Octopus智能全向麦克纳姆无人车配备双激光雷达。集成移动底盘、里程计、激光雷达、立体视觉相机等,兼容Navigation、ROS TF、Pluginlib和TensorFlow,支持激光SLAM、定位导航和物体识别,适用于教学和科研。
机载主机配备独立显卡,提供强大的算力。无论是复杂环境感知、实时决策还是大规模数据运算,都能快速高效地处理,确保每次操作都精准迅速。
配备雷达、深度相机、超声波等传感器,构建高效感知系统,提升导航精度,轻松应对复杂任务。还可基于这些传感器探索更多新应用场景。
配备多种供电和通讯接口,满足不同需求,车身预留安装孔位,便于加装第三方设备,良好的灵活性和扩展性。确保任务中满足您的多样化要求。
八麦克纳姆轮的全向底盘设计使机器人能够在任意方向上运动,无需复杂转向,轻松实现前进、后退、侧移和旋转,确保在狭小空间或复杂地形中高效作业。
双激光雷达和6个毫米波雷达提供广角覆盖,实现对小车周围环境的全方位、无死角监测,确保精准感知、实时反馈,并大幅提升安全性。
智慧农业采摘机器人系统RS-AGR,以自然果园环境中机器人采摘果蔬为原型,综合运用嵌入式系统、移动机器人自主导航定位、机械臂规划、视觉识别、传感器与控制器、云计算等技术,依托智能无人车、多轴机器臂、机械夹爪、双目摄像头、激光雷达、深度摄像头、惯导系统、无线网络、智能网关等设备实现果蔬的无人化采摘。
5G安防巡检机器人系统RS-INS采用了一套多设备的耦合系统,从机构设计和优化、运动规划与控制、状态估计与环境感知等方面着手,通过5G网络实现4K高清回传、远程实时控制、多线路巡防、目标跟踪定位、白天+夜间双光源拍摄等功能,支持多路视频点播和视频回放,可实现在复杂地形下的例行巡视、云端远程作业,后台自动存档分析等功能。
规格 | 标配 | 高配 | |
尺寸 | 950mmx720mmx400mm | ||
越障能力 | 25mm | ||
驱动方式 | 八轮麦克纳姆轮驱动+主动轮独立悬挂 | ||
重量 | 80kg | ||
最大负载 | 100kg | ||
最大速度 | 1.3m/s | ||
最大爬坡角度 | 10° | ||
最小转弯半径 | 0m | ||
续航时间 | 5-8小时 | ||
待机时间 | 8小时 | ||
供电接口 | 5V,12V,24V | ||
通讯接口 | USB通信接口3个,CAN通信接口1个,通信网口3个 | ||
机载主机 | CPU | Intel酷睿i9处理器 | |
内存 | 16G | ||
硬盘 | 512G | ||
显卡 | GTX1660S | ||
嵌入式控制单元 | 主控芯片 | STM32 F4系列 | |
3D激光雷达 | 线数 | / | 16 |
测量半径 | 0.05m-120m | ||
精度 | 0.5cm | ||
角度分辨率 | 水平:0.09°@5Hz,0.18°@10Hz,0.36°@20Hz;
垂直:2°; | ||
扫描频率 | 5-20Hz | ||
采样频率 | 320000Hz | ||
水平视场角 | 360° | ||
垂直视场角 | 30°(-15° ~ +15°) | ||
2D激光雷达 | 数量 | 2个 | |
测量半径 | 0.1-40m | ||
精度 | ±30mm | ||
角度分辨率 | 0.23°@10Hz,0.34°@15Hz | ||
扫描频率 | 7-15Hz | ||
采样频率 | 16200Hz | ||
扫描角度 | 0-360° | ||
深度相机 | RGB视场角 | 71°x43.7° | |
RGB分辨率&帧率 | 1920*1080,30fps(最大) | ||
深度视场角 | 67.9°x45.3° | ||
深度分辨率&帧率 | 640×400,30fps(最大) | ||
深度距离 | 0.3~3m | ||
深度精度 | ±1-6mm (1米内) | ||
RTK | 刷新率 | / | 20Hz |
定位精度 | 随差分云共享数据变化 | ||
收敛时间 | 随差分云共享数据变化 | ||
支持的定位系统 | BDS/GPS/GLONASS/Galileo/QZSS | ||
4G网络模组 | 最大传输速率 | 150Mbps | |
千兆网口数量 | 4个 | ||
频段 | 双频 | ||
超声波传感器 | 数量 | 6个 | |
量程 | 2-450cm | ||
精度 | 0.5cm | ||
频率 | 20Hz | ||
屏幕 | 分辨率 | 1280×800 | |
尺寸 | 10.1英寸 | ||
触屏 | 是 | ||
扬声器 | 数量 | 1个 | |
碰撞检测带 | 数量 | 2条 | |
长度 | 74cm | ||
功能按钮 | 急停安全开关1个;交互功能按键2个,可自定义功能。 |