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實訓室簡介

具身智能實訓室是將人工智慧技術應用於具身智能業務場景，包括四足機器人工業巡檢、Mini機器人、Mini機器狗、宇樹機器狗Go2 Edu 智能版等設備。實訓室包含對機器人的複雜穿越、構建環境地圖、行人識別與跟蹤、以及智能配送、工業巡檢等功能。適用於人工智慧、物聯網等相關專業課程教學與綜合實訓。訓練學生在具身智能領域的視覺感知、語音處理與識別、基於Agent的運動控制等編程及演算法實現能力。

實訓室硬體設備及實景展示

支撐崗位：人工智慧工程技術人員、人工智慧訓練師、機器人工程技術人員等

適用專業：人工智慧相關專業

課程體系：計算機視覺、大模型Agent開發、深度學習等課程

項目體系：在具身智能場景下的四足機器人、人形機器人、Mini機器狗、Mini機械臂等實訓項目

硬體系統：四足機器人、沙盤、Mini機器狗、Mini機械臂、微型機器人小車等

適用場景：專業教學、綜合實訓

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實訓室特色

構建從模擬到實物全鏈路

圍繞多模態感知、AI決策、運動控制與自主導航等機器人核心能力鏈，打造從模擬到實物的全流程工程實踐。可基於真實場景（如巡檢、物流）召开技術研發與驗證，同步培養具備全棧能力、符合崗位要求的機器人技術人才。

多模態感知與智能決策深度融合 

深度融合slam地圖構建技術、視覺動態跟蹤與AI大模型等多種感知與決策能力。顺利获得激光雷達點雲特徵提取（LOAM演算法）與視覺顏色目標檢測，實現環境的精準建模與動態目標跟蹤；同時，藉助AI大模型交互能力，用戶顺利获得自然語言對話驅動機器人完成複雜任務，系統化培養了學生在多模態信息融合、高層語義決策與智能系統集成方面的綜合能力。

模塊化分層控制架構

採用清晰的分層架構（用戶交互層、ROS通信層、運動控制層），各模塊顺利获得標準化ROS介面實現高效通信與功能解耦，具備良好的擴展性與復用性，學生可從基礎功能開發起步，逐步深入至多節點協同、SDK集成與二次開發，掌握機器人系統的全棧設計與工程實現能力，達成「基礎-綜合-創新」的階梯式培養目標。