协作机械臂询价公告

协作机械臂询价公告

[2026-038]

公司：

我校拟采购“协作机械臂”1套，预算总计150000元。

一、项目概况

本项目包含AI协作机械臂一套设备，设备品目为教学机器人设备，由机械臂本体、控制器、上位机软件、配套末端执行器、智能小车、教学课程资料组成软硬件一体化套件。协作机械臂面向科创、本科自动化、机器人工程、人工智能、机电工程等专业教学，支撑《机器人学》《机器人运动学》《自动控制原理》《机器视觉》等课程实验，满足验证性、设计性、综合性实验教学，同时可作为学生科创竞赛、课程设计、毕业设计实践平台，提升新工科学生工程实践与科研创新能力。同时，可以面向无专业基础学生科普教育，服务学生信息科技、创客、人工智能科普课程，适合机器人科普课堂、社团活动、科技节展示，开展机器人基础认知、图形化编程、简易示教实操，培养学生机器人兴趣、逻辑思维与动手实践能力。

二、技术要求

  （一） 系统组成

  协作机械臂，数量1套，配置清单组成如下：

  1.   协作机械臂本体8件（每件配置控制器、电动夹爪、电源、数据线）；

  2.   具身智能小车8辆（配合机械臂完成智能装载运送任务并能完成赛道行驶）；

  3.   配套教学资料（教程、实验案例、源代码）。

（二）  系统功能要求及整体性要求

1. 面向ROS教育场景开发，适配Windows上位机软件，支持平板、电脑控制；适合科普演示、验证性趣味实验、创客创意项目。

2. 桌面级教育协作机械臂，整机安全防护，人机共融无需安全围栏；兼顾教学精度与拓展能力；必须具备图形化编程、拖动示教编程、完整二次开发能力；支持高级脚本编程、ROS/ROS2对接；满足验证性、设计性、综合性专业实验，可支撑科研、毕设、科创竞赛。

3. 平台要求支持图形化编程、示教编程、二次开发。

4. 基础可开展实验/科普项目：

1)   机器人基础认知实验：自由度认知、机械臂结构认识、坐标系认知、安全操作规范学习；

2)   示教编程实验：拖动示教录制动作、轨迹复现、多点点位示教；

3)   图形化编程实验：积木式图形化编程控制关节运动、点位移动、夹爪开合、顺序逻辑、循环条件判断；

4)   趣味实操项目：物件搬运分拣、模拟垃圾分类、机械臂写字绘画、简单搬运闯关；

5)   可实现机器人运动控制、SLAM建图导航、AI视觉交互和语音交互等应用；

6)   简易二次开发：预留拓展接口，支持简单脚本调用，可拓展传感器开展创意创客项目。

5. 高级可开展实验/实训项目：

1)    底层基础实验：机械臂D H参数标定、正逆运动学实验、关节空间与笛卡尔空间运动、轨迹规划实验、零点校准、IO接口驱动；

2)    示教与编程实验：拖动示教编程、点位示教、连续轨迹示教、图形化积木编程、脚本语言编程；

3)    综合应用实验：视觉引导抓取、物体分拣（在传送带上进行分拣的实例。分拣物可以是不同颜色的同种物体、也可以是不同大小的同种物体，也可以是不同种物体。可以是动态分拣，也可以是静态分拣。）；

4)    高级开发实验：SDK二次开发、ROS/ROS2环境对接、MoveIt运动规划、机器视觉联合实验；

5)    科创拓展：课程设计、毕业设计、机器人竞赛、创新项目开发；

6)    结合前沿AI大模型技术，能够融合视觉、语音与文本信息，具备环境感知、任务规划与动态执行能力。

（三）  协作机械臂技术要求

1. 面向ROS教育场景联合发布的桌面级Al视觉协作机械臂，搭载 7自由度协作机械臂与高清摄像头夹持系统，手眼臂合一，实现机械臂、视觉与操控的无缝融合，能够精准识别颜色、人脸、人体姿态等对象。通过几何关系计算物体位置，可完成机械臂精准定位、抓取、追踪等动作。通过集成ROS机器人操作系统和逆运动学算法，简化7自由度机械臂复杂的运动控制，可实现机械臂坐标控制、运动规划、机械臂碰撞检测、夹取分拣等功能，为ROS教育与研究提供强大而灵活的平台。

