"JetHexaROS六足机器人：融合激光雷达导航与深度学习，引领智能导航与交互

新时代"

在AI人工智能领域，JETSONNANO控制系统娴熟应用，开启了全新的智能化时代。Jetson Nano B01作为主控，融合了主流深度学习框架如TensorFlow、PyTorch、Caffe/Caffe2、Keras和MXNet等，为广大人工智能项目提供了强大的算力支持。借助这一控制系统，JetHexa机器人在图像识别、对象检测和定位、姿势估计、语义分割以及智能分析等领域展示出了令人惊叹的能力。

作为一家全球领先的人工智能机器人高新技术企业，深圳市幻尔科技有限公司以自主研发、量产制作和全球销售为核心业务。公司总部位于深圳，并聚集了一支由博士和硕士组成的研发团队，专注于人工智能机器人领域的何服驱动、运动算法、深度视觉和软件系统等重要领域。公司在机器人技术方面拥有50多项技术专利，展示了其在创新和研发能力方面的强大实力。

为了提供性能更强、拓展性更好、教程更丰富的人工智能教育机器人产品，公司积极合作国内多所985、211知名高校的科研力量。通过与高校的深度合作，公司开发出了几十款AI机器人开发平台，覆盖了多个行业场景。这些开发平台不仅能够帮助用户学习人工智能知识，还能将理论知识广泛应用于实际项目中，促进科学理论与实践的有机结合。深圳市幻尔科技有限公司凭借其丰富的经验和卓越的创新能力，不断推动人工智能机器人领域的发展。公司致力于为广大用户提供高质量的产品和优质的服务，助力他们在人工智能领域取得更大的成就。在未来，我们期待幻尔科技继续引领行业创新，为人工智能的快速发展贡献更多的智慧和力量。

ROS（机器人操作系统）是一个广泛应用于机器人领域的开源软件框架，提供了丰富的功能和工具，用于开发、控制和运行各种类型的机器人系统。下面介绍一些ROS的重点功能：

1. 2D激光雷达建图、导航、避障：ROS提供了多种算法，如Cartographer、Hector.Karto和Gmapping，用于使用2D激光雷达进行建图。此外，ROS还支持路径规划、定点导航和导航中的避障功能，让机器人能够在复杂环境中进行自主导航。

2. RTAB-VSLAM三维视觉建图与导航：ROS支持RTAB（Real-Time Appearance-Based）算法进行三维视觉建图和导航。借助纯视觉或视觉雷达融合的方法，机器人能够在三维地图中进行导航和避障，并支持全局重定位和动态避障等功能。

3. 激光雷达实时障碍检测：ROS可以实时检测机器人周围的环境，并在多点导航过程中避开障碍物。这通过分析激光雷达数据，识别障碍物并生成避障路径来实现。

4. 深度图像数据和点云图像：通过ROS的API，机器人可以获取相机产生的深度图像、彩色图像和点云图像。这些数据对于实现各种视觉相关的任务，如目标追踪和障碍识别等，非常有用。

5. KCF目标追踪：ROS提供了基于图像的相关KCF（Kernelized Correlation Filter）滤波算法，可用于跟踪选定图像中的任意目标。这对于机器人在感知和追踪特定目标方面非常有用。

6. 深度相机障碍识别：通过使用深度相机，机器人能够探测到前方的障碍物并进行相应的避让或攀爬动作。这项功能在室内外环境中的导航和避障中起到重要的作用。

这些功能只是ROS提供的众多功能之一，通过ROS，开发者可以从底层控制到高级应用开发，实现各种机器人任务和应用。

吉林财经大学的机器人团队积极参与项目学习，并在其中进行深入学习和研究。通过参与这些项目，他们能够拓宽自己的知识面，提升技术实践能力，并将理论知识转化为实际应用。在吉林财经大学的科研力量支持下，开展了一系列的研究工作。他们关注于人工智能、机器视觉、运动控制等领域，并致力于探索新的解决方案和创新技术。通过参与项目，团队成员有机会与其他领域的专业人士进行合作，互相学习和交流，共同推动机器人技术的发展。这些项目的开展对于促进科研成果的转化、推动地方经济发展以及培养高素质人才都具有重要意义。

未来，吉林财经大学机器人团队将继续积极参与各种项目，并不断拓展自身的研究领域，努力为机器人技术的发展做出更大的贡献。