Dynominion 自主移动机器人平台

dynominion

ROS、机械臂 🧩 软硬件结合 已发布
TeamRobotoAI 3 Stars Apache-2.0 BOM 完整度: 0/5 教程完整度: 0/5
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项目简介

基于ROS 2的开源AMR平台，负载80kg，支持机械臂集成。

基于ROS 2的开源自移动机器人平台，具备80公斤负载能力，支持机械臂集成与模块化硬件，适用于机器人教育与应用研究。

标签

[ros2 autonomous-mobile-robot robotic-arm modular-hardware simulation gazebo navigation slam]

项目特点

**高有效载荷**：支持高达 80 公斤的负载，适用于多种应用场景。
**模块化硬件**：采用模块化设计，易于定制和扩展，方便进行学术研究。
**ROS 2 集成**：基于最新的 ROS 2 框架构建，提供稳定可靠的性能。
**仿真支持**：包含 Gazebo 仿真环境和虚拟机器人模型，支持在无实体硬件的情况下进行开发和测试。
**Docker 部署**：提供 Docker Compose 配置，简化环境搭建和部署流程。

技术规格

有效载荷
软件框架
仿真环境
导航
SLAM
机械臂集成
部署方式

项目资源

TeamRobotoAI/dynominion dynominion_x/REAL_README.md dynominion_x/SIM_README.md dynominion_description/README.md dynominion_gazebo/README.md dynominion_navigation/README.md dynominion_slam/README.md dynominion_x/README.md teleop_robot/README.md

物料清单 (BOM)

物料名称 数量 参考价格 备注
待采集 待采集 — 待采集

3D 模型

base_link.STL castor_1.STL castor_2.STL castor_3.STL castor_4.STL imu_l4.STL left_wheel_l2.STL lidar_l3.STL right_wheel_l1.STL

所需工具

螺丝刀套装 必需
钳子/剪线钳 必需
计算机（3D建模） 必需

能力画像

⚪ 记忆与知识检索: 2/5
🔵 逻辑推演: 4/5
⚪ 表达与交流: 1/5
⚪ 感知与观察: 2/5
🔵 数理与计算: 4/5
🔵 动手与操作: 5/5
⚪ 狂热与坚持: 3/5
🔵 创造与创新: 4/5

所需技能

🔧 **动手能力**：需要具备组装和调试机器人硬件的能力，包括机械结构、电机、传感器和机械臂的集成。 💻 **编程能力**：需要熟悉 ROS 2 框架、C++ 或 Python 编程，以及 Linux 系统操作。 ⚡ **电子电路**：需要了解基本的电子电路知识，能够连接和调试电机驱动器、传感器等电子元件。

适用场景

**机器人教育**：作为教学平台，帮助学生理解自主移动机器人的原理和开发流程。
**应用研究**：用于研究机器人导航、SLAM、机械臂控制、人机交互等前沿课题。
**原型开发**：作为快速原型开发平台，验证新的机器人算法和硬件设计。