赛搏——AI-bot 03

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1、采用铝合金结构，一体式设计，内部需配套提供键盘、鼠标、电源适配器和实验教具，支持上电即用；

2、提供17英寸以上屏幕，分辨率≥1920×1080，采用IPS硬屏；

3、安装面板需同时集成机械手臂、2D视觉系统、深度视觉系统、自由度云台、语音模块、嵌入式传感器等组件，满足2门及以上课程的教学要求；

4、内置Python3.5以上版本的运行环境，且实验代码需在Jupyter Notebook环境下进行，方便教师开展教学；

5、边缘计算终端：CPU：性能不低于 6-core Carmel ARM v8.264 bit CPU；内存：≥8G；硬盘：≥128G；显存：8GB128-bit LPDDR4x51.2GB/s；连接：Gigabit以太网；显示：HDMI和DP；

6、内置的AI算法库至少包括物体分类识别、目标检测、人脸识别、语音处理，满足基础应用与开发教学；

7、部署基于Tensorrt加速的YOLOV5目标检测和实例分割模型；

8、2D视觉系统：分辨率：≥640×480；帧率：≥30fps；对焦方式：手动对焦；支架式安装，支持折叠收纳；

9、深度相机：深度流输出分辨率：≥1280×720；深度流输出帧速率：≥30fps；RGB传感器分辨率：≥1920×1080；RGB传感器帧速率：≥30fps；

10、深度相机安装于二自由度云台，可进行±90°旋转和110°俯仰，可完成人脸识别、动态目标跟踪等实验；

11、麦克风阵列：具备360°环绕拾取模式、声源定位功能；支持用户自定义指令，并控制机械手臂、传感器等组件执行指定的动作；

12、机械手臂：有效抓取范围：半径≥15cm；自由度：5自由度加夹持臂；末端夹具：两指夹爪；

13、机械手臂提供运动学正逆解算法，并开放全部源代码，支持进行关节控制原理的学习；

14、安装面板需为机械手臂提供一键启动和复位按钮，控制机械手臂自动抬起和回到收纳位置，方便开展教学；

15、提供超声波传感器、人体检测传感器、温湿度传感器、心率传感器、气压传感器、数码管、蓝牙模块、陀螺仪、声音检测传感器、光线检测传感器等组件；

16、实验课程：

提供《Python程序设计》实验（训）项目，数量不少于12个；

提供《机器学习》实验（训）项目，数量不少于9个；

提供《深度学习》实验（训）项目，数量不少于10个；

提供《数字图像处理》实验（训）项目，数量不少于10个；

提供《机器视觉》实验（训）项目，数量不少于14个；

提供《深度视觉》实验（训）项目，数量不少于5个

提供《语音处理》实验（训）项目，数量不少于7个；

提供《嵌入式系统及应用》实验（训）项目，数量不少于12个；

提供《基于视觉的机器人应用》实验（训）项目，数量不少于8个

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