NAVROBO导航机器人
大尺寸四驱底盘，独立悬挂可让机器人适应复杂环境，具有很强的通过性和地面适应性。
双目结构光深度相机可应用于室内外场景，可应对室外环境光影响，专为机器人导航和视觉识别等应用而生。
采用中长距离单线/长距离多线TOF激光雷达针对不同场景快速扫描构建二维/三维地图。
标配六麦阵列模块，结合科大讯飞语音识别功能，提供声源定位、召唤、语音交互等机器人应用。
标配IMU惯导模块，它包含三轴陀螺仪、三轴加速度计、三轴磁力计和气压计，为客户提供高精度、高动态、实时补偿的三轴姿态角度,可以实时提供高达 200Hz 更新率的数据。
触摸显示屏带金属外壳，并提供全面的防摔、防刮蹭保护。背部隐藏式走线设计。支持调节屏幕俯仰角度。
运用3D建图算法将视觉与雷达融合，实现了机器人三维视觉建图和导航避障，支持全局重定位，自主定位。
集成hector建图算法，可实现即时定位与地图构建功能
标记地图指定点后，解放双手，语音命令机器人自主导航去相应语音指定点。
激光雷达可实时检测周围环境，自主避开前方障碍物或实时跟随距离雷达最近目标进行运动。
距离雷达较近的目标将被锁定，车头始终朝向最近目标物。
通过ROS动态参数调整工具选择路径，小车按路径进行巡逻。
ORB-SLAM是一个支持单目、双目、RGB-D相机的开源SLAM框架，能够实时计算相机的位姿并同时对周围环境三维重建，在RGB-D模式下可以得到真实尺度信息。
通过相应的节点能够获取相机的深度图、彩色图、点云图。
通过MediaPipe开发框架完成手部检测、姿态检测、整体检测、面部检测、三维检测识别等功能。
支持自定义颜色选择，机器人可自动识别颜色区域巡线行驶。
通过摄像头画面选取跟随目标，让机器人实时跟随目标移动。
通过深度相机实时检测周围环境识别行使路径上的障碍物，机器人会自动避开障碍物前进。
基于图像的相关KCF算法可选定图像中的任意物体，实时跟随目标。
通过画面选取颜色，让机器人实时跟踪目标颜色。
支持二维码标签动态跟踪检测，并实时获取二维码位姿坐标。
KNN算法原理/Tensorflow2.0/Pytorch yolov4-tiny/yolov5和TensorRT加速。
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