具身复合机器人系统设计实训平台 RAI-M4

具身复合机器人系统设计实训平台 RAI-M4

RAI-M4

具身智能可以拆解为任务规划、感知决策、操作执行三个环节,每个环节都可引入AI提升交互、决策与操作的泛化能力。RAI-M4在任务规划阶段引入DeepSeek与通义千问,实现随机对话语义理解与自然语言指令到任务流程的转换;在感知决策端结合通义千问的多模态识别能力,无需预训练即可探索更丰富的感知场景。硬件层面,RAI-M4采用麦克纳姆轮全向底盘,实现全向移动;串联机械臂末端负载可达300g、抓取范围260mm,并配套夹爪。感知单元包含深度相机、激光雷达、陀螺仪、呼吸灯等模块,覆盖常见交互与定位所需的传感器。主控架构为上下位机双主控:上位机负责任务规划、视觉感知决策、导航规划、底盘与机械臂运动学等复杂算法;下立机负责电机PID控制、交互模块驱动,并承载与上位机的通信中继。

适配人群/场景

支持移动机器人技术与大模型部署应用、移动机器人运动控制、机器人学、机器视觉、机器人操作系统、移动机器人导航与定位等课程实训。

核心亮点

  • 全向移动底盘 + 四轴机械臂的复合机器人形态
  • 通义千问 + DeepSeek 等大模型深度接入
  • 覆盖移动机器人与大模型部署的体系化课程

产品特点

AI 大模型深度接入

在 ASR 环节集成通义千问，在 LLM 环节引入 DeepSeek，让机器人具备自然语言任务规划能力；在视觉环节依托通义千问多模态，降低场景识别门槛。

体系化实验项目设计

结合专业课程递进式设计实训模块，可按需选择机器视觉、大模型部署、机器人学、移动机器人导航定位等模块，灵活适配教学计划。

移动 + 操作复合平台

麦克纳姆轮全向底盘与串联机械臂协同工作，可在狭小空间完成移动与操作任务，结合任务规划与感知决策形成泛化作业流程。

样机案例

从多角度展示 RAI-M4 的整机布局、模块分布与感知单元，便于课程部署与场景规划。

多角度外观展示

系统配置

传感器配置

面向移动作业与感知交互配置完整传感器组合，满足定位、导航与交互需求。

  • 高清摄像头（可选配深度相机，实现三维感知）
  • 360° 激光雷达（测距 0.12-8m）
  • IMU / 陀螺仪传感器（姿态估计与里程修正）
  • 呼吸灯与交互指示模块
  • 扩展接口：支持触摸屏、额外传感器接入

控制器配置

采用上下位机双主控架构：上位机承担任务规划、视觉感知与导航算法，下位机负责电机 PID、机械臂伺服与互动模块控制，并作为与上位机通信的中继节点。

软件配置

预装 Ubuntu + ROS2、MoveIt、YOLO 推理环境及通义千问 / DeepSeek API 示例，可快速进入移动机器人与大模型联合实验。

支持 Python / C++、ROS2、MoveIt、OpenCV、YOLO、通义千问 SDK、DeepSeek API 等主流框架，便于扩展课程与科研项目。

实验项目

实验体系覆盖机器视觉、大模型部署与应用、机器人本体控制、ROS 操作与移动机器人导航等模块，支持按课程需求灵活组合。

机器视觉模块

构建从基础图像处理到深度学习、多模态识别的完整实践路径。

  • OpenCV 视觉：HSV 颜色识别；视觉形状识别；二维码识别；条码识别；色环检测（综合+滤波）
  • AI 视觉 - YOLO：YOLO 视觉部署；数据集标注；模型训练与部署；工件数据收集与检测；人脸检测；人脸追踪
  • AI 视觉 - 通义千问多模态：通义千问多模态接口部署；物体检测与标记

大模型部署与应用模块

聚焦语音交互、多模态识别与机器人执行的全链路大模型实践。

  • 语音对话交互：语音转文字 ASR 部署（通义千问）；语义理解 LLM 部署（DeepSeek）；文字转语音 TTS 部署（火山引擎）；完整语音对话；语音对话计算器；语音对话音乐播放
  • 多模态视觉检测：通义千问多模态接口部署；物体检测与标记
  • 结合机器人应用：基于 MCP 的识别抓取任务规划；基于 MCP 的导航任务规划

机器人本体控制模块

面向底盘与机械臂的运动学与控制策略实践。

  • 底盘本体控制：编码电机 PID 控制；全向底盘运动学控制；全向底盘里程控制（含陀螺仪校准）
  • 机械臂本体控制：舵机位置控制；机械臂运动学控制；机械臂插补运动控制

机器人操作系统模块

培养 ROS 话题、服务、参数以及 MoveIt 规划等核心技能。

  • ROS 基本操作：通过话题 / 服务 / 参数控制仿真小乌龟运动；新增小乌龟实例；功能包移植与运行（键盘控制小乌龟）
  • MoveIt 机械臂规划：配置机械臂 URDF；MoveIt 配置机械臂运动学模型；Rviz 实现机械臂运动规划

移动机器人导航与定位模块

涵盖系统接口、建图与导航的完整流程，支持多坐标导航实践。

  • 系统接口配置：键盘控制底盘运动；键盘控制机械臂运动；获取激光雷达数据
  • 地图构建：配置建图工程文件；制作 launch 文件；构建新地图
  • 地图导航：配置 Navigation 工程文件；设置机器人碰撞边界；指定点导航；自主避障导航；多坐标导航

知识库

获取更多关于该产品的技术文档、使用教程及常见问题解答。

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关键问题

问题 3：文档中哪些产品支持大模型集成应用，具体可实现哪些大模型相关功能？
具身复合机器人系统设计实训平台 RAI-M4具身智能任务规划实训平台 RAI-P4具身视觉感知决策实训平台 RAI-Q2

答案：支持大模型集成应用的产品有 3 款：

RAI-P4（3.4 万元）：集成通义千问、Deepseek、火山引擎；可实现 ASR（通义千问）、LLM（Deepseek）、TTS（火山引擎）、Function-call（如语音对话计算器、音乐播放、云台 / 机械臂任务规划），并支持与 YOLO / 人脸追踪、机械臂控制的集成应用。

RAI-M4（2.4 万元）：接入 Deepseek（LLM）、通义千问（ASR + 多模态）；可实现自然语言转机器人任务流程（语音指令控制底盘 / 机械臂）、多模态物体检测（通义千问），结合麦轮底盘与 4 轴机械臂实现泛化操作。

RAI-Q2（3.2 万元）：调用通义千问 VLM；可实现多模态视觉检测（水果检测与标记、未知物体识别），结合深度相机和高精度转台，适配机器视觉与大模型部署课程。