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無錫學院-競價公告(CBWXXY2025000026)

所屬地區:江蘇 - 無錫 發布日期:2025-07-04
所屬地區:江蘇 - 無錫 招標業主:登錄查看 信息類型:網上競價
更新時間:2025/07/04 招標代理:登錄查看 截止時間:登錄查看
咨詢該項目請撥打:15055702333
無錫學院-競價公告(CBWXXY(略))
發布時間:(略):57:06截止時間:(略):07:02(略):CBWXXY(略)簽約時間:發布競價結果后7天內簽約合同申購主題:實驗教學裝置-地面清潔機器人送貨時間:合同簽訂后7天內送達采購單位:(略)
(略)
設備名稱:(略)
數量/單位:(略)
預算單價
品牌
(略)
規格參數
質保及售后服務
附件
1實驗教學裝置-地面清潔機器人1(臺)48000.0無無1、尺寸(長寬高):不小于280mm*280mm*250mm;材質:主體為碳鋼和鋁合金5052材質;結構件上預留了國家標準M3安裝孔;整機重量≥5.5kg;額外負載≥3kg;最高速度≥0.4m/s;定制儀器包裝箱,采用拉桿+支撐輪式拖動設計。2、(略)。兩輪差速移動;直流有刷電機*2,電機減速比1/90,輸出空載轉速122rpm,堵轉扭矩≥36kg.cm,編碼器精度5760。輪子直徑≥100mm,金屬輪轂橡膠輪胎;減震萬向輪*2;電池容量≥12.6V10000mAh,整機待機時間≥240分鐘,(略)運行時間≥40分鐘;3、配備專用充電器:Input:100-240VAC50/60Hz,Output:12.6V5A;4、★★清潔裝置清掃模式:吸口+旋轉邊刷式;邊刷數量≥2個;優質碳刷電機≥2個、3~12V寬電壓供電,每分鐘≥130轉;邊刷直徑:14cm;吸塵裝置長寬高≤8*8*6cm;吸塵裝置可單獨充電、內置電池、內置集塵盒;5、(略)1)激光雷達:檢測半徑≥20米、360度測量范圍,測量距離精度±3cm(0-7m),測量角度精度0.2-0.3°,距離分辨率10mm,激光水平平行度0-0.6度,掃描速率10Hz、15Hz,測量速率18000測量值/S;2)深度相機:雙目結構光,USBType-C接口,工作距離常規級模式0.15-3m、高能級模式0.15-5m,相對精度<1%@1m、<1.3%@2m,深度分辨率/幀率640*(略)@5/10/15fps、320*(略)@5/10/15fps,深度FOVH91°V62°±3°,紅外FOVH94.1°V68.2°D104°±3°,彩色分辨率/幀率1920×(略)@5/10/15/30fps&MJPG,彩色FOVH86°V55°D93.5°±33°。3)IMU模塊:六軸IMU模塊(三軸陀螺儀+三軸加速度),串口波特率921600,抗震范圍:±8g,數據輸出頻率:200HZ,靜態精度:0.7度RMS,動態精度:2.5度RMS。4)★超聲TOF測距傳感器*3:超聲波和TOF一體化測距傳感器,(略)傳感器數據,超聲測距范圍40~2500mm、超聲波發射頻率40KHz、超聲探測精度5%、盲區4cm,TOF傳感(略)50mm、測距范圍50~2500mm、高光學串擾補償,測量時間小于30ms;5)碰撞傳感器*2:工作電壓3.3V、通訊接口PH2.0;6、嵌入式控制器:采用國產嵌入式單片機,CPU運行頻率≥200MHz;CPU內核:ARMCortex-M4;RAM:≥256KB;ROM≥512KB;7、★★系統級控制器:CPU≥八核,4核A76,4核A55,主頻≥2.4GHz;GPU:4核Mali-G610;NPU:提供≥6TOPS等效算力,必須支持Rknn模型的模型推理。支持的深度學習框架:Pytorch、TensorFlow、Caffe、PaddlePaddle等;內存≥8G;硬盤≥64G;其他通信接口:不少于USB2.0*3,USB3.0*1,(略)口,HDMI2.1接口,Type-C接口,3.5mm音頻接口;40Pin接口:兼容樹莓派40Pin接口,支持PWM,GPIO,I2C,SPI,UART通信功能;8、軟件功能(現場提供視頻演示以下功能,演示不符合要求扣技術分)1)提供機器人調試軟件,基于QT的UI界面,運行在ARM架構下ubuntu20.04系統中,將超聲波、碰撞、里程計等傳感器信息顯示在圖形界面上,在軟件內可以通過鼠標操作控制兩輪差分底盤前后移動、左右轉、停止等基本運動。2)基于兩輪差分底盤的輪速里程計計算(融合IMU);3)★基于深度視覺傳感器的點云處理軟件,可進行地面提取,高度濾波,識別不低于地面高度3cm的障礙物,可使用深度視覺點云進行跌落檢測,機器人在運行時避開(略)域;4)★★基于激光雷達的粒子濾波與圖優化兩種建圖與定位方法軟件,可展示概率柵格地圖,可展示機器人運動軌跡,可展示圖優化約束;重復定位精度不大于10cm;支(略),虛擬墻的編輯和設置,支持在地圖上進行特定點位標記,支持橡皮擦擦除地圖噪點,支持一鍵地圖分割功能;5)★★(略)徑規劃與軌跡跟蹤軟件,支持D*與A*(略)徑規劃,支持dwa,teb,optm(略)徑規劃方法;支持快速卡死脫困算法,運動卡死時間不超過1s,(略)徑規劃,一鍵沿邊規劃;6)★★基于rknn深度學習邊緣檢測框架的目標檢測,可在端側部署,進行人臉檢測,人臉特征點識別,人臉表情識別,手勢識別,人體姿態識別,口罩檢測,Apriltag識別,支持顏色識別,提供UI界面可點擊獲?。?span id="mgogky0qc22" class="open_quick_reg">(略)
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