2. 产品采用Jetson Orin nano SUPER 8GB主控，67TOPS算力，可以快速运行ROS系统，可流畅运行默认算法，支持深度二次开发。

3. 采用类UR机器人构型，流畅机身，刚柔并济，曲线优美，相比其他类型机械臂，活动范围更大，可达点位更多。

4. 手眼臂三合一，无需外置摄像头或复杂校准，即可实现毫米级精度的定位与操作。

5. AI视觉识别目标追踪

1)    颜色识别追踪：除了标准颜色外，还可提取自定义颜色进行机械臂颜色识别追踪，实现眼随手动。

2)    色块分拣：将木块放置到地图识别区域内，机械臂会自动分辨当前的颜色并将木块夹到标配地图对应颜色区域。

3)    色块抓取：将木块放到摄像头前，机械臂识别到木块颜色后将对应颜色区域的木块夹到中间区域。

4)    颜色互动：选择机器人喜好颜色，它将会前后跟随目标颜色，你进我退，你退我进。

5)    人脸识别及追踪：检测当前画面是否有人脸，识别到人脸后进行标记并跟随移动。

6)    标签识别/智能码垛：可以识别不同的AprilTag标签码，并判断出标签码方块的位置，实现智能码垛堆叠。

6.  垃圾分类：配备垃圾图案物块，通过加载相应模型，可以快速识别不同的“垃圾”，并放置到相应的分类区域。

7.  MediaPipe开发、AI交互升级：可完成手势控制动作组、手势识别控制堆叠、机械臂识别追踪手掌、手势姿态控制机械臂。

8.  机械臂Movelt运动学

1)    URDF运动学仿真模型：实物等比例全还原模型仿真，Movelt工具可视化操控。支持拖拽、预设位置控制、机械臂运动避障等功能。

2)    Movelt仿真控制/轨迹规划：在仿真界面控制机械臂动作的同时，真实机械臂可做出对应的动作。

3)    碰撞检测：在仿真界面创建障碍物，驱动机械臂完成随机运动，机械臂会在运动的同时做出躲避障碍物的动作。

4)    空间夹取：导入设置规划好的场景，驱动机械臂在场景中完成物块夹取、放置的动作，并对场景进行碰撞检测。

9.  遥控方式：无线手柄遥控、网页端Jupyter Lab控制。

10. 逆运动学算法：内置完善的逆运动学算法，输入指定坐标，即可精准驱动机械臂自动抵达指定位置，且支持设置夹爪指向。

11. 采用ROS机器人操作系统开发，ROS操作系统是一个适用于机器人的开源的元操作系统。提供操作系统应有的服务，包括硬件抽象，底层设备控制，常用函数的实现，进程间消息传递，以及包管理。它也提供用于获取、编译、编写、和跨计算机运行代码所需的工具和库函数。主要目标是为机器人研究和开发提供代码复用的支持。

