deepcar标准版产品参数

1：硬件参数：主板jetson nano ，外形尺寸：长度32cm，宽度25cm，高度27cm(含支架及雷达高度)， 4轮驱动方式，差速转向，配专用电机及驱动器，可实现R=0转弯，速度可调，电机功率3W，电机编码器是光电编码器/AB双路输出，可选配2种电机（价格一样），低速电机最大速度为0.2m/s，载重为8kg，高速电机最大速度为1m/s，载重为3kg。
2：控制器：下位机采用STM32单片机，负责电机控制。
jetson nano GPU计算板，负责上层ROS系统以及算法模型运行。
3：传感器：含1个思岚 A1激光雷达,12米测量半径，1个乐视LeTMC-520
双目相机(同时输出rgb图和深度图，像素1280*720，有效距离0.6m-4m)、
4：软件：支持标准C语言，C++以及Python编程，提供机器人基本算法源代码，机器人扩展
传感器函数库和底层操作地址函数库；提供已经训练好的深度学习模型以及Python深度学习训练源代码，提供手机端上位机软件，手机端支持Android，上位机软件功能如下：
状态显示：可以实时查看DeepCar回传的电量、速度、室内地图等状态信息；
远程遥控：可以远程遥控DeepCar
5：驱动器：板载2路大功率电机驱动，最大驱动电流不小于7A；最高支持24V电压输入。欠
压保护，电源瞬态干扰抑制，使用光耦对全部控制信号进行隔离
6：能源：自带12.6v、6000mAH锂电池，运行时间1小时，充电时间2.5小时，配套智能充电器 7：支持ROS,预留接口为USB
8：服务：提供产品配套硬件使用说明书、软件使用说明书、产品操作视频等。培训及课程等其他服务视项目情况具体协商。

产品功能

可搭建具有各种交通元素的基础平台，模拟交通场景，让无人驾驶小车通过车上的各种传感器，包括视觉、雷达等，感知无人驾驶实验室的各种交通元素信息。符合大学阶段人工智能知识学习，并由浅入深的参与人工智能学科的深度学习、图像识别、自主导航等技术，是一个面向学生创新的综合性平台。

主要功能如下

A.自主收集数据，搭建数据集，参数可视化。

B.SLAM地图，在室内构建地图，可在手机app上选定一个点让小车自动规划路线并避开障碍物行驶过去

C.视觉跟随，可在手机app上框选一个物体作为小车跟踪的目标，随着目标的移动，小车也跟着移动

D.通过深度学习，自动巡检和识别目标，如巡线，行驶中实时识别红绿灯和交通标志牌