2025年最受推薦的ROS教育機器人套件

在科技飛速發(fā)展的時代，機器人已經成為教育領域不可或缺的一部分。特別是ROS (Robot Operating System)作為一個開源的機器人操作系統(tǒng)，不僅為開發(fā)人員提供了強大的開發(fā)環(huán)境，也為學生和教育機構提供了許多學習資源和工具。隨著ROS教育機器人的不斷發(fā)展，越來越多高質量的ROS機器人套件推出，適合不同年齡段的學生和教育工作者。

在本文中，我將推薦2025年最值得關注的9個ROS教育機器人套件。這些機器人不僅具有優(yōu)異的技術性能，而且可以幫助學生更好地掌握機器人、人工智能和編程方面的知識。

ROSMASTER X3

作為Yahboom ROS教育機器人中最暢銷的產品，ROSMASTER X3深受全球用戶的喜愛。從2022年到2025年，ROSMASTER X3完成了4次版本更新。配備Mecanum車輪、SLAM激光雷達、Orbbec深度攝像頭、語音交互模塊等優(yōu)質配件，基于ROS2開發(fā)環(huán)境，設計開發(fā)了3D視覺地圖導航、MediaPipe開發(fā)、語音交互、多機同步控制等功能。

特性

1)懸掛式底盤結構，機輪支持360°全方位運動。

2)支持Jetson NANO 4GB B01， Jetson ORIN NANO， Jetson ORIN NX和樹莓派5作為主控。

3)完全支持ROS2，適合學習最新版本的ROS。

4)高精度傳感器，如激光雷達、深度攝像頭、語音交互模塊等。

5)豐富的學習資源，適合從初學者到高級開發(fā)者的各種學習需求。

適用人

需要實現全方位移動性的人，適合希望深入了解機器人技術，特別是ROS2系統(tǒng)的學生，開發(fā)人員和教育工作者

ROSMASTER R2

ROSMASTER R2轎車采用Ackerman轉向結構，基于ROS2系統(tǒng)進行設計開發(fā)。支持Jetson系列板和Raspberry Pi 5板作為主控，并能滿足相應開發(fā)板的供電要求。配備激光激光雷達、深度攝像頭、語音交互模塊等優(yōu)質硬件，提供強大的功能，包括機器人運動控制、遙控通信、地圖導航、避障與跟隨、自動駕駛、人體特征運動識別、語音交互控制等應用場景。該車配備了許多學習課程，讓用戶輕松掌握ROS，從入門到高級玩機器人技術。

特性

1)底盤采用Ackerman轉向結構，專為自動駕駛設計。

2)兼容Jetson NANO 4GB B01， Jetson ORIN NANO， Jetson ORIN NX和樹莓派5。

3)配備比賽專用橡膠輪胎，520臺電機(550RPM (1:19))， SLAM A1/YDLIDAR 4ROS激光雷達，深度攝像頭等。

4)支持多種遠程控制方式：手機APP、無線手柄、ROS操作系統(tǒng)、電腦鍵盤等。

適用人

適合機器人愛好者，教育工作者和開發(fā)人員，特別是對智能汽車自動駕駛感興趣的學生。

MicroROS自平衡機器人車

MicroROS兩輪自平衡車是基于MicroROS(輕量級ROS)系統(tǒng)的機器人平臺，專為教育和研究應用而設計。它采用先進的6軸姿態(tài)傳感器，實現精確的兩輪自平衡功能。該車配備了ESP32+STM32雙處理器，520大功率電機，TOF激光雷達和ROS-WiFi攝像頭模塊。在保證高效驅動電機保持平衡的同時，還可以通過MicroROS無線通信技術將激光雷達、電機、陀螺儀數據傳輸到虛擬機，完成相關數據處理，并向汽車發(fā)送相應的命令。

