Turtlebot: 开源机器人开发平台 SLAM硬件搭建（激光雷达+IMU+相机+移动底盘）

SLAM硬件搭建（激光雷达+IMU+相机+移动底盘）

https://www.turtlebot.com/

Turtlebot: 开源机器人开发平台
什么是 TurtleBot？

TurtleBot 是为 ROS 教育和研究开发的标准化机器人平台。TurtleBot 平台的概念源自自 1940 年代初以来用于教授基础机器人技术和计算机科学的 Turtle 机器人。TurtleBot 被设计成一个简化的、易于升级的平台，用于教授 ROS 新手，并为更高级的开发提供强大的基础系统。自成立以来，TurtleBot 已成为标准的教育 ROS 平台，也是全球开发人员和学生中最受欢迎的机器人平台。

现在有 4 个版本的 TurtleBot 可用。TurtleBot1 由 Willow Garage 的 Tully（Open Robotics 的平台经理）和 Melonee（Fetch Robotics 的首席执行官）在 iRobot 基于 Roomba 的研究机器人 Create 之上开发，用于 ROS 部署。它于 2010 年开发，自 2011 年以来一直在销售。2012 年，Yujin Robot 在研究机器人 iClebo Kobuki 的基础上开发了 TurtleBot2。2017 年，ROBOTIS 开发了 TurtleBot3，作为改进的模块化设计，以补充其前辈的功能和用户的需求。由 ClearPath Robotics 开发的 TurtleBot4 采用 iRobot Create3 底座，作为 TurtleBot3 平台的模块化程度较低的替代方案。有关 TurtleBot 系列的更多信息，请访问 TurtleBot 官方网站以获取该平台的完整历史记录。

具体来说，TurtleBot3 是一款小型、经济实惠且可定制的基于 ROS 的移动机器人，用于教育、研究、业余爱好项目和产品原型设计。TurtleBot3 的目标是在不牺牲功能和质量的情况下提供低成本、高度灵活的机器人开发平台，同时提供足够的可扩展性以适应各种复杂的机器人应用。TurtleBot3 可以使用简单的机械组件和升级的电子元件（包括定制计算机和传感器）以各种方式进行定制。此外，TurtleBot3 通过不断升级随附的适用于稳健嵌入式系统的经济高效且小型的 SBC，不断发展其开箱即用的性能。TurtleBot3 的核心技术是 SLAM、导航和作，使其适用于各种研究和服务机器人应用。

如何为 ROS 和 TurtleBot 做出贡献？
为什么 Willow Garage 将 TurtleBot 开源？
TurtleBot 旨在让黑客参与机器人技术。黑客希望最大限度地控制他们的硬件和软件。给定计划、零件清单、组装说明和供应商链接，您就可以使用 TurtleBot 做任何您想做的事情。您可以使用已有的组件，替换类似的组件，并且通常混合和匹配以仅订购所需的组件，以构建所需的组件。当然，任何组件更改都可能需要对设计进行其他尚未记录的修改。随着时间的推移，社区将在 turtlebot.com 上为他们自己的 TurtleBot 变体的通用文档主体做出贡献。

ROS机器人编程 （中文，免费PDF）

Stanford ALOHA 与 Jetson Xavier NX 的区别

Stanford ALOHA

• 产品定位：

  • Stanford ALOHA 是一个低成本、开源的硬件系统，主要用于双手远程操作机器人，执行精细、动态以及接触式丰富的任务。
  • 适用于教育、科研和个人爱好者等领域，帮助开发者快速了解机器人的基本原理和技术。

• 主要特点：

  • 低成本：整个系统的造价相对较低，例如初代的 Mobile ALOHA 造价约为 3.2 万美元。
  • 多功能：可以应用于广泛的精细操作任务。
  • 用户友好：系统直观、可靠、易于使用。
  • 易于维修：当系统出现故障时，研究人员可以轻松进行维修。
  • 易于搭建：研究人员可以使用易于获取的材料快速组装该设备。
  • 出色的模仿学习能力：机械臂能够通过短时间演示学会动作，并根据实时反馈调整动作。
  • 高度灵活：拥有 14 个自由度，具备较高的灵活性。

