AiBrainBox-UGV 通 · 感 · 算 · 控一体化地面机器人边缘智能平台 规格书

AiBrainBox-UGV 通 · 感 · 算 · 控一体化地面机器人边缘智能平台 规格书

AiBrainBox-UGV

通 · 感 · 算 · 控一体化地面机器人边缘智能平台

AiBrainBox-UGV是一款面向地面移动机器人与四足机器人的通、感、算、控一体化边缘智能平台。产品将多源传感器接入、融合定位、环境感知、边缘AI计算、通信协同及机器人接口集成在紧凑型嵌入式设备中，用于支持机器人在室内、室外、GNSS可用及部分GNSS拒止环境中的自主移动、感知和算法验证。

AiBrainBox-UGV的产品角色不是替代机器人本体控制器，而是作为可集成的"端侧智能中枢"：接入相机、激光雷达、IMU、GNSS/RTK、UWB等传感器，运行ROS 2应用与感知/定位/导航算法，并通过以太网、CAN、UART、USB及选配通信模块与机器人控制器、外设和上层系统协同。

产品价值

l缩短集成周期：将计算、传感器接入、定位与通信能力集中到统一的边缘节点。

l支持多传感器研究：可开展GNSS/RTK、LiDAR、视觉、IMU与UWB等不同定位方案的验证和比较。

l面向开放生态：以Ubuntu 22.04 + ROS 2为软件基础，适配合作伙伴算法、机器人本体及行业应用。

l支持单机到协同：可选配5G蜂窝通信及1.4G/700M自组网子卡，为遥操作、数据回传和多节点协作提供通信基础。

典型应用场景

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| 四足机器人 / 机器人狗 | 复杂地形移动、环境感知、语义避障、目标识别与跟踪、远程运维 |
| 轮式UGV / AGV | 室内外自主导航、动态区域感知、路径规划、巡检与安全作业 |
| 高校与科研机构 | 多传感器融合定位、SLAM/LIO/VIO/LVIO算法验证、ROS 2应用开发 |
| 行业解决方案商 | 在既有机器人平台上集成边缘AI、通信、定位和定制任务应用 |

·多模态融合定位：支持GNSS、激光雷达、多目视觉、超宽带、工业级IMU等多源融合定位

·全场景覆盖：适用于GNSS可用环境与GNSS拒止环境（如室内、城市峡谷等）

·高精度感知：激光雷达+三目视觉融合，支持3D语义感知、目标识别与跟踪

·全国产化硬件：嵌入式平台，具备最优SWaP设计

·丰富接口：支持LAN、CAN、USB、UART、PWM等，兼容多种执行体与传感器

·工业级可靠性：宽压电源输入，具备反接、浪涌、过压/欠压/过流保护

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| CPU核心板 | Rockchip RK3588 |
| 内存/存储 | 标准配置：8 GB RAM + 64 GB Flash；可选：32 GB + 256 GB |
| 板载AI算力 | 核心板NPU，标称6 TOPS |
| NPU扩展 | 可选20T / 26T / 40T扩展方案；HaiLo-8、HaiLo-10、RK1820、RK1828 |
| 激光雷达 | 0.1m - 40m (10%反射率)，FOV：水平 360°, 竖直 -7°~52°，测距随机误差≤ 2 cm (10m处, 1σ)，点云：200,000 点/秒，帧率10 Hz |
| 视觉 | MIPI相机：SC132：130万像素，全局曝光、高帧率60-120帧 SC850：4K Rolling曝光，30帧 |
| GNSS / RTK | 双RTK，UM982模块 |
| UWB | CH 5，内置天线；支持TOF测距与PPS时间同步 |
| IMU | 双IMU方案：高精度/低量程IMU + 低精度/高量程IMU |
| 蜂窝通信 | 5G模组：Quectel RM520N-CN-AA；4路PCB天线配置 |
| 自组网通信 | 可选1.4G/700M自组网子卡；净空环境不加PA约10 km，远距离配置需另行评估 |
| 以太网 / WLAN | 1 × RJ45，10/100/1000 Mbps自适应；板载2.4 GHz Wi-Fi AP |
| 外部接口 | M12-A + M12-B外部连接器；可用LAN、CAN、USB、UART、PWM等接口应以对应硬件版本接口定义表为准 |
| 电源要求 | DC IN(40-12V输入)；12V输出 |
| 操作系统 | Ubuntu22.04+ROS2 |
| 构造 | 铝合金 ，ABS箱体 |
| 颜色 | 石墨黑 |
| 安装方式 | 支架安装 |
| 尺寸 | (W*H*D) ：162*100*110mm |
| 重量 | 790g |
| 工作温度 | -20～70℃ |
| 工作湿度 | 10~95%@40°C ，无冷凝 |

