智能机器人综合实训平台

平台以智能机器人为载体，融合人工智能、物联网、多传感器融合等技术，直接匹配智能制造、服务机器人、人工智能等多个相关专业的教学目标。不仅支持智能分拣、环境感知等基础实训，还能覆盖安防巡检、迎宾导览、工业物流配送等多元化场景，可同时满足 6-9 人协同实验，实现 “从基础控制到复杂应用” 的全链路能力培养。

硬件层面均遵循模块化架构，核心部件支持快速拆装与功能组合：例如 AI 智能机器人综合实训底盘，可通过磁吸、卡扣或手扭螺丝，与安防巡检、喷雾消杀、送餐配送等 10 余种实训模块快速对接，组成不同功能的机器人；智能分拣平台的机械臂、传送带也采用可拆卸结构，既能独立实训，也能与其他设备组合拓展，大幅提升设备复用率与教学灵活性。

平台深度集成行业核心技术，形成完整技术实训闭环：软件上支持 Python 编程、ROS1/ROS2 系统开发、YOLO 目标检测算法、多传感器融合 SLAM；硬件上涵盖激光雷达、深度相机、工业级云台、高精度惯性测量单元等关键部件；还包含机器视觉（如三维感知、动态追踪）、自主导航（如路径规划、避障）、智能控制（如电机驱动、多模态交互）等核心能力，技术难度与行业应用高度对齐。

平台提供从 “教材 - 实验任务 - 培训” 的全流程教学支撑：包含《ROS 系统开发实践》《OpenCV 计算机视觉基础教程》等 6 门配套课程，涵盖 50 + 个核心项目、100 + 个实践任务，且提供完整代码库、实验数据集、虚拟机部署环境；同时配套专项培训（如 ROS 基础、模型训练、AI 视觉抓取），解决 “设备能用、教学难落地” 的问题，适配不同层次教学需求。

平台同时覆盖 “虚拟仿真” 与 “真实硬件操作”：一方面通过 “多场景协作机器人仿真平台”，基于 ROS Noetic 和 Gazebo 搭建 10 种虚拟场景，支持机械臂轨迹模拟、SLAM 导航仿真，可通过 Python 代码快速调试验证算法；另一方面所有实训模块均为真实硬件（如工业级加湿器、高精度称重传感器、四轮协作机器人模型），学生可同步完成 “虚拟算法验证 - 真实硬件落地” 的全流程实训，贴合企业实际开发逻辑。