12. 支持Movelt仿真，可在虚拟环境中进行机械的控制及算法的验证，降低对实验环境的要求，提高实验效率。

13. 摄像头：机械臂搭载的USB摄像头拥有30万像素、110度视场角、480p分辨率、30fps帧率，可以提供高质量的图像采集。

14. 开模夹爪：夹爪由电机驱动，加减速可控，对夹取物品的冲击可以减至最小，定位点位可控，夹持可控，拥有抓取物体牢固、不易掉落、易操作的优点。

15. 赠送视觉协作机械臂3D模型，方便大家DIY建模。

16. 提供地图、色块等案例环境。

17. 每套机械臂附带可以连接至主板的显示器、鼠标和键盘。

18.机械臂主要技术参数

1)  主控：Jetson Orin nano SUPER 8GB主板；

2)  Al算力：≥67 TOPS；

3)  操作系统：Ubuntu 22.04 + ROS2 Humble；

4)  编程语言：Python；

5)  机械臂自由度：≥7；

6)  有效负载：≥233g；

7)  工作半径：≥270mm (不含夹爪)、≤380mm (含开模夹爪)；

8)  电源方案：DC 12V 5A电源适配器；

9)  电源插头类型：DC 5.5mmX2.1；

10) 工作温度：-5～45°C；

11) 通信方式：串口通信；

12) 材质：塑胶材质；

13) 重复定位精度：±0.5mm；

14) 摄像头像素：≥30万；

15) 拍摄角度：≥110°广角；

16) 分辨率：≥480P(640*480)；

17) 帧率：≥30fps；

18) 尺寸（伸直状态）：≥319*190*493mm 。

19) 程序启动时间/帧数：机器人开机：38s内机械臂初始化完成；基础视觉玩法(颜色识别)：5s/（30fps）；Yolov5垃圾分类：17s/（30fps）；Mediapipe人脸检测：8s/（30fps～40fps）。

19.开模夹爪：

1)    驱动方式：电动；

2)    工艺：ABS注塑；

3)    传动方式：齿轮+连杆；

4)    夹持范围：20-45mm；

5)    固定方式：乐高连接件；

6)    重复精度：1mm；

7)    使用环境要求：常温常压；

8)    控制接口：串口控制；

20.USB摄像头参数

1)    像素：≥30万；

2)    视场角：≥110°；

3)    分辨率：≥480P(640*480)；

4)    帧率：≥30fps；

5)    连接方式：USB2.0直连；

6)    外壳材质：树脂。

21.主控参数：Jetson Orin nano SUPER 8GB开发板

1)    GPU：NVIDIA Ampere architecture 1024 CUDA Cores 32 Tensor Cores，最大频率1020MHZ；

2)    CPU：6核Arm®Cortex®-A78AE v8.2 64位-bit CPU，1.5MB L2+4MB L3，最大频率1.7GHz；

3)    AI算力：≥67 TOPS；

4)    SPEC int rate：118；

5)    内存：8GB 128-bit LPDDR5 102GB/s；

6)    功率：7W\15W\25W；

7)    存储：SD卡或外部NVMe；

8)    摄像头接口：2路CSl接口(22pin，0.5mm间距)；

9)    视频编码：1080p30，由1-2个CPU核心提供支持；

10)  视频解码(H.265)：1x4K60  2x4K30  5x1080p60  11x1080p30 ；

11)  视频输岀接口：DP接口；

12)  数据传输接口：Type-C接口；

13)  M.2 Key接口：M.2 Key E+M.2 Key M*2。

（四）  具身智能小车

1.面向ROS教育场景开发的具身智能机器人，采用阿克曼运动底盘，集成AI大模型语音模块、3D深度相机、200W高清摄像头云台以及TOF雷达等高性能硬件配置。可实现机器人运动控制、SLAM建图导航、AI视觉交互和语音交互等应用。

2.结合前沿AI大模型技术，能够融合视觉、语音与文本信息，具备环境感知、任务规划与动态执行能力。创新性采用双模型推理架构，决策与执行分工明确，解决传统单一模型逻辑混乱问题。同时还支持自由对话打断、动态反馈推理，并可自定义扩展RAG知识库，进一步增强语义理解与意图识别能力，满足多样化的教学与研究需求。

3.部署多模态AI大模型，支持实时接入通义千问大模型平台，可调用通义千问、DeepSeek、百川智能、零一万物等大模型，融合文本+多模态大模型技术，采用双模型推理架构和动态反馈推理机制，宛如机器人超级大脑，具备自由对话与环境理解能力，能自主执行开放性指令、个性化定制RAG知识库，揣测用户意图。