特性

1)借助陀螺儀和加速度計，可以實現精確的自平衡控制，保證汽車無論是靜止還是運動的穩(wěn)定性。

2)支持4KG負載，30°爬坡，超聲波避障。

3)采用MicroROS系統(tǒng)開發(fā)，通過無線通信技術傳輸數據，以虛擬機為主控。無需額外的主控板，大大降低了用戶的學習成本。

4)模塊化設計，便于組裝調試。加入TOF激光雷達、WiFi攝像頭等模塊，可輕松實現避障、自動導航、實時視頻傳輸、AI視覺識別等功能。

適用人

適合預算有限的ROS2初學者;

教育機構的學生學習機器人、控制系統(tǒng)、嵌入式開發(fā)和傳感器融合技術。

JetCobot

JetCobot是基于MyCobot280設計的，是一種高精度、多功能的七自由度機械臂。我們?yōu)槠渑鋫淞薝SB高清攝像模塊和NVIDIA Jetson系列開發(fā)板，實現了機械臂控制和視覺識別的結合。它可以準確地識別物體，如顏色、人臉和人體姿勢。通過幾何關系計算物體的位置，使機械臂能夠準確地定位、抓取、跟蹤等動作。

特性

1)采用7軸設計，配置與UR機器人相似，并采用逆運動學算法，保證運動控制靈活準確，最大有效臂展270MM，關節(jié)旋轉范圍-153°~153°，可處理各種復雜的操作任務。

2)配備0.3MP USB攝像頭，110°視場。結合OpenCV圖像處理、機器視覺、深度學習算法，JetCobot可以實現顏色交互、人臉跟蹤、標簽識別、模型訓練、手勢交互等功能。

3) JetCobot以NVIDIA系列開發(fā)板為主控，具有強大的計算能力和AI處理能力，可以高效處理復雜的視覺和控制算法，確保實時響應和高效執(zhí)行。

4) JetCobot基于ROS機器人操作系統(tǒng)，可實現MoveIt仿真控制，并支持APP控制(僅針對Android)、手柄控制和PC網頁控制，滿足不同用戶的需求。

適用人

企業(yè)的產品開發(fā)人員和研究人員使用JetCobot作為智能機器人產品的原型開發(fā)平臺，測試和實現與機器人視覺、控制和自動化相關的各種應用，為實際產品開發(fā)和商業(yè)化奠定基礎。

適用于機器人技術研究、智能控制算法驗證和機器人視覺系統(tǒng)的實驗室開發(fā)。

Muto RS

Muto RS是基于ROS2開發(fā)設計的桌面級18自由度仿生六足機器人，兼容Jetson NANO和樹莓派。整體機身為鋁合金材質，包含35KG串行總線伺服、深度攝像頭、激光激光雷達、語音模塊。通過Python3編程和內置高精度算法，武藤RS可以輕松實現AI視覺交互、3D地圖導航、語音交互、深度學習、Rviz仿真?；诙鄼C通信技術，我們還可以讓武藤完成多機同步控制和多機導航，用戶可以通過APP、無線手柄、電腦網頁等進行控制。

特性

1)內含18PCS 35KG金屬總線伺服、深度攝像頭、激光雷達、語音交互模塊、大容量電池等優(yōu)質配件，使武藤RS性能更穩(wěn)定。

2)兼容樹莓派和Jetson NANO，使用Python3編程，ROS2操作系統(tǒng)和逆運動學算法精確控制機器人運動。

3)輕松實現3D地圖導航、語音交互、同步控制、深度學習、視覺識別、碼頭集裝箱開發(fā)、激光激光雷達跟蹤和避障等功能。

4) Yahboom提供多功能遙控APP、無線控制器、地圖導航APP，讓用戶隨時隨地操控武藤RS。

5)支持RVIZ仿真，用戶可以在虛擬環(huán)境中控制機器人和驗證算法。

適用人

對仿生機器人和機器人控制系統(tǒng)感興趣的個人開發(fā)人員。

武藤RS適用于機器人比賽和機器人挑戰(zhàn)的選手或團隊，提供高精度的控制和豐富的功能，特別是在仿生機器人的運動控制和視覺交互方面。它具有顯著的優(yōu)勢，可以幫助選手在精準抓取、導航、識別等方面獲得競爭優(yōu)勢。

