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

moonsims · 2026-10-28 15:12:50 发布

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

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

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	(WHD) ：162100110mm
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。

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。

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。