“卓越之星”模块化机器人是面向机器人工程、人工智能、机电类、自动化类、电子信息类等新工科专业的综合实验和科研、创新平台。“卓越之星”以模块化组件作为机器人组织结构形式，使用全栈自研的感知模块、控制模块、驱动模块、计算模块、通讯模块，满足新工科相关专业的专业基础课程和专业核心课程的实验教学需求。提供了完善的配套资料，具有上手简单、全面开源、扩展性强、资源丰富，覆盖实验教学广泛的特点。
（1）产品特点
内容全面，适用多个新工科专业
包含多种结构组件、动力模块、传感器模块与计算单元、控制单元，在全自研机器人核心软件系统的支撑下，除了可实现基本的组装、驱动、运动控制等功能外，还具有自主决策、自主定位、自主导航与路径规划、自主目标识别的功能。重点支持机器人工程、人工智能、机电类、自动化类等新工科专业的专业核心课实验及专业综合实验教学、毕业设计，支持国家与省部级各类科技创新与竞赛，支持硕博阶段的科研课题。
与行业应用场景充分结合
提供丰富的构型库，如家庭服务机器人、商业服务机器人、工业服务机器人、协作机器人、农业机器人、特种机器人等标准构型，并配套了与构型一致，贴合构型行业应用的综合实践案例与实验指导书。
上手简单，便于调试
真正做到“零门槛”，产品内置上位机调试软件与专用硬件调试器设备，对机器人的调试变得非常简单，没有机器人相关技术基础的学生也可以依照调试指南快速上手。
全开源，自由扩展
结构上预留了大量的标准接口，可以使用各种设备设计加工新的结构件，实现结构的自由扩展；预置算法和应用软件全部开源，且提供ROS和Python的调用接口，用户不必重复造轮子；执行总控支持嵌入式单片机编程与控制调试，采用总线式通讯方式，用户可以将控制器单独连接电脑，针对每一个接口进行单独开发与调试。
前沿算法封装，支持创新与拔高
内置算法库包含一系列先进的SLAM、路径规划、感知与避障、目标检测与识别等算法，并进行了封装便于调用，用户方便此基础上提高自己的智能化算法设计水平，进行更有挑战性的创新。
（2）核心控制
核心处理器与软件平台
核心控制器使用X86平台，安装Linux操作系统，配置ROS机器人系统，可完成各种机器人构型的软件与算法功能。可直连相机进行图像处理，进行多种人工智能视觉应用开发、ROS机器人功能开发。提供大量自研的机器人核心算法，包括环境感知与定位、机器视觉、人工智能、人机交互、自然语言处理、导航与规控、避障与脱困等，对算法进行了封装并预留了基于C++和Python两种语言的SDK，方便实验教学过程中进行编程调用。
执行总控模块
执行总控模块是”卓越之星”的小脑，是一款基于单片机的机器人嵌入式控制器。采用GD32F450系列的MCU，Cortex-M4内核主频200MHz，板载丰富的接口，通过串口与系统主机通讯，配置了液晶显示屏，按键等，方便用户快速调试程序。配置丰富的传感器接口，可将超声、TOF、碰撞等传感器连接在控制器上。配置机器人数字舵机接口，可直接驱动多个数字舵机。配置电机接口，可驱动多路电机。嵌入式控制器和电源板结合在一起，可以为多种外设供电。执行总控模块接口如下：
① 预留DAP_Link接口，用于烧录程序；
② 控制器和主机通信接口，用于上位机获取控制器参数以及控制电机、舵机等；
③ 4个舵机接口；
④ 12V供电Type-C接口，用于主机供电；
⑤ 4个电机接口；
⑥ 2个单总线传感器接口；
⑦ 1个传感器拓展板接口；
⑧ 预留调试工具接口；
⑨ 2个USB 5V供电接口；
⑩ 主控制器供电接口，12V；
执行总控模块还可外挂传感器接口板，支持更多传感器扩展功能，提供4路碰撞传感器接口，12路ADC传感器接口。
硬件调试器
硬件调试器可对单个电机和舵机进行调试控制、ID修改、参数查看，可直连传感器对传感器数据进行信息查看。可以连接执行总控模块，对机器人底盘进行运动测试、参数标定与校准、传感器信息校验等。
（3）动力模块
数字舵机
“卓越之星”机器人关节采用自研数字舵机，数字舵机通过TTL总线与执行总控模块连接，并可以使用硬件调试器单独进行调试。舵机为数字式控制/反馈，堵转扭矩25kgt.cm，最多可连接254个节点。
