosMsg
19.★操作系统：Ubuntu 18.04 LTS、ROS-melodic、Windows
20.★编程语言：C/C++/Python3
21.使用软件：Keil5、Kdevelop、VS2015、Pycharm
22.★匹配环境：OpenCV3.4、Pychtorch、Pip3、Rviz、Gazebo
23.★深度学习与人工智能教学平台软件
(1)平台软件基于嵌入式 Linux系统，集成TensorRT，cuDNN，CUDA Toolkit，VisionWorks，GStreamer和OpenCV资源，提供了最新的OS映像，库和API，示例和文档以及开发人员工具。提供完备的软件搭建使用说明和使用安装手册。
(2)内置深度学习算法，需涵盖物体分类识别、物体目标检测、人脸识别、车牌识别、车位检测、车辆检测、条码检测等算法。
(3)可基于内置深度学习算法进行二次开发。
(4)提供算法模型转换工具，可进行自定义深度学习算法部署（提供详细的技术说明文档、网站截图等证明材料）
(5)可用于AI算法的加速设备上机器学习推理。
(6)可进行自动资源调度与分配。
(7)平台软件有图像识别加速SDK，支持目标检测和目标定位功能，支持任意的目标注册，并可以离线更新系统数据库。
(8)平台软件提供ROS 机器人操作系统的SDK，支持 ROS2 系统接口。
(9)软件平台全面支持远程访问的方式共享GPU服务器计算资源、本地部署远程操作使用，允许用户上传自定义的代码程序和数据文件，通过在线提交计算资源许可即可启动训练任务。
24.★深度学习与计算机视觉实验课程
提供人脸检查/识别、目标检测/跟踪、图像分类、语义分割等基础开发例程、提供车辆检测、人体检测、通用分类网络应用、检测网络应用、智能机器人小车、语义分割、目标检测等实验课程。
25.深度学习与运动控制实验课程
(1)提供基于AI边缘计算核心处理单元的无人驾驶小车搭建方案，融合精准定位、自主驾驶、路径规划、轨迹行驶、视觉识别、自动避障、远程监控、远程配置等前沿技术的综合性实训实验。
(2)基于形态学的视觉识别代码示例及其讲解（交通灯/S路）。
(3)基于神经网络训练的视觉识别代码示例及其讲解（交通灯/S路）。
(4)Cartographer算法建图测试算法代码示例及讲解。
(5)Dijkstra局部路径规划算法代码示例及讲解。
26.套件清单：1套车体主体、1个无线手柄、1份使用说明书、全套课程代码示例
售后服务:3次线下培训

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