4.内置三种AI大模型：

1)    大语言模型：实时接入通义千问大模型平台，不仅能理解文本指令，还能灵活应答。

2)    语音大模型：搭载AI大模型语音模块和扬声器，支持语音与文字实时互转，接入通义千问后，能”听“会“说”，实现智能交互体验。

3)    视觉大模型：搭载深度相机或高清摄像头，能够理解和分析图像内容，精准识别物体，并输出文本和语音反馈。

5.采用铝合金阿克曼底盘结构，在小车转弯时内外双轮转过的角度不一样，内侧轮胎转弯半径小于外侧轮胎转弯半径。搭载520编码器电机，20KG金属数字舵机，转向原理与现代汽车一致，能够真实还原车辆的运动特性。相比差速转向或全向轮结构，阿克曼小车在路径规划、轨迹跟踪、转向控制等方面更贴近实际驾驶场景，是自动驾驶算法验证与系统开发的理想研究平台。

1)    路标检测：通过训练深度学习的模型库，从而实现自动驾驶的功能。

2)    车道保持：通过对两侧车道的识别，车辆在行驶中和车道保持安全距离。

3)    自主泊车：当机器人识别到泊车路标时，可以实现全自动停车入库。

4)    转向决策：根据车道、交通标识和红绿灯，对路况进行综合决策。

6.引入路网规划：通过引入ROS2的智能路网规划功能，轻松创建、编辑和管理机器人的导航路线。路网由点（即路点）及其连接线构成，形成结构化的导航网络，使机器人能够在沙盘环境中沿预设路线行驶，并智能选择最短路径抵达目标点，模拟真实场景下的自动驾驶。

7.多模态视觉模型创意应用：小车凭借高性能硬件配置，能够精准感知周围环境。通过深度融合多模态大模型与双模型推理架构，能够自主规划行动并灵活执行任务，实现高阶人机协作与智能任务处理，带来更自然高效的人机交互体验。

1)   视觉追踪/跟随：借助视觉大模型的强大分析能力，小车能够在复杂环境中自动识别并锁定目标物品，通过云台进行追踪或驱动车体进行智能跟随。

2)   自主巡航：通过视觉大模型的深度分析，精准识别并实时追踪不同颜色线条，实现自主巡航。

3)   场景理解：通过视觉大模型，能理解视野内的场景信息，识别物体名称与空间关系并通过语音大模型实时答复。

4)   深度距离问答：通过大模型与深度相机的协同工作，具备环境理解与距离感知能力，能够结合视觉识别内容与距离数据进行智能问答。

8.具身智能SLAM导航

1)   SLAM地图环境感知：通过视觉大模型分析，能够深入理解地图不同区域内物品、空间布局。

2)   SLAM智能多点导航：可以实时回传环境数据至视觉大模型进行深度分析，并根据用户不同的语音指令自适应动态路径规划，自主导航至单个或多个指定区域，从而实现智能多点导航。

3)   SLAM地图物体搜索：通过语音大模型推理和视觉大模型分析，能够精准识别并分析用户的语音指令，深层次理解指令含义并自主规划完成对应任务。

4)   AI大模型融合SLAM沙盘导航：借助视觉大模型的强大分析能力，A1能够在自动驾驶沙盘地图中识别路标，并根据路标指示执行对应动作。

9.具身智能高阶玩法

1)   具身智能长流程复杂任务处理：通过融合视觉理解、语音意图识别与SLAM动态路径规划，能够拆解用户下达的复杂指令，实时感知环境变化，完成识别、追踪、导航、问答等一系列连贯操作。

2)   大模型意图理解规划、情境感知响应：通过扩展RAG知识库实现用户意图识别与环境情境分析，无需发布详细的指令，机器人即可自行理解用户的潜在需求，自主进行任务规划与动态响应。