底盘电机
“卓越之星”运动动力采用直流电机，直流电机自带独立驱动，可以使用执行总控模块或硬件调试器单独驱动调参。使用485总线通信模式，支持速度和电流双闭环控制模式，极大提高了控制精度和抗干扰能力。可配合麦克纳姆轮、全向轮、橡胶轮等多种轮子使用。
电池模组
“卓越之星”电池模组容量10000mAh，配有智能BMS（电源管理模块），自带电量显示功能和充电显示功能。
（4）传感器
”卓越之星”提供以下传感器，满足各类机器人多场景对感知的需求。
（5）结构件
“卓越之星”包含丰富的结构件，包含5052铝合金材质和Q235碳素结构钢材质的多种金属结构件，采用国标标准件连接，可以搭建多种底盘形态，如四轮全向、四轮差速、两轮差速、三轮全向等。搭配舵机可搭建多个自由度的单机械臂和双机械臂等。同时配有云台组件、机械爪组件、射击组件、全向轮、麦克纳姆轮、橡胶轮等，用户可根据需求构建各种机器人。
（6）典型构型
“卓越之星”预置了丰富的构型库，支持搭建多种主流的机器人形态，配有对应的构型搭建指南、综合实践案例等实验指导书。
（7）软件功能示例
课程设置示例
基于”卓越之星”平台的实验课程体系丰富完善，可支持相关新工科专业的专业核心课实验、综合实践、创新竞赛、毕设等，课程内容涵盖了机器人系统设计的各个方面，如：《机器人结构设计》、《嵌入式系统设计与应用》、《机器人操作系统》、《数字图像处理与计算机视觉》、《机器人感知与传感》、《机器人定位与自主导航》、《深度学习与人工智能》、《机械臂技术》等。
开课年级：大二-大四
机器人结构设计（24课时）
|
||
课次
|
课程内容
|
学时
|
第1次
|
Solidworks软件操作简介
|
2
|
第2次
|
材料与加工技术简介-常见塑料
|
2
|
第3次
|
材料与加工技术简介-常见金属材料
|
2
|
第4次
|
材料与加工技术简介-车削加工实验
|
2
|
第5次
|
材料与加工技术简介-CNC加工实验
|
2
|
第6次
|
材料与加工技术简介-钣金加工实验
|
2
|
第7次
|
材料与加工技术简介-激光切割实验
|
2
|
第8次
|
3D打印技术实践
|
2
|
第9次
|
结构堆叠设计-需求分析
|
2
|
第10次
|
结构堆叠设计-分析因素
|
2
|
第11次
|
结构堆叠设计-方案设计
|
2
|
第12次
|
结构堆叠设计-最终输出
|
2
|
嵌入式系统设计与应用（42课时）
|
||
课次
|
课程内容
|
学时
|
第1次
|
ARM处理器综述
|
2
|
第2次
|
Keil5代码创建与工程配置实验
|
2
|
第3次
|
单片机C语言逻辑运算
|
2
|
第4次
|
寄存器点亮LED实验
|
2
|
第5次
|
函数点亮LED实验
|
2
|
第6次
|
单片机时钟系统原理讲解
|
2
|
第7次
|
定时器中断实验
|
2
|
第8次
|
按键输入控制实验
|
2
|
第9次
|
状态机实现按键消抖实验
|
2
|
第10次
|
一键多用实验
|
2
|
第11次
|
嵌入式状态机综合应用实验
|
2
|
第12次
|
串口收发实验
|
2
|
第13次
|
IIC原理与通讯实验
|
2
|
第14次
|
硬件IIC数码管显示实验
|
2
|
第15次
|
SPI原理与通信实验
|
2
|
第16次
|
ADC原理讲解与实验
|
2
|
第17次
|
总线式传感器信息读取实验
|
2
|
第18次
|
CAN总线电机驱动控制实验
|
2
|
第19次
|
总线式舵机驱动控制实验
|
2
|
第20次
|
两轮差分驱动控制编程实验
|
2
|
第21次
|
四轮全向驱动控制编程实验
|
2
|
机器人操作系统（14课时）
|
||
课次
|
课程内容
|
学时
|
第1次
|
机器人操作系统概述
|
2
|
第2次
|
文件系统概论
|
2
|
第3次
|
编译系统概论
|
2
|
第4次
|
通讯架构编程实验
|
2
|
第5次
|
常用调试工具实验
|
2
|
第6次
|
C++/Python编程初战
|
