嵌入式AI机器狗开发平台(FS_ESAIDOG)

嵌入式AI机器狗开发平台

FS_ESAIDOG

8舵机嵌入式AI机器狗，四足仿生机器人，双核心（STM实时控制 + ESP边缘AI）设计，只需STM32编程，即可快速实现基础、复杂步态、交互及导航规划等功能，支持“嵌入式硬件驱动→机器人运动学→边缘 AI→无线通信”全链路开发，适配嵌入式/AI初学者、工业小车开发。

设备介绍
系统结构
设备项目

设备概述

嵌入式 AI 机器狗开发平台是以F103\&ESP32-S3 AI 开发板为核心硬件底座，专为嵌入式控制、机器人运动学与边缘 AI 技术融合设计的实战型开发载体。平台以 “8 舵机驱动的四足机器人” 为机械执行终端，依托双核心（STM32F103 实时控制 + ESP32-S3 边缘 AI）架构的协同优势，实现 “机械运动控制 + 多传感器数据融合 + AI 交互 + 无线控制” 的全功能闭环，既适配嵌入式 / AI 初学者的阶梯式学习需求，也可支撑四足机器人技术的基础研发与场景化应用验证。

产品特色

基于 STM32F103+ESP32-S3 双核心的四足机器狗，是一款专为教学和实训设计的嵌入式控制与 AI 应用平台。以下是融合后的产品介绍：

一、核心硬件架构

双核心控制单元

STM32F103：负责底层运动控制，包括舵机驱动、步态规划、传感器数据融合（如 IMU 姿态解算），确保实时性和稳定性。

ESP32-S3：作为 AI 处理与通信核心，支持 WiFi / 蓝牙远程控制、AI 视觉（基于摄像头的物体识别、寻迹）、语音交互（离线 / 在线语音识别与合成），搭载轻量级 AI 模型（如 TensorFlow Lite Micro）。

四足仿生运动系统

8 路高性能舵机构建四肢，支持关节独立控制，实现行走、转弯、爬坡等复杂步态。

集成 IMU（惯性测量单元），通过 STM32 实现动态平衡控制，适配不同地形。

多模态交互与扩展

AI 视觉：搭载摄像头，支持颜色识别、人脸追踪、QR 码读取（基于 ESP32-S3 的图像处理能力）。

语音交互：集成麦克风与扬声器，实现语音指令控制（如 “前进”“停止”）和状态反馈。

远程控制：通过 ESP32-S3 的 WiFi / 蓝牙连接手机或电脑，支持手动遥控与自主模式切换。

二、软件与开发环境

分层开发架构

底层控制：基于 STM32 的 HAL 库或 FreeRTOS，提供舵机驱动、运动学建模、PID 调参等示例代码。

AI 与应用层：ESP32-S3 支持 MicroPython 或 C++ 开发，内置 AI 视觉 / 语音算法库，可直接调用模型进行推理。

通信协议：双核心通过 UART/SPI 通信，提供标准化数据接口，方便用户扩展自定义功能。

全栈教学资源

基础实验：从 STM32 入门（GPIO、中断、定时器）到舵机控制、步态规划，配套详细教程和代码注释。

AI 实训：提供物体识别、语音助手、寻迹导航等案例，支持学生从零开始学习边缘 AI 开发。

进阶项目：支持多机协同、SLAM（同步定位与地图构建）、强化学习等高级应用开发。

三、教学与实训价值

覆盖多学科知识

嵌入式开发：学习 STM32/ESP32 的外设驱动、实时操作系统、低功耗设计。

机器人技术：掌握四足运动学、步态规划、传感器融合、动态平衡控制。

AI 与机器学习：实践计算机视觉、语音识别、边缘计算模型部署。

适配不同学习阶段

入门级：无需 ROS，通过 STM32 直接编写控制代码，快速实现基础运动和交互功能。

进阶级：可扩展 ROS 2（通过 ESP32-S3 的 WiFi 连接），学习机器人操作系统的多节点通信、导航规划。

科研创新：支持自定义传感器（如激光雷达）接入，开展多模态融合、自主导航等研究。

工业级与教育级平衡

采用工业级 STM32 芯片，确保稳定性和可靠性，同时提供开源代码和文档，满足高校课程设计、毕业设计、学科竞赛需求。

四、应用场景

高校课程：嵌入式系统、机器人学、人工智能、自动控制原理等课程的实验平台。

实训项目：四足机器人竞赛、AI 视觉应用开发、智能交互系统设计。

科研原型：快速验证多模态融合、边缘 AI 算法在机器人中的应用。

总结

该机器狗以 STM32F103+ESP32-S3 为核心，兼顾底层控制的实时性与上层 AI 的灵活性，无需依赖 ROS 即可实现复杂功能，是连接嵌入式开发、机器人技术与 AI 应用的理想教学载体。通过模块化设计和全栈资源支持，帮助学生从基础到进阶，逐步掌握智能硬件开发的核心技能。