3)   AI大模型融合自动驾驶沙盘应用：通过融合多模态大模型、视觉自动驾驶模型与ROS2路网规划系统，A1能在沙盘地图环境中实现高度智能化的自动驾驶。不仅能理解用户下达的语音指令，结合路网拓扑结构自主规划最优路径，还能在行驶过程中实时识别沙盘中的路标信息，理解交通规则，精准抵达目标，高效完成指定任务。

10.ROS重点功能

激光雷达功能玩法：配备高精度TOF激光雷达，融合编码器和IMU陀螺仪数据，能实现高精度的建图导航。支持多种建图算法，具备单点/多点导航功能，可通过APP进行建图导航操作。特别优化重定位导航技术，显著降低运行中的定位漂移，提升导航稳定性与可靠性。

深度相机功能玩法【豪华版】：3D结构光深度相机可生成深度图像和点云数据，精准获取目标物体的深度信息，实现距离及体积的精确测算。结合雷达数据，可构建高精度三维彩色地图，支持更精准的环境感知与智能导航。

模型检测：内置YOLOv11深度学习模型，支持图像分割、姿态估计、图像分类与定向物体检测等案例，赋予机器人更强大的环境感知与决策能力。配套提供完整的模型训练与部署教程，助力开发者快速定制专属视觉应用。

AI视觉识别功能玩法：集成多种主流图像处理算法，支持OpenCV、MediaPipe等框架，可高效识别多种目标物体，助力开发者快速构建高性能计算机视觉应用。

AI视觉交互功能玩法：将视觉算法与小车运动控制相结合，实现高效目标追踪。云台负责锁定目标，小车同步移动跟随；带深度相机的【豪华版】可实现距离感知的立体化跟随。

多机编队互联控制：支持多台机器人同地图多点导航巡航与动态避障，可通过一台主机同步控制多台机器人，实现多机同步控制及队列表演。

11.采用ROS2系统开发：ROS机器人操作系统(Robot Operating System)，解决机器人组件间的通信与集成算法等问题，采用了稳定性强、资料丰富、长期支持的Humble版本，并提供适配ROS2专属功能玩法。

12.支持Rviz仿真：支持可视化SLAM过程中机器人的雷达和里程计数据、摄像头画面、地图构建和路径规划过程，提供直观的画面反馈帮助用户理解系统状态和运行过程。

13.激光雷达360°全方位感知：小车采用顶部外置雷达布局，支持360°连续扫描，实现全方位环境感知。结合SLAM算法，融合IMU等多传感器数据，支持构建高精度环境地图，显著提升机器人在复杂动态环境中的导航稳定性。

14.跨平台互联遥控：提供建图导航APP(iOS/Android)、电脑遥控、USB无线遥控。

15.200W高清摄像头云台：云台搭载2个高品质数字舵机，支持180°水平环视与100°垂直俯仰，配备200万像素高清摄像头，可实现人脸识别、颜色识别、人体检测等AI视觉功能，支持云台追踪，提升动态交互体验。

16.搭载3D结构光深度相机：3D深度相机采用3D成像技术，工作距离0.2-4m，水平视场角达73.8°，支持俯仰角调节，兼容高清摄像头AI功能，同时可实现3D深度数据处理、三维建图与导航等进阶应用。

17.搭载TOF激光雷达，实现建图、导航、避障等各种功能.

18.搭载AI大模型语音模块，该模块是连接用户语音输入与智能模型决策的核心枢纽，配置了高灵敏MEMS麦克风搭配腔体扬声器，能够对语音进行清晰的拾取，具有远场拾音、回声消除、语音播报、环境降噪等功能。

19.配置ROS机器人控制板，可控制驱动麦轮、阿克曼、四轮差速、两轮差速、全向轮、履带等机器人底盘，支持树莓派5供电协议，满足各ROS主控供电需求，驱动代码及硬件原理图均开源。

20.配置12.6V 6000mAh锂电池组，具有过冲、过放、短路、过流、低压、过压保护功能，电芯安全可靠，电池容量大，续航持久。

22.配置自动驾驶沙盘：自动驾驶沙盘尺寸为3.2米*2.8米，采用高清油画布材质，配备50片围栏道具、红绿灯模型、交通标识贴纸及5个路标铁牌，为自动驾驶提供真实道路场景模拟，融合Al大模型可实现更智能的自动驾驶场景展示与训练。