说明：以上硬件参数根据《AiBrain BOX-UGV技术规格书》整理。选配件、接口复用、射频配置和不同批次硬件可能存在差异；对外发布前建议以冻结版BOM、接口定义表及测试报告复核。

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| 基础系统 | Ubuntu 22.04；提供Linux运行环境、驱动部署、系统服务与设备管理基础。 |
| 机器人中间件 | ROS 2；以节点、Topic、Service、Action等机制组织传感器、定位、导航和应用模块，DDS实现。 |
| 设备接入与驱动 | 面向相机、LiDAR、IMU、GNSS/RTK、UWB及通信模块的驱动和数据适配；具体驱动清单随交付版本提供。 |
| 定位与导航框架 | 可结合机器人底盘接口、TF坐标关系、地图/代价地图和导航任务框架进行集成；Nav2适配需结合具体底盘与传感器标定验证。 |
| 边缘AI运行环境 | 支持在RK3588板载NPU及选配NPU扩展方案上部署适配模型；模型框架、量化格式和运行时取决于所选NPU与软件版本。 |
| 通信与远程接入 | 结合5G、Wi-Fi和选配自组网模块，承载状态遥测、任务指令、数据回传与远程维护；网络策略由项目配置定义。 |
| 应用接口 | MQTT消息接口和ROS 2消息/服务接口、节点配置文件 |

AiBrainBox-UGV面向"感知---定位建图---AI理解---决策控制---通信协同---外设接入---应用接口"的端侧智能链路设计。

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| 多模态融合定位 | 融合IMU、视觉、LiDAR、GNSS/RTK、UWB等信息，为机器人提供位姿、速度及状态估计。 | 传感器外参、时间同步、坐标系、安装振动与环境条件会影响结果；按应用场景进行标定和测试。 |
| SLAM / 里程计 | 支持开展LiDAR、视觉及多传感器融合定位方案的集成与比较，例如LIO、VIO、LVIO方向。 | 具体算法实现、精度指标与实时性需以软件版本及实测报告为准。 |
| 环境感知 | 基于三维点云与多目视觉进行障碍物感知、空间结构理解及可通行区域分析。 | 检测距离、盲区、动态目标表现取决于传感器配置、算法和现场环境。 |
| 语义理解与目标跟踪 | 可集成目标检测、分类、跟踪及场景语义理解模型，为巡检、导航和任务应用提供信息。 | 模型类别、准确率、帧率与算力占用需按模型和NPU组合测试。 |
| 导航与避障 | 结合定位、地图、代价地图和底盘控制接口实现路径规划、局部避障及任务执行。 | 不等同于替代底盘安全控制器；急停、限速和安全策略需在机器人系统层设计。 |
| 多机协同 | 结合5G与自组网链路支持状态交换、任务信息分发和远程数据回传。 | 多机协同策略、链路切换、拥塞控制与断连行为需按系统架构开发验证。 |

适配卡

1、支架*1 螺丝：M3X6机牙圆头*6

2、包装箱*1

3、DC12V电源适配器*1（选配）