人工智能机器人
ROS智能驾驶⻋型机器⼈
ROS智能驾驶车型机器人，是面向人工智能相关专业的智能驾驶开发综合性实验平台。平台采用边端协同设计，以边缘计算平台为中控核心，搭配STM32运动控制板、四驱直流电机、麦克纳姆全向轮组成运动载体，辅以六自由度机械臂、深度相机、激光雷达等模块化部件，可实现环境感知、路径规划、自主导航、目标识别、移动抓取等多重功能。平台预装Ubuntu操作系统、深度学习框架及ROS操作系统，配套完善教学实践资源，可开展机器视觉、ROS操作系统、智能控制等综合实训课设，满足人工智能+嵌入式、人工智能+机器人的基础实验与综合实训需求。
ROS 智能驾驶车型机器人是面向高校人工智能、智能车辆工程、机器人工程、自动化等专业打造的软硬件一体、边端协同、虚实结合的智能驾驶开发综合性实验平台。平台以边缘计算平台为中控核心，搭载 STM32 运动控制板、四驱直流电机、麦克纳姆全向轮组成运动载体，集成六自由度机械臂、深度相机、激光雷达等模块化部件，可实现环境感知、路径规划、自主导航、目标识别、移动抓取等多重功能。
平台预装 Ubuntu 操作系统、深度学习框架及 ROS 操作系统，配套完善的教学实践资源，可开展机器视觉、ROS 操作系统、智能控制等综合实训课程，满足人工智能 + 嵌入式、人工智能 + 机器人方向的基础实验与综合实训需求，同时适配智慧交通、智能仓储、自动驾驶等行业场景的教学与研发。
平台配套Python基础、OpenCV机器视觉、深度学习、六轴机械臂控制等多门课程资源与实验体系，覆盖从基础编程到智能驾驶综合应用的全流程实训。
本平台针对高校智能驾驶、机器人相关专业教学资源分散、软硬件脱节、实训场景单一、大模型与智能驾驶融合教学难等痛点，打造 **“硬件平台 + 软件系统 + 课程资源 + 行业场景”** 四位一体的智能驾驶实验教学整体解决方案，覆盖专业建设、课堂教学、实验实训、课程设计、创新创业全场景。
（一）专业建设解决方案
匹配《普通高等学校人工智能专业本科人才培养指南》《智能车辆工程专业教学要求》，提供从课程体系设计、实验设备配套到教学资源建设的全流程支持。8 门核心课程覆盖专业基础课、核心课、实践课全环节，硬件平台适配智能驾驶实验室、机器人实验室的整体部署要求，助力高校快速完成智能驾驶 / 机器人专业实验室建设与课程体系落地。
（二）课堂教学与实验实训解决方案
采用理实融合、软硬结合的教学模式，实现从理论到实践的闭环教学：
- 模块化设计支持学生从硬件组装、系统烧写、代码调试全流程动手操作，深入理解智能驾驶系统的底层原理；
- 配套从基础编程到高级算法的阶梯式实验，满足不同层次学生的学习需求，降低智能驾驶技术的学习门槛；
- 大模型本地化部署解决高校算力不足、智能驾驶与 AI 融合教学难的问题，让学生掌握大模型在自动驾驶领域的实际应用能力。
（三）线上线下混合教学解决方案
配套完善的教学资源包，包含教学实验指导书、案例源码、PPT 课件、开发环境及软件工具，支持线上理论学习 + 线下实操实训的混合教学模式：
- 教师可依托资源开展课堂教学、实验布置、进度管控，实现教学过程的数字化管理；
- 学生可线上完成理论学习、代码预习，线下开展硬件实操、算法调试，线上提交实验结果，打破教学时空限制
（四）综合设计与创新创业解决方案
提供多行业场景的综合实训案例，覆盖智慧交通、智能仓储、自动驾驶、服务机器人等方向，所有案例均提供原始数据集、全流程开发代码，支持学生开展综合性、创新性项目开发。同时平台开放全部接口协议，为学生参加智能车竞赛、机器人竞赛、创新创业大赛提供技术支持与资源保障，培养学生的工程实践与创新能力。
（五）实验室管理与运维解决方案
- 硬件采用模块化、一体化设计，便于实验室统一管理、设备维护与故障排查；
- 配套完善的产品手册、硬件开发手册、故障排查指南，提供厂商技术支持与售后维护；
- 平台支持远程监控、远程配置功能，教师可远程管控设备状态、实验进度，提升实验室管理效率。