23.提供多达200+系统化详细电子课程，助力用户无缝学习机器智能。资料不仅可以网页在线浏览学习，还支持打包下载。

24.具身智能技术创新

1)   双模型推理架构：文本大模型理解用户指令，规划任务，视觉多模态大模型生成动作列表，回复内容。

2)   动态反馈推理：动态反馈推理由视觉多模态大模型根据执行结果动态调整下一步操作，并结合机器人状态与环境变化进行动态决策，提高任务执行的成功率。

3)   大模型RAG检索增强：RAG通过“先检索、后生成”机制，结合检索系统与生成模型，有效减少大模型的“幻觉”问题，提升输出准确性。小车系统内置RAG知识库、动作函数与训练样例。

4)   支持自由对话打断：用户在唤醒机器人后，可以在录音、对话或任务执行的任意阶段随时中止当前流程，大大提升交互的灵活性与使用便捷性。

25.ROSMASTER A1阿克曼小车参数：

1)   主控：RDK X5-8GB主板；

2)   Al算力：≥10TOPS；

3)   操作系统：Ubuntu22.04+ROS2 Humble；

4)   编程语言：Python；

5)   输入：深度相机/摄像头云台、激光雷达、AI大模型语音模块、USB无线手柄、九轴IMU传感器、电机测速码盘；

6)   输出：摄像头云台、阿克曼转向舵机、520金属电机*2、OLED显示屏、蜂鸣器、腔体扬声器；

7)   电机方案：1:56大扭矩520编码器金属电机*2；

8)   电源方案：12.6V 6000mah电池组（带保护板）；

9)   舵机方案：云台舵机（9G高品质数字舵机*2)，转向舵机（20kg金属数字舵机）；

10)  电源接口：DC4.0*1.7充电接口；

11)  续航时间：≥3h（不同状态下续航有差异）；

12)  遥控方式：PC电脑、无线手柄、建图导航APP(iOS/Android)；

13)  通信方式：WiFi网络（局域网/AP)；

14)  安全保护：过充/过流/过放/短路/低压/过压保护；

15)  车体材质：氧化喷砂铝合金；

26.高品质数字舵机参数

1)  揺臂类型：40T/Φ4.85mm；

2)  工作电压：4.8～6.0V DC；

3)  空载电流：≥80mA(4.8V)；

4)  齿轮材质：塑料齿；

5)  空载速度：≥0.14sec/60°(4.8V)；

6)  输出轴材质：塑料轴；；

7)  外壳材质：ABS；

8)  堵转扭矩：≥1.3kgf.cm (4.8V)；

9)  控制方式：PWM脉宽控制

10) 脉冲宽度范围：500～2500μs 对应 0～180°；

11) 工作寿命：1,000,000 Cycles(Min)

12) 角度精度：180°±1°

13) 死区宽度：3μs。

27.200W高清摄像头参数：6个

14) 图像格式：YUV/MJPG

15) 睡眠电流：<10 mA

16) 图像像素：2MP (1080)

17) 工作电流：<200 mA

18) 数据格式：320*240/640*480，1280*720/1920*1080

19) 接口方式：USB 2.0

20) 镜头：F2.8mm

21) 工作电压：DC 5V

22) 视场角：80°～120°(取决于视频分辨率)

23) 储存温度：-20°C to +60°C

24) 帧速：30fps－120fps(取决于视频分辨率)

25) 工作温度：0°C to +65°C（随帧速的提升而升温，高帧率情况下摄像头芯片高温属正常现象)