• 应用场景：

  • 教育和科研：帮助学生和研究人员快速入门机器人技术。
  • 精细操作任务：如实验室中的样本处理、小型零件组装等。

Jetson Xavier NX

• 产品定位：

  • Jetson Xavier NX 是一款超小型模块化系统（SoM），专为嵌入式系统和边缘计算设计。
  • 适用于需要高性能计算和低功耗的设备。

• 主要特点：

  • 高性能：在 10 瓦功率下可提供 14 TOPS 性能，在 15 瓦功率下可提供 21 TOPS 性能。
  • 多任务处理：能够并行运行多个神经网络，同时处理多个高分辨率传感器的数据。
  • 节能设计：整合高性能和低功耗的优点，适用于对尺寸、重量和功耗有严格要求的设备。
  • 丰富的接口：包括 CSI 摄像头接口、PCIe、USB、SDIO、SPI、UART、I2S、I2C、CAN 和 GPIO。
  • 软件支持：通过 NVIDIA JetPack SDK 提供全面的 NVIDIA 软件栈，支持主流深度学习 AI 框架。

• 应用场景：

  • 无人机：提供高性能计算支持。
  • 便携式医疗设备：满足医疗设备对性能和功耗的要求。
  • 商用机器人：支持复杂的 AI 任务。
  • 高分辨率智能传感器：用于工厂物流和自动光学检测。
  • AIoT 系统：适用于各种物联网应用。

总结

• Stanford ALOHA 更适合教育、科研和个人爱好者，用于学习机器人技术、进行精细操作任务和快速原型开发。
• Jetson Xavier NX 更适合需要高性能计算和低功耗的嵌入式系统和边缘计算应用，如无人机、医疗设备、商用机器人等。
  Stanford ALOHA（“a low-cost open-source hardware system for bimanual teleoperation”）是一个开源的、低成本的双手远程操作机器人平台，适合多种科研领域，以下是其主要适用的科研领域：

1. 机器人学习与人工智能

• 模仿学习：ALOHA平台通过模仿学习算法，能够使机器人在短时间内学会复杂任务。例如，经过大约50次的人工演示后，机器人便能独立执行任务，如煎炸和端盘、打开双门壁橱存放重物等。
• 强化学习：该平台可用于强化学习的研究，通过与环境的交互来优化机器人的行为。
• 多模态学习：结合视觉、触觉等多种传感器数据，研究如何使机器人更好地理解和操作物理世界。

2. 人机交互与遥操作

• 远程操作：ALOHA平台允许研究人员像“木偶师”一样直接控制机器人的手臂，进行复杂的任务操作。这种直观的遥操作方式有助于研究人机交互中的自然性和效率。
• 用户界面设计：研究如何设计更直观、更高效的用户界面，使操作人员能够更轻松地控制机器人。

3. 机器人控制与运动规划

• 运动控制：研究如何精确控制机器人的运动，特别是在执行复杂任务时的协调性和灵活性。
• 运动规划：开发高效的运动规划算法，使机器人能够在复杂环境中自主规划路径。

4. 机器人感知与环境理解

• 视觉感知：利用平台上的摄像头进行视觉感知研究，如物体识别、场景理解等。
• 多传感器融合：研究如何融合多种传感器数据，提高机器人对环境的理解和适应能力。

5. 机器人硬件与系统设计

• 低成本硬件开发：ALOHA平台本身就是一个低成本的硬件系统，适合研究如何在有限的预算内开发高性能的机器人。
• 系统集成与优化：研究如何将不同的硬件组件（如机械臂、摄像头、传感器等）集成到一个高效的系统中。

6. 教育与培训

• 教学实践：在教育领域，ALOHA平台可用于机器人相关课程的教学实践，帮助学生深入了解机器人的工作原理和控制方法。
• 项目实践：学生可以利用该平台进行机器人编程比赛、项目实践等活动，提高实践能力和团队合作能力。

7. 家庭服务与辅助机器人

• 家务操作：研究如何使机器人完成日常家务任务，如烹饪、清洁、整理等。
• 陪伴与互动：开发机器人与家庭成员的互动功能，如陪孩子玩耍、讲故事、帮助老人等。

8. 医疗保健

• 辅助医疗护理：在医院、养老院等场所，ALOHA平台可用于辅助医护人员进行医疗护理工作。
• 康复训练：帮助患者进行康复训练，如肢体运动、手眼协调能力训练等。

9. 工业生产

• 零件组装：在电子产品、汽车零部件等工业生产中，ALOHA平台可用于精细的零件组装工作。
• 物料搬运与仓储管理：在工厂、仓库等场所，机器人可用于物料搬运和仓储管理工作。

10. 商业服务

• 酒店与餐厅服务：在酒店和餐厅中，ALOHA平台可用于行李搬运、房间清洁、送餐等服务。

Stanford ALOHA平台的开源特性和低成本设计使其在科研领域具有广泛的应用前景，能够为研究人员提供一个理想的实验平台。