Transbot-SE

TRANSBOT-SE是一輛帶有3d機械臂的履帶式坦克車。兼容Jetson Nano B01和Raspberry Pi 5主控板，基于ROS系統(tǒng)開發(fā)。汽車前方安裝2DOF攝像頭PTZ，可采集視頻圖像，實現AI視覺識別功能。通過Python編程，加上內置的OpenCV圖像處理算法、MediaPipe機器學習、AI深度學習框架、運動仿真平臺，可實現機器人運動控制、機械臂搬運、遙控通信、智能AI識別、跟蹤、自動駕駛、機械臂仿真控制等功能。

特性

1)履帶式結構，整車采用鋁合金制造，配備HQ履帶和大功率電機。

2) 2DOF 200萬像素攝像頭，配合APP或遙控手柄，可實現實時視頻傳輸。

3) 3DOF機械臂，不僅可以實現機械臂的抓取和搬運功能，還可以實現MoveIt仿真。

4)基于ROS操作系統(tǒng)，使用Python編程，支持Jetson Nano B01和Raspberry Pi 5。

5)通過OpenCV圖像處理和MediaPipe框架，實現了與AI視覺識別相關的一系列功能。

適用人

適合剛進入ROS機器人開發(fā)的初學者。從事嵌入式系統(tǒng)開發(fā)的技術人員。本產品支持Jetson Nano B01和Raspberry Pi 5，為嵌入式開發(fā)提供了強大的硬件平臺。開發(fā)人員可以進行系統(tǒng)集成、編程控制和機器人功能擴展。

DOGZILLA

DOGZILLA是一款12自由度的桌面級仿生機器狗，主要由6PCS伺服器、鋁合金支架和攝像頭組成。它配備了lMU和關節(jié)位置傳感器，可以反饋自身的姿態(tài)、關節(jié)旋轉角度和扭矩。協(xié)處理器結合逆運動學算法實現各種運動步態(tài)和疊加效果。以樹莓派5為主控制器，基于ROS2操作系統(tǒng)，通過Python編程，可實現AI視覺識別、激光雷達測繪導航、語音控制等功能。

特性

能像真狗一樣走路和扭動。

2)配備6臺高精度伺服電機，鋁合金機身，廣角攝像頭。S2版本增加了激光雷達和語音交互模塊。

3)以樹莓派為主控制器，對ROS2系統(tǒng)進行升級，支持Python編程和RVIZ仿真。

4)支持APP、手柄、網頁、電腦鍵盤、APP地圖導航等多種遠程控制方式。

5) S1/S2基于ROS2和OpenCV輕松完成，具有標簽識別、人臉檢測、目標跟蹤、視線巡邏等功能。

6) S2自帶激光激光雷達和智能語音模塊，可實現地圖導航、激光激光雷達避障與跟隨、語音控制等功能。

適用人

對仿生機器人和機器人控制系統(tǒng)感興趣的個人開發(fā)人員。

從事機器人、人工智能、計算機視覺和嵌入式系統(tǒng)研究的科學家。

DOFBOT-PRO

該3D深度視覺機械臂是基于NVIDIA Jetson系列開發(fā)板設計的。機械臂配備了3D深度攝像頭、6自由度運動關節(jié)、NVIDIA Jetson主控、10.1英寸觸摸屏、語音模塊等高性能硬件。它支持ROS系統(tǒng)，兼容多種操作平臺，提供靈活的控制和編程功能。它不僅可以實現深度距離測量、形狀識別、高度測量、體積測量，還可以通過機械臂在三維空間中識別和跟蹤、抓取目標物體，并實現一些圖像識別任務。

特性

基于NVIDIA Jetson系列主板，計算能力更高，運行更流暢。DOFBOT PRO兼容Jetson NANO 4GB/Jetson Orin NANO/Jetson Orin NX板。它通過Jetson板的GPU訓練機器學習模型，并使用python編程和深度學習框架。與MediaPipe聯(lián)合開發(fā)，實現物體圖像識別、手勢控制、人體姿勢識別等AI創(chuàng)意項目。