28.3D结构光深度相机：2个

1)   相机型号：Nuwa-HP60C

2)   供电方式：USB

3)   工作范围：0.2～4m

4)   平面精度：<2mm@1000mm

5)   深度 FOV：H73.8°×V58.8°×D86.4°

6)   彩色 FOV：H80.9°×V51.7°×D88.9°

7)   VBUS：4.75～5.25V

8)   支持系统操作：Windows、Android、Linux

9)   分辨率@帧率(深度模式)：640x480@20fps(Max)

10)  分辨率@帧率(RGB 模式)：1920×1080@20fps(Max)

11)  工作环境：室内

12)  数据接口：Type C USB 2.0

13)  功耗：<2W

14)  工作温度：-10～50°C

15)  安全性：Class 1

29.T-mini Plus激光雷达：

1)   采样频率：4000次/秒

2)   扫描频率：6～12Hz

3)   测距距离：0.05～12m

4)   扫描角度：0～360°

5)   测距精度：±20mm (<12m)

6)   角度分辩率：0.54°

7)   供电电压：5V

8)   工作电流：330mA

9)   激光器波长：905nm

10)  等级认证：Class II EC60825-1

11)  光照环境：60KLux

30.AI大模型语音模块参数：

1)    模组主控：CM108B+CI1302

2)    咪头类型：MEMS麦克风

3)    灵敏度：-38dBV/Pa

4)    外设接口：Type C接口（通信和固件烧录），PH2.0扬声器接口

5)    板载功能：语音识别、语音播报、回声消除

6)    可拾音距离：≥5米

7)    信噪比：64dB

8)    工作电压：5V

31.ROS机器人控制板参数：

1)   板载单片机型号：STM32F103RCT6；

2)   数据接口/数据输出方式：microUSB接口；

3)   USB转串口芯片：CH340芯片；

4)   指令控制：支持串行指令：鸣笛、亮灯、驱动电机等；

5)   IMU芯片：ICM20948九轴IMU姿态传感器；

6)   电机驱动型号：AM2861驱动芯片*4；

7)   编码器电机：支持4路12V编码器电机；

8)   SBUS航模遥控器：支持，出厂固件已适配驱动功能；

9)   CAN通讯：支持，出厂固件已适配驱动功能；

10)  其他外设接口：支持PWM舵机、串口舵机、RGB灯条、OLED显示屏、蜂鸣器、SWD调试接口；

11)  固件更新方式：microUSB接口+MCUISP工具更新固件；

12)  工作电压：T型DC12V输入；

13)  电压输出：DC 12V接口*2，DC 5V接口*1，Type-C 5V输出接口(支持树莓派5供电协议)*1

14)  保护电路：舵机过流保护、防反接保护、短路保护；

15)  工作温度：-40℃～+85℃；

32.锂电池组参数：

1)    额定容量：6000mAh；

2)    额定电流：1C (6A)；

3)    电芯：18650；

4)    标称电压：11.1V；

5)    最大电压：12.6V；

6)    最大放电电流：10A；

7)    放电截止电压：8.1V；

8)    保护：过充保护/过流保护/过放保护/短路保护/低压保护/过压保护。

32.自动驾驶沙盘：1个

1)    材质：高品质油画布；

2)    尺寸：3.2m*2.8m；

3)    工艺：UV印刷；

4)    适用车型：使用转弯半径≤80cm的小车；

5)    车道宽度：40cm；

标识牌

1)    标识种类：直行*2、右转、鸣笛、禁行、注意行人、限速、停车场*2、学校路段；

2)    材质：铁质（喷白漆）；

红绿灯

1)    灯色：红、绿、黄；

2)    控制：手动开关控制；

33.RDK X5-8GB主板参数：

1)    CPU：八核Cortex® A55@1.5GHz；

2)    GPU：32GFLOPS；

3)    Al算力：10Tops ；

4)    内存：8GB；

5)    存储：Micro SD；

6)    CSI相机：2x4-lane MIPI CSI；

