XR-ROS1-MEC麦克纳姆轮自主导航机器人是小R科技专为深入探索无人驾驶和机器人导航技术而设计。以NVIDIA Jetson Nano为核心，采用先进的ROS1框架。为了展现这款机器人专业级的性能和灵活性，其底盘特别采用麦克纳姆轮设计，使得机器人能够实现横向、纵向乃至斜向移动，为复杂环境下的精密操作和定位提供了强大的支持。

此外机器人搭载了一系列高性能的硬件，包括但不限于NVIDIA Jetson Nano主控板、高扭矩编码减速电机、激光雷达、3D深度相机、7寸液晶显示屏以及可编程的RGB车灯。这些高性能的硬件不仅赋予了XR-ROS1-MEC卓越的运动控制能力和环境感知能力，还使其在执行ROS SLAM算法进行地图构建、路径规划、深度学习和视觉交互等任务时更加精确高效。

为了进一步提升操作的便捷性和灵活性，XR-ROS1-MEC支持多种控制模式，包括APP、RVIZ、PS4手柄等，用户可以轻松切换至建图、导航等多种模式。机器人的设计哲学致力于简化开发流程，使用户能快速入门和深入探索。此外，配套的全面ROS课程资源，包括详尽的技术文档、功能源码、教学文档和视频讲解，旨在帮助用户迅速掌握ROS机器人的开发技术和应用。

小车安装有高精度6麦克风阵列，可进行语音交互互动实验。

XR-ROS1-MEC还特别装备了小R科技自研的“ROS人机交互系统”，通过实时展示机器人的运行状态和程序执行情况（如建图、导航和地图保存等），以及提供系统信息的查询功能，极大地增强了用户的交互体验和机器人的实用价值。这款自主导航机器人不仅适合技术研究者和爱好者进行高级研究，也是教育领域引入先进技术、开展实践教学的理想选择。

关键技术：C++/Python/ROS1/SLAM自主导航/3D深度视觉/自动驾驶

产品整体参数

产品型号：XR-ROS1-MEC

XR-ROS1-MEC自动驾驶教学机器人基于ROS平台运行，支持ROS1，可进行ROS SLAM 开发、3D深度视觉等自主驾驶教学演示及功能开发。并配备教学案例和功能案例。

功能介绍

1、激光雷达SLAM建图：360度扫描测距，支持gmapping、hector/Harto等算法构建地图，支持键盘，鼠标及选择区域构建地图。

2、深度视觉SLAM建图：运用RTAB SLAM算法，结合视觉与雷达信息，构建三维彩色地图。在此基础上，机器人能够在地图内实现自主导航和障碍物避让，支持全局重定位及自主定位功能。3、视觉识别/实时视频：搭载深度摄像头，可推流实现视频画面实时传输到客户端界面，支持OPENCV图像识别。

4、麦克纳姆轮行进方式：小车采用麦克纳姆轮行进方式，可横向平移、可实现米字形移动，可360旋转，运行稳定，通过性强。

5、二自由度云台：机器人搭载了高性能的二自由度云台，这使得机器人能够实现上下、左右等方向的环视和仰视，从而拓展了机器人的视角转动范围。

6、室内自动避障及室内定位：小车根据室内地图自主规划路径，并在道路不通时会自主进行二次规划，实现动态避障。

7、GUI触屏式信息交互与功能触发系统：配备有GUI人机交互系统，可在触屏界面一键实现建图、导航、IMU校准、结束进程、查看IP、摄像头状态、雷达状态、底盘驱动状态等信息。

8、支持手机APP控制、手柄控制。

9、WIFI无线遥控：小车开机后产生WiFi信号，手机或平板可通过WiFi连接小车，并配合专用的APP进行控制。

10、ROS视觉：ROS机器人Opencv_apps常用图形处理示例、ROS机器人基于opencv的色块踪、人脸识别（haar与face_recognition两种版本）、身份识别（python）、ROS机器人PID单线寻线功能（C++）、ROS机器人AR二维码创建、识别、跟随、定位（python）、ROS机器人KCF算法下的特定目标跟随（C++）、ROS机器人基于SVM的人体检测（pyhton）、ROS机器人深度视觉跟随（C++）、ROS机器人的WEB远程监控、ROS机器人手势识别（python）、ROS机器人基于色块的追踪（python）。

11、ROS 深度学习：ROS机器人基于jeston deep learning的目标分类与目标检测（C++）、ROS机器人基于yolov4模型的目标检测（C++）、ROS机器人基于pytroch openpose的人体姿态检测（python)、ROS机器人基于pytroch handpose的手势姿态检测（python)、ROS机器人基于TRT神经网络的人体追踪（python）、基于TRT pytroch的图像分类实践、基于TRT pytroch的目标检测实践。

12、ROS语音：ROS机器人语音识别与对话（python）、ROS机器人语音控制机器人移动（python）、ROS机器人语音控制导航（python）、ROS机器人声源定位（python）。

13、ROS云台：ROS机器人指令控制与代码编程控制云台（python）、ROS机器人基于云台的人脸追踪与色块追踪功能（python）。

14、ROS多机器人：ROS机器人多机器人的空间命名、ROS机器人基于话题的编队功能（python）。

15、ROS超声波：ROS机器人超声波跟随功能（python）。

产品参数

主芯片平台：Quad-core ARM® Cortex®-A57 MPCore processor；128-core NVIDIA Maxwell™ GPU；472 GFLOPS；

运行内存：4 GB 64-bit LPDDR4 25.6GB/s；

存储空间：64GB；

控制系统：XR-ROS1-MEC GUI人机交互系统/Ubuntu；

车体尺寸：294*234*233mm;

车体净重：≈4KG;

车体材质：金属;

车体工艺：阳极氧化;

行进机构：麦克纳姆轮结构底盘，可在平面范围内支持横向、纵向、斜向移动；

最大车速：0.8m/s；

主控芯片：STM32F103RCT6；

接口类型：4PIN-ZH1.5；

激光雷达：XR-LIDAR S2;

摄像头：双目深度摄像头 1080P；

云台舵机：XR-S300高性能串行舵机，带堵转和过温保护；

云台自由度：2自由度；

显示屏：7英寸 1080P HDMI Display高清触摸显示屏；

电机：XR-AKM霍尔编码直流减速电机;

驱动电压：6V-12V；

续航时间：≤100min;