深度點云識別，三維空間抓取。

結合高性能3D深度攝像頭，DOFBOT-PRO不僅可以實現環(huán)境感知、物體識別等功能，還可以根據目標RGB數據、位置坐標和深度信息進行精確的3D空間定位，并結合RGB+D融合檢測完成復雜的視覺識別和抓取任務。

六自由度結構設計，鋁合金材質。

整個機器人主體由優(yōu)質鋁合金制成，具有6個柔性自由度。每個關節(jié)采用高精度伺服，響應速度更快，可以進行平穩(wěn)的多軸運動。

多種跨平臺遠程控制方法。

DOFBOT PRO支持APP (Android/iOS)，無線手柄，PC網頁控制，讓您隨心所欲地控制機器人。

適用人

對機器人開發(fā)和控制感興趣的個人可以使用這個平臺進行自主設計和創(chuàng)新。適用于中學和大學機器人和人工智能課程的教學，幫助學生實踐和加深對機器人技術的理解。

用于機器人的研究和驗證了機器人的正運動學和逆運動學算法。希望將機器人用作二次開發(fā)和產品原型開發(fā)的開源平臺的開發(fā)人員和制造商。

rdkx3 ros機器人

RDK ROBOT是基于ROS2和TogetherROS機器人操作系統(tǒng)開發(fā)的。配備RDK X3/X5主板、Mecanum輪、激光雷達、高清攝像頭/深度攝像頭等配件。通過Jupyter Lab，用Python語言編程開發(fā)可以實現視覺線路巡邏、人體跟蹤、手勢控制、色彩跟蹤、雷達測繪導航和避障等功能。

特性

強大的計算能力

采用全新的RDK X3/RDK X5開發(fā)板，具有足夠的計算資源來處理實時數據和復雜的計算任務。結合Python編程和ROS2操作系統(tǒng)，用戶可以開發(fā)各種智能算法。

高性價比的硬件配置

該車配備Mecanum輪轂、深度攝像頭、TOF激光雷達，可實現地圖導航、智能避障、手勢控制、視線檢測等功能。

支持多種遠程控制方式

用戶可以通過手機APP、PS2手柄、電腦鍵盤、ROS操作系統(tǒng)等對汽車進行控制，我們還為其開發(fā)了地圖導航APP，使用戶可以隨時實現地圖導航。

鋁合金結構，堆垛結構

RDK機器人車采用白色噴砂鋁合金，內部采用堆疊結構。所有連接線都巧妙地儲存起來，使汽車看起來美觀整潔。

適用人群:

需要實現全方位移動性并希望學習ROS2系統(tǒng)開發(fā)的學生。

作為機器人競賽的訓練和發(fā)展平臺，它可以幫助選手為路徑規(guī)劃、自動導航、多機器人協(xié)作等競賽項目做準備。

有創(chuàng)新和技術研發(fā)需求的創(chuàng)客團隊和初創(chuàng)企業(yè)。該工具包可以為他們提供一個合適的開發(fā)平臺，支持硬件開發(fā)、算法調試和系統(tǒng)測試，并幫助產品開發(fā)、技術驗證和原型設計。

結論

2025年，隨著機器人技術的飛速發(fā)展，ROS教育機器人套件已成為教學、科研和實際應用開發(fā)中不可或缺的工具。從初學者到專業(yè)開發(fā)人員，這些工具包提供了一個完整的平臺，幫助用戶深入了解機器人操作系統(tǒng)(ROS)的工作原理，掌握機器人編程和控制技術。在本文中，我們將介紹2025年最受推薦的9個ROS教育機器人套件，每個套件都具有獨特的功能和優(yōu)勢，適合不同的學習需求和應用場景。

這些機器人套件不僅支持廣泛的開發(fā)環(huán)境和編程語言，還配備了高質量的硬件，以實現精確的運動控制、傳感器數據采集、圖像處理和機器學習等復雜功能。無論是用于機器人的基礎教學，還是用于科研人員開發(fā)機器人算法和系統(tǒng)，這些套件都可以提供強有力的支持。對于學校和教育機構來說，它不僅是課堂教學的有力工具，也是培養(yǎng)學生動手能力、創(chuàng)新思維和實踐能力的寶貴資源。

本文編譯自hackster.io