2
|
第7次
|
控制器驱动编程实验
|
2
|
数字图像处理与计算机视觉（42课时）
|
||
课次
|
课程内容
|
学时
|
第1次
|
Opencv导论
|
2
|
第2次
|
数字图像处理算法导论
|
2
|
第3次
|
像素处理与通道操作实验
|
2
|
第4次
|
图像位运算实验
|
2
|
第5次
|
色彩空间类型转换实验
|
2
|
第6次
|
图像几何变换实验
|
2
|
第7次
|
图像平滑处理，插值与滤波实验
|
2
|
第8次
|
图像形态学操作实验
|
2
|
第9次
|
图像梯度运算实验
|
2
|
第10次
|
边缘检测实验
|
2
|
第11次
|
轮廓与连通域实验
|
2
|
第12次
|
颜色直方图处理实验
|
2
|
第13次
|
傅里叶变换原理与实验
|
2
|
第14次
|
霍夫变换于形状提取识别实验
|
2
|
第15次
|
图像分割与提取实验
|
2
|
第16次
|
绘图与交互实验
|
2
|
第17次
|
机器学习K邻近算法
|
2
|
第18次
|
机器学习SVM支持向量机
|
2
|
第19次
|
二维码检测与定位实验
|
2
|
第20次
|
目标跟踪实验
|
2
|
第21次
|
机械臂手眼联合标定实验
|
2
|
机器人感知与传感（20课时）
|
||
课次
|
课程内容
|
学时
|
第1次
|
超声传感器原理与实验
|
2
|
第2次
|
惯性导航传感器原理与实验
|
2
|
第3次
|
灰度传感器原理与实验
|
2
|
第4次
|
温湿度传感器原理与实验
|
2
|
第5次
|
气体传感器原理与实验
|
2
|
第6次
|
碰撞传感器原理与实验
|
2
|
第7次
|
激光雷达原理与驱动实验
|
2
|
第8次
|
激光雷达避障实验
|
2
|
第9次
|
视觉传感器标定与驱动实验
|
2
|
第10次
|
单目视觉测量方法
|
2
|
机器人自主定位与导航实验（26课时）
|
||
课次
|
课程内容
|
学时
|
第1次
|
里程计与坐标交换概论
|
2
|
第2次
|
惯性导航技术概论与实验
|
2
|
第3次
|
卡尔曼滤波定位技术理论与实验
|
2
|
第4次
|
粒子滤波定位系统理论与实验
|
2
|
第5次
|
回环检测与图优化定位系统理论与实验
|
2
|
第6次
|
代价地图原理与实验
|
2
|
第7次
|
单线激光雷达障碍感知实验
|
2
|
第8次
|
超声传感器障碍感知实验
|
2
|
第9次
|
全局路径规划算法-A*算法理论与实验
|
2
|
第10次
|
全局路径规划算法-迪杰斯特拉算法理论与实验
|
2
|
第11次
|
基于采样的局部路径规划算法原理概述
|
2
|
第12次
|
基于多项式优化的局部路径规划算法原理概述
|
2
|
第13次
|
轨迹跟踪与运动控制算法原理与概述
|
2
|
深度学习与人工智能（30课时）
|
||
第1次
|
人工智能导论
|
2
|
第2次
|
深度学习框架导论
|
2
|
第3次
|
深度学习框架tensorflow实战
|
2
|
第4次
|
模型训练一 数据采集和预处理实验
|
2
|
第5次
|
模型训练二 数据格式转换实验
|
2
|
第6次
|
模型训练三 参数配置和训练实验
|
2
|
第7次
|
模型训练四 模型效能评估
|
2
|
第8次
|
AI推理框架Openvino实战
|
2
|
第9次
|
模型部署一 模型优化
|
2
|
第10次
|
模型部署二 推理计算
|
2
|
第11次
|
模型部署三 目标检测
|
2
|
第12次
|
综合实验一 制造业外观缺陷检测
|
2
|
第13次
|
综合实验二 农作物病虫害识别
|
2
|
第14次
|
综合实验三 光学字符识别
|
2
|
第15次
|
综合实验四 垃圾分类检测
|
2
|
机械臂技术（16课时）
|
||
第1次
|
机械臂驱动实验
|
4
|
第2次
|
机械臂路径规划实验
|
4
|
第3次
|
机械臂示教实验
|
4
|
第4次
|
机械臂自主抓取实验
|
4
|