系统结构图

综合项目案例介绍

1.STM32F103基础外设实验

2.ESP32-S3模组的配套实验

3.AI综合项目实验

1) 基于STM32/ESP32协同的AI智能方向指引系统

2) 基于STM32/ESP32协同的AI智能桌面交互系统

3) AI智能时间校准与服务系统

4) AI智能温度监测系统

5) AI智能光照感知与调节系统

6) AI智能火焰安防监测系统

7) AI 智能功率监测与分析系统

8) AI智能健康数据采集与分析系统

9) AI智能考勤管理系统

10) AI 智能药盒提醒系统

11) AI 智能家庭安防系统

12) AI人体感应智能灯系统

13) AI 智能按摩椅姿态与力度控制系统

嵌入式AI机器狗开发平台
FS_ESAIDOG

设备介绍
系统结构
设备项目

设备概述
嵌入式 AI 机器狗开发平台是以F103\&ESP32-S3 AI 开发板为核心硬件底座，专为嵌入式控制、机器人运动学与边缘 AI 技术融合设计的实战型开发载体。平台以 “8 舵机驱动的四足机器人” 为机械执行终端，依托双核心（STM32F103 实时控制 + ESP32-S3 边缘 AI）架构的协同优势，实现 “机械运动控制 + 多传感器数据融合 + AI 交互 + 无线控制” 的全功能闭环，既适配嵌入式 / AI 初学者的阶梯式学习需求，也可支撑四足机器人技术的基础研发与场景化应用验证。

产品特色
基于 STM32F103+ESP32-S3 双核心的四足机器狗，是一款专为教学和实训设计的嵌入式控制与 AI 应用平台。以下是融合后的产品介绍：

一、核心硬件架构

双核心控制单元

STM32F103：负责底层运动控制，包括舵机驱动、步态规划、传感器数据融合（如 IMU 姿态解算），确保实时性和稳定性。

ESP32-S3：作为 AI 处理与通信核心，支持 WiFi / 蓝牙远程控制、AI 视觉（基于摄像头的物体识别、寻迹）、语音交互（离线 / 在线语音识别与合成），搭载轻量级 AI 模型（如 TensorFlow Lite Micro）。

四足仿生运动系统

8 路高性能舵机构建四肢，支持关节独立控制，实现行走、转弯、爬坡等复杂步态。

集成 IMU（惯性测量单元），通过 STM32 实现动态平衡控制，适配不同地形。

多模态交互与扩展

AI 视觉：搭载摄像头，支持颜色识别、人脸追踪、QR 码读取（基于 ESP32-S3 的图像处理能力）。

语音交互：集成麦克风与扬声器，实现语音指令控制（如 “前进”“停止”）和状态反馈。

远程控制：通过 ESP32-S3 的 WiFi / 蓝牙连接手机或电脑，支持手动遥控与自主模式切换。

二、软件与开发环境

分层开发架构

底层控制：基于 STM32 的 HAL 库或 FreeRTOS，提供舵机驱动、运动学建模、PID 调参等示例代码。

AI 与应用层：ESP32-S3 支持 MicroPython 或 C++ 开发，内置 AI 视觉 / 语音算法库，可直接调用模型进行推理。

通信协议：双核心通过 UART/SPI 通信，提供标准化数据接口，方便用户扩展自定义功能。

全栈教学资源

基础实验：从 STM32 入门（GPIO、中断、定时器）到舵机控制、步态规划，配套详细教程和代码注释。

AI 实训：提供物体识别、语音助手、寻迹导航等案例，支持学生从零开始学习边缘 AI 开发。

进阶项目：支持多机协同、SLAM（同步定位与地图构建）、强化学习等高级应用开发。

三、教学与实训价值

覆盖多学科知识

嵌入式开发：学习 STM32/ESP32 的外设驱动、实时操作系统、低功耗设计。

机器人技术：掌握四足运动学、步态规划、传感器融合、动态平衡控制。

AI 与机器学习：实践计算机视觉、语音识别、边缘计算模型部署。

适配不同学习阶段

入门级：无需 ROS，通过 STM32 直接编写控制代码，快速实现基础运动和交互功能。

进阶级：可扩展 ROS 2（通过 ESP32-S3 的 WiFi 连接），学习机器人操作系统的多节点通信、导航规划。

科研创新：支持自定义传感器（如激光雷达）接入，开展多模态融合、自主导航等研究。

工业级与教育级平衡

采用工业级 STM32 芯片，确保稳定性和可靠性，同时提供开源代码和文档，满足高校课程设计、毕业设计、学科竞赛需求。

四、应用场景

高校课程：嵌入式系统、机器人学、人工智能、自动控制原理等课程的实验平台。

实训项目：四足机器人竞赛、AI 视觉应用开发、智能交互系统设计。

科研原型：快速验证多模态融合、边缘 AI 算法在机器人中的应用。

总结

该机器狗以 STM32F103+ESP32-S3 为核心，兼顾底层控制的实时性与上层 AI 的灵活性，无需依赖 ROS 即可实现复杂功能，是连接嵌入式开发、机器人技术与 AI 应用的理想教学载体。通过模块化设计和全栈资源支持，帮助学生从基础到进阶，逐步掌握智能硬件开发的核心技能。
系统结构图
综合项目案例介绍
1.STM32F103基础外设实验

2.ESP32-S3模组的配套实验

3.AI综合项目实验

1) 基于STM32/ESP32协同的AI智能方向指引系统

2) 基于STM32/ESP32协同的AI智能桌面交互系统

3) AI智能时间校准与服务系统

4) AI智能温度监测系统

5) AI智能光照感知与调节系统

6) AI智能火焰安防监测系统

7) AI 智能功率监测与分析系统

8) AI智能健康数据采集与分析系统

9) AI智能考勤管理系统

10) AI 智能药盒提醒系统

11) AI 智能家庭安防系统

12) AI人体感应智能灯系统

13) AI 智能按摩椅姿态与力度控制系统