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一、平臺概述
    LGAI-RVM01型 協(xié)作機器人視覺實訓平臺是面向教育領域打造的全新一體化視覺學習平臺。平臺搭載了6軸輕型協(xié)作機械臂、深度視覺3D相機、視覺軟件及電動夾爪。套件將機器人控制與視覺應用集成為一體，可以拓展豐富的機器人及機器視覺學習與應用。
二、技術參數(shù)要求
    機械臂末端安裝深度視覺相機和兩指手爪，機械臂在3D 相機的引導下，抓取現(xiàn)場提供的物體，基于 ROS 系統(tǒng)（Melodic 版本）進行機器人軌跡規(guī)劃、運動控制、算法設計與優(yōu)化實現(xiàn)機器人對指定物體進行抓取并放置到指定位置。
  ★投標時提供協(xié)作機器人視覺實訓平臺省級或以上機構出具的第三方檢測報告，檢測內容必須包括但不限于：技術參數(shù)要求、實驗內容要求相關內容。
（一）軟件參數(shù)要求：
1、操作系統(tǒng) :64 位 Windows10
2、編程軟件：VisionMaster V3.2，實現(xiàn)視覺方案的整體搭建，包括識別二維碼，識別物料，信息發(fā)送等。
（二）硬件參數(shù)需求
1、機械臂本體：

（1）最大臂展：≤700mm
★（2）額定負載：≥5kg
  （3）重復定位精度：≤±0.05mm
★（4）凈重：≤7.5kg（含控制器）
★（5）控制器：集成于機械臂本體
（6）控制軸數(shù)：≥6軸
（7）輸入電源：DC24V 
（8）輸出電源：24V DC，1A
（9）支持電機功率：所有軸：≤220W
（10）通信接口： Ethernet/WIFI/RS485
（11）編程語言：C/C++
（12）維護：診斷軟件工具；斷電零位保存功能； 關節(jié)異常狀態(tài)保護
2、深度視覺：
（1）深度視場角：≥86°*57°
（2）深度分辨率：≥1280*720
（3）理想使用范圍：≥0.3m~3m
（4）供電：5V
（5）通訊：USB3.0
3、電動夾爪
（1） 控制接口：：RS485
（2） 開口尺寸：≥70mm
（3） 加持力：≥0-20N
（4） 力控精度：≤±1N
（5） 重復定位精度：≤±0.5mm
（6） 加持力分辨率：≤0.5N
（7） 最大速度：≥70mm/s
4、主控模塊
（1） GPU：128 核 Nvidia Maxwell 
（2） CPU：四核 Arm A7@1.43GHz 
（3） 內存：2G 64 位 
（4） 操作系統(tǒng)：Ubuntu18.04 
（5） 網(wǎng)口數(shù)量：1 
（6） USB3.0 接口數(shù)量：4
（7） USB2.0 接口數(shù)量：2
（8） 其他接口：GPIO、I2C、SPI、UART、 I2S 
（9） 供電：5V/4A 
5、實訓桌
（1）國標40*40mm工業(yè)鋁型材搭建，柜體及門板采用鈑金表面噴塑處理,帶腳輪、腳杯；
（2）規(guī)格≧1200mm×800mm×800mm。

三、功能介紹
1、安裝即用：套件配置豐富，可快速搭建各種學習場景。
2、簡單易學：不需要專業(yè)基礎，即可快速開始學習。
3、教學資源：套件配套豐富的教學資源，全面掌握機械臂和視覺系統(tǒng)應用知識。
4、場景豐富：可以適用多種應用場景，充分學習機器人及視覺應用。
四、實驗內容要求
（一）基礎應用實訓
1、機械臂本體認知
（1）了解機械臂整體結構
（2）掌握機械臂對外接口線序定義
（3）熟悉機械臂數(shù)字量輸入輸出應用
2、機械臂示教器界面：了解機械臂示教器的整體功能
3、機械臂運動控制：
（1）了解機械臂整體結構
（2）掌握機械臂運動方向
（3）熟悉機械臂示教器界面
4、機械臂在線編程
（1）熟知機械臂編程指令
（2）掌握機械臂建立工程
（3）運行及編輯程序
5、機械臂通用配置：熟知機械臂應用配置
（二）集成應用實訓
1、電動夾爪：了解電動手爪的控制
2、3D相機：了解realsense相機標定
（三）開發(fā)應用篇
1、API應用實訓
（1）熟悉API的函數(shù)庫的指令調用
（2）掌握機械臂API函數(shù)庫調用
（4）熟悉機械臂通過視覺識別進行物料抓取應用
2、ROS應用實訓
（1）熟悉機械臂在ROS系統(tǒng)下的應用開發(fā)
（2）掌握機械臂ROS環(huán)境搭建流程
（3）掌握在ROS系統(tǒng)下進行機械臂移動控制