7)    视频编码：1x4K60(H.265\H.264)；

8)    视频解码：1x4K60(H.265\H.264)；

9)    音频：1x3.5mm耳机孔，支持输出/输入；

10)  显示：1xHDMI，最高支持1080p60，1 x MIPI DSI 4 Lane；

11)  USB：4xUSB 3.0 HOST (TYPE A)，1xUSB 2.0 Device(TYPE C)，1x调试串口（Micro USB)；

12)  网络：1xRJ45千兆网口，支持PoE供电，1x双频WiFi6+蓝牙5.4；

13)  CAN：1xCAN FD；

14)  IO：28 GPIOs(最大可复用支持5xUART，8xPWM，3xI2C，2xSPI，1xI2S)；

15)  电源：5V/5A；

16)  开发环境：RDK Studio，NodeHub。

三、商务要求

1. 报价要求：报价含产品、运费及安装调试等所有费用，报价税费应含在设备价格之中，不应单独列项，采购后不再支付报价以外的任何费用。

2. 供货期：合同签订后10个工作日内完成供货含安装调试，并符合采购方（甲方）验收条件。

3. 项目实施、安装及验收标准：

1)         供应商将设备运至指定地点后，供应商负责进行安装调试并承担与安装有关的所有费用，采购方提供安装场地和必备的水电。

2)         供应商应派遣有实践经验的技术人员进行设备的调试及试运行工作，买方提供配合。因设备自身质量问题或安装出现差错，供应商应全权负责消除差错直到买方满意。

3)         验收内容：设备、主要备件、实验材料和技术资料（包含软件、源代码、教学课件）的数量、型号和规格等与合同约定完全吻合；机械臂及小车分别核验图形化编程、示教编程、二次开发接口功能。

4)         在所购设备调试完成并完成相关培训后，供应商应及时以书面形式通知买采购方进行验收。验收由采购方组织，由采购方和供应商的代表在采购方现场进行。验收时，逐项对设备的性能进行质量考核，并由采购方技术人员出具设备能否满足合同约定的证明。通过验收后，由供应商和供应商签订验收证书一式二份，双方各执一份。

4. 质保期：提供3年免费质保，自验收合格之日起计算。

5. 售后服务、维修保养：报价文件提供详细售后服务方案。

1)         质保期内维修人员提供上门服务，并提供电话、网络技术服务支持，远程协助调试、二次开发问题答疑。

2)         设备保修期满后，终身提供维修服务及技术支持。提供不超过市场价的零配件。

6. 技术培训要求：

设备安装调试结束后，供应商应该派专业技术人员提供分层技术培训。

7.付款方式：

验收通过后采购方一次性支付全款。

8.知识产权要求

供应商确保采购方在将来教学和科研过程中，使用所购买的产品以及发表相关科研论文，不会涉及到任何知识产权的纠纷。软件、示例代码授权采购方用于教学科研使用；如果出现知识产权纠纷，由供应商承担全部责任

10.本项目技术咨询人：赵老师，联系方式13813478091。

四、供应商资格要求

1. 满足《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定，提供营业执照复印件并加盖公章。

2. 拒绝列入失信被执行人、重大税收违法案件当事人名单、政府采购严重违法失信行为记录名单的供应商参与政府采购活动。

五、报价文件制作要求

1.       询价公告号、项目名称、供应商名称、联系人、联系电话

2.       报价明细，加盖单位公章

3.       技术响应偏离表

4.       商务响应偏离表

5.       本项目相关产品技术资料

6.       本项目的售后服务方案

7.       资质证明文件：提供“四、供应商资格要求”的相关证明文件。

8.       报价文件制作及寄送：

1)         报价文件制作二份，一正一副，密封在一个文件袋中，外部注明项目名称、询价公告号（2026-038）及公司名称，于2026年11月12日11：00前报送我处。

2)         报价文件请发送顺丰快递。邮寄地址：江苏省徐州市铜山区大学路1号中国矿业大学南湖校区行健楼C206采购管理办公室，王磊收，电话：0516-83590283，邮编:221116。

            中国矿业大学采购与招标管理办公室

2026年 11月6 日