【易百纳】Eulercar —— 面向ROS教育机器小车，正式发布！_专栏

在2024中国家电及消费电子博览会上（AWE），易百纳作为海思的合作伙伴，参与了海思方案的展示包括多款面向物联网、人工智能、嵌入式方向的解决方案。

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其中有展示一款联合润和软件研发的星闪产品 Demo——Euler Car（欧拉派星闪遥控小车）。

现在这款面向ROS教育机器小车-EulerCar 正式发布了！

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小车采用自带ROS2的openEuler操作系统。在内部集成了星闪WS73+越影海鸥派+星闪BS21遥控器+A²MCU 3061M+dToF模组。操作时，通过 BS21 星闪遥控器和海鸥派加密狗链接，实现无线控制欧拉派小车。小车携带包括星闪、Lidar、MIPI CSI Camera 和微型固态激光雷达，提供全方位的环境感知能力。

易百纳联合多方合作伙伴共同完善了机器小车的底层设计及应用服务，可以实现建图导航、雷达避障、人体跟踪、物体检测等多种功能。广泛应用于教学实训、智能家居、工业自动化、无人驾驶、智慧城市等领域。

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目前分为三个版本：基础班、进阶版、旗舰版

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EulerCar硬件——海鸥派（Euler Pi）

搭载四核 Cortex-A55 架构，算力支持 10.4Tops INT8，同时支持 4K@60fps H.265/H.264，能够发挥强劲的端侧计算性能。该方案集成了星闪技术，AI ISP技术，默认支持OpenEuler操作系统，同时支持嵌入式Linux、Ubuntu系统，多样化的应用支持，适应不同的应用场景。

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存储支持4GB+32GB或8GB+64GB，支持4路MIPI-CSI sensor串行输入，双路千兆网口，4路USB 3.0接口，1路CAN总线，1路RS458总线，支持1路HDMI输出，1路MIC输入和立体声线性输出，支持星闪模块。

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软件平台

Euler Pi默认适配openEuler操作系统，同时支持嵌入式Linux、Ubuntu系统，多样化的应用支持，适应不同的应用场景。
支持实时RISCV内核与A55内核同步交互，提高系统实时性。
支持AI算法+图像进行处理。支持人形、车辆等识别以及自定义AI模型。
默认支持ROS2.0程序
支持MODBUS
支持dToF
支持CAN

EulerCar功能

建图导航功能

EulerCar的建图导航功能是通过ROS（Robot Operating System）实现的。ROS是一个为机器人提供软件框架的开源项目，它提供了丰富的机器人开发工具和库。EulerCar通过搭载激光雷达、摄像头等传感器，可以自主构建环境地图，实现精确的导航和定位。

在建图过程中，EulerCar通过激光雷达扫描周围环境，获取环境的几何信息。同时，摄像头等视觉传感器可以提供丰富的纹理信息，帮助机器人更好地识别和理解环境。通过将这些信息融合，EulerCar可以构建出精确的环境地图。

在导航方面，EulerCar利用构建的地图进行路径规划和导航。通过ROS的路径规划算法，EulerCar可以自主规划出从起点到终点的最优路径，并实时调整路径以避开障碍物。同时，EulerCar还支持实时建图和定位，可以在未知环境中实现自主探索。
雷达避障功能

EulerCar的雷达避障功能是通过搭载的激光雷达实现的。激光雷达可以发射激光束并接收反射信号，从而测量出周围物体的距离和方位。通过雷达避障算法，EulerCar可以实时感知周围环境中的障碍物，并采取相应的避障措施。

在避障过程中，EulerCar会根据雷达扫描到的障碍物信息，计算出障碍物的距离和方位。当检测到障碍物时，EulerCar会自主调整速度和方向，以避免与障碍物发生碰撞。同时，EulerCar还可以通过ROS的通信机制与其他传感器和控制器进行协同工作，实现更加智能和灵活的避障策略。
人体跟踪功能

EulerCar的人体跟踪功能是通过视觉传感器和深度学习算法实现的。EulerCar搭载的摄像头可以捕捉到周围环境中的图像信息，并通过深度学习算法进行人体识别和跟踪。

在人体识别方面，EulerCar可以利用深度学习模型对图像进行特征提取和分类，从而准确识别出图像中的人体目标。在人体跟踪方面，EulerCar可以利用滤波算法和轨迹预测等方法，实现对人体目标的连续跟踪和定位。

通过人体跟踪功能，EulerCar可以在复杂环境中准确地识别和跟踪人体目标，为后续的机器人交互和任务执行提供重要支持。例如，EulerCar可以根据人体目标的位置和姿态信息，自主调整运动轨迹和姿态，以实现更加自然和智能的人机交互。