机器人

功能模块：项目包含多模态环境感知模块、端到端具身导航策略网络、终身学习与场景自适应模块、多机器人协同调度中间件，以及可视化远程监控与数字孪生仿真平台五大核心模块。主要功能：实现机器人在完全陌生的环境下，仅通过视觉、激光等多模态传感器输入，即可自主完成环境探索、地图构建、动态目标识别与抓取搬运任务。核

1.机器人本体类型可重构模块化蛇形机器人（多关节串联、支持断尾求生/自主分离重构）2.感知-决策-重构-控制全闭环智能生存系统双层决策：反应层（阈值保护）+认知层（智能仲裁）分布式硬件：边缘计算（ESP32-C6）+主控（JetsonOrinNX）3.面向故障/被困应急的自主重构与运动恢复系统核心能

基于大模型驱动的具身智能巡检小车，面向新能源场站等复杂环境，实现自主导航、动态避障与智能巡检。融合SLAM建图与路径规划算法，支持多点巡检与多机器人协同作业。内置视觉与语音多模态感知能力，可完成仪表读数识别、设备状态分析及异常预警。结合大模型推理能力，实现巡检策略优化与自主决策。支持数字孪生与远程交

1.OpenClaw对接了企业微信、QQ、飞书等不同客户端机器人；2.接入了GPT、百炼、豆包、英伟达等大模型提供商；3.使用ERP的OpenAPI的接口，开发了录入进货单、录入委外进货单、录入领料单、录入退料单、录入生产入库单、录入调拨单等录单skill。4.用户在企业微信、QQ等客户端，发送对应

本项目基于PointNet/PointNet++实现点云的高精度分割与分类，核心功能覆盖全流程开发。搭建Ubuntu+PyTorch环境，支持点云数据加载、预处理、标注、训练与推理；借助CloudCompare完成点云裁剪、标注、合并与导出，实现自定义数据集制作；通过脚本自动分离点云坐标与标签，构建

本项目基于Gazebo仿真环境，实现无人机全自主行人跟随的完整功能体系，核心围绕“视觉感知-目标跟踪-运动控制-避障导航”全链路设计，核心功能包括：1.高保真仿真环境搭建：在Gazebo中构建无人机动力学模型（适配PX4/APM飞控）、真实户外场景（包含行人、障碍物、地形、光照），还原无人机飞行的物

本项目实现了全局路径规划、局部路径规划和速度平滑器模块。通过和雷达定位算法融合可实现室内外场景中的导航巡检任务，并且适配多种机器狗，开箱编译即用的导航框架，使机器狗能够在2D地图上进行路径规划任务。

环境感知模块：通过摄像头、激光雷达等传感器，实时采集周围环境数据。定位与建图模块：融合GPS、视觉与惯性导航数据，构建地图并确定自身位置。路径规划模块：根据任务需求和地图信息，智能规划出最优飞行路线。飞行控制模块：精准控制飞行姿态与速度，确保按规划路径稳定飞行。任务决策模块：负责数据分析与指令下发，

开发一款融合计算机视觉、嵌入式系统与人机交互的智能台灯，实现健康坐姿监测、护眼照明与多模态交互。核心闭环为“视觉感知—智能决策—机械执行”，在树莓派5上高效部署YOLOv8n与MediaPipe模型，集成DeepSeek语言模型实现语音交互，达到实时性能。

1、实现猫来复位猫走铲屎、卡猫保护、远程手动、远程自动、猫咪如厕情况统计等功能2、与自研微信小程序实时互联，便于监测猫咪的状况3、根据客户要求，实现其他定制化功能

1.通过流水线控制实现电流互感器周转箱出库拆垛，互感器上料，互感器外观机器视觉检查，绝缘电阻测试，工频耐压测试，二次绕组匝间绝缘强度测试，基本误差测试，打印贴标，分拣装修，周转箱叠垛入库的全过程自动化；2.项目集机械、电气、软件、测量以及机器视觉技术于一体，控制系统采用分布式控制，基于Profibu

一、自主导航与移动作业：全场景无障碍巡检作为机器人基础核心能力，实现机房内无轨化自主移动、精准定位与智能避障，适配不同机房的通道宽度、机柜布局、地面环境，支持全区域覆盖与灵活作业。多SLAM融合导航：支持激光SLAM/视觉SLAM/融合SLAM，快速建图并实时更新机房地图，定位误差≤±5cm，满足高

机器人的功能需包括麦克纳姆式底盘解算，云台pitch、yaw双自由度，摩擦轮与拨弹盘电机协同实现42mm弹丸发射并精准打击16m距离目标。同时机器人需搭载miniPC与相机实现实时目标检测与瞄准，视觉算法采用神经网络识别

主要分为1.边缘计算设备，作为本地的计算核心，部署LLM，Mcp服务，语音交互工作流，深度学习的算法模型检测等。2.控制器，基于Esp32s3过uart串口与边缘计算设备通信，传输数据调用mcp服务控制机器人的休眠状态，功放开启等

软件功能,核心功能模块和介绍本项目将针对机器人设计为MWorks平台开发特定的工具箱和模型库。提供ROS的大部分功能。可以通过MWorks平台启动ROSMaster、创建ROS节点、发布ROS消息／服务、查看ROS话题数据、控制ROS机器人等,更重要的是可以结合MWorks平台强大的功能,实现机器人

系统采用C#/.NET平台开发，分层架构包括：控制层：与PLC、机械臂、扫码器、贴标机等硬件实时通讯；调度层：基于事件驱动的多线程时序引擎，实现多设备并发协调；视觉AI层：基于深度学习的药品识别、贴标校验、容量识别；业务层：完成医嘱导入、药品匹配、用户权限与日志追溯；监控层：集成视频流、语音播报与报

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环境构建：使用Gazebo与ROS搭建了高自由度的无人机动力学模型，模拟了飞行控制、传感器噪声及复杂障碍环境。算法核心设计：创新性地设计了融合围捕成功率、能量消耗、防碰撞、队形保持的多目标混合奖励函数，有效解决了多智能体训练的信用分配与协同难题。训练与优化：采用Ray/RLlib框架进行分布式训练，

六轴机械臂openr6是一台桌面级别开源机械臂支持用户二次开发适配华为昇腾处理器•融合开源AI大模型技术•开源机械臂结构设计、电机控制和运动学控制算法•提供多个拓展接口，支持视觉、语音、传感器等外设模块的接入，满足多场景的硬件开发需求

模块1：通过can通信经过舵机控制拖拉机前轮。模块2：通过北斗模块对拖拉机进行位姿确定。模块3：通过nav2对拖拉机进行路径规划bi。模块3：视觉避障功能，利用摄像头和yolov5网络对拖拉机3米左右的人进行识别避障。