开源具身机器人学习平台

让每个人都能快乐的连接未来智能

奇妙探索分享

打造模块化解构具身智能知识库

深研体系化学习具身智能开发工具

构建社区式具身智能开源交流平台

产品介绍：

GX-MAT-09 具身复合机器人创新设计套装（高级版）

GX-MAT-09解构了各种典型的具身移动复合机器人， 以模块化设计思路让学生者深入了解具身机器人的操作结构、 底层驱动、 智能感知和智能控制。

课程支持

《机械原理》、 《传感器检测与控制》 、 《单片机原理及应用》 、《机器视觉》 、 《自动控制原理》 、 《机器人学》等课程开展综合实践、 课程实践，也可作为机器人竞赛训练平台和毕设项目实践。

硬件配置

平台融合了具身中必要的智能感知检测单元 ， 包含视觉、 语音 、 姿态检测、 避让检测、 巡线等常用的具身机器人传感器。

控制器包含STM32和Arduino 两种通用单片机， 其中STM32基于STM32F4071GT6控制器设计， Arduino基于MEGA 2560设计， 最大支持6路编码电机、11路舵机、4路超声波、4路巡线、2路串口、1路川C 、1路SPI等接口。

本体方案

学生通过GX-MAT-09可以基于零件构造、设计、控制各类典型的具身复合机器人，平台涵盖了典型具身底盘8种，典型具身机械臂6手中，典型具身复合机器人48种。

GX-MAT-095具身复合机器人创新设计套装（增强版）

GX-MAT-09S （增强版）在GX-MAT-09 （高级版）复合机器人全构型基础上增加了机器人系统控制、机器人导航与定位、机器人与大模型接入部署等内容， 提升了具身机器人任务规划和感知决策能力。

课程支持

《机器人操作系统ROS》、《移动机器人导航与定位》、《大模型部署》、《机器视觉》、《机器学习》、《嵌入式开发与应用》、《传感器检测与控制》、《单片机原理及应用》、《自动控制原理》、《机器人学》等课程开展综合实践、课程实践， 也可作为机器人竞赛训练平台和毕设项目实践。

硬件配置

平台融合了具身中必要的智能感知检测单元， 在09 （高级版）基础上增加了单目视觉、激光雷达等传感器。

控制器在09 （高级版）配置STM32和Arduino两种通用单片机基础上， 还配置了边缘计算板RDK X5。其中STM32基于STM32F4071GT6控制器设计， Arduino基于MEGA2560设计， 最大支持6路编码电机、11路舵机、4路超声波、4路巡线、2路串口、1路IIC 、1路SPI等接口。

本体方案

学生通过GX-MAT-09可以基于零件构造、设计、控制各类典型的具身复合机器人， 平台涵盖了典型具身底盘时中， 典型具身机械臂6种， 典型具身复合机器人48种。

Ubot MR20具身智能机器人创新设计套件（二十合一）

Ubot MR20是一款专门面向开展机器人和人士智能通识创新实践设计的套装， 可以让使用者快速了解机器人的结构、感知和控制。

本体设计

包含了约150个机器人结构和电子部件， 基于7种机器人模块， 可搭建5种典型的机器人底盘， 3种典型机器人机械臂， 20种复合机器人形态。

产品特点

我们认为通识应该具备奇妙、易用、简单、全面的特点。让使用者觉得好玩， 有兴趣， 在使用过程中既能体验到技术的应用， 还要让用户能够快速操作不需要具备专业知识， 而且还要足够全面能打开使用者的视野。

MR20是一个可以充分发挥学习者创意的机器人设计平台， 主要结构框架以金属杆进行设计， 机器人框架搭建时与绘制几何图形类似， 这样可以让学习者更容易理解和搭建机器人。

MR20不需要使用者具备任何编程基础， 采用了图块化编程， 只需要拖搜即可完成机器人编程。如果学习者有一定编程基础， 希望进行更复杂和更专业的代码编程， 也支持C＋＋和Python编程方式。

MR20对降低组装难度的考虑细化到每一个孔的设计， 包括间距、尺寸、孔是否为螺纹孔， 做到在保证专业性和强度的同时， 尽可能减少不必要的螺母，降低组装难度， 让学习者快速人门且将学习的精力集中在整体设计。

RAI-P4具身机器人任务规划综合实训平台

RAI-P4是将人士智能技术与机器人技术结合可应用于具身智能机器人技术相关教学的实训平台，结合大模型集成了Al语音、Al视觉、机械臂、智能机器人中常用的传感器、边缘计算板，不只是让学生分块学习人士智能技术和机器人技术 ，更希望学生能够将人工智能技术与机器人技术进行集成应用，让学生将智能技术相关课程的理论知识进行实践综合应用。

产品特点

具身机器人可以划分为任务规划、感知决策、操作执行三个环节 ，本产品在任务规划结合通义干问和Deepseek大模型具备了泛化任务理解和规划能力，在感知决策结合深度学习进行视觉处理。

课程支持

〈大模型部署与应用〉、〈机器视觉〉、〈机器学习〉、〈深度学习〉、〈嵌入式开发及应用〉 、〈传感器检测与控制〉、〈机器人操作系统ROS〉、 〈机器人学〉、〈机器人仿真设计〉、〈机器人智能系统集成〉

RAI-M4具身复合机器人系统设计实训平台

RAI-M4在具身智能的任务规划阶段结合Deepseek和通义干问具备了随机对话的语义理解能力 ， 能够将自然语言交互转化为机器人理解的任务流程， 在感知决策端结合通义干问的多模态能力无需预训练识别万物。

机器人底盘构型为实现全向灵活平移的麦克纳姆轮全向底盘， 机械臂为一个串联四轴机械臂， 末端负载300g,抓取范围240mm ， 配置夹爪， 还配置了高清摄像头（可选深度相机） 、激光雷达、陀螺仪和呼吸灯等感知交互模块。

主控采用上位机与下位机组合的双主控方案， 上位机负责任务规划、视觉感知决策和导航规划、底盘和机械臂的运动学规划等复杂算法工作；下位机控制器负责机器人电机PIO控制、交互模块显示及连接上位机进行通信转接等工作。

产品特点

1、AI大模型的深度接入：在语音交五的ASR环节结合通义干问， 在LLM环节结合Deepseek， 让机器人具备了泛化任务的规划能力， 在视觉检测环节结合通义干问大模型让机器人具备识别万物的能力。

2、兼具移动和操作的复合机器人平台采用灵活的全向移动底盘和串联机械臂结合，可以让机器人不限制空间完成作业， 结合任务规划和感知决策可以完成更多泛化的操作作业。

3、体系化的实验项目设计结合专业课程递进开展和技术学习， 将课程拆分为多个模块，开展实训时可根据课程要求进行模块选择， 如机器视觉、大模型部署与应用、机器人学、移动机器人导航定位等。

课程支持

〈大模型部署与应用〉、〈机器视觉〉、〈机器人学〉、〈嵌入式开发及应用〉、〈移动机器人导航与定位〉、〈机器人操作系统ROS｝、〈移动机器人运动控制〉。

UNI-WR2口袋式便携ROS导航机器人学习平台

特点及参数

实验项目

WR2围绕ROS和SLAM导航设计实验项目， 包含了从基础入门、原理理解到工程实际部署的全流程开发内容学习。