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

产品设计背景：基于STM32F103+ESP32-S3双核心的四足机器狗，是专为嵌入式控制与AI应用教学实训量身打造的专属平台。当前嵌入式与AI教学领域，实训设备的“功能单一”与“软硬脱节”问题尤为突出：传统嵌入式开发板仅能支撑基础编程练习，难以提供机器人实体交互的具象化场景；而市面复杂四足机器人又多依赖高端芯片与ROS系统，入门门槛高，与教学需求严重脱节。为精准填补这一空白，研发团队以教学实训为核心导向，采用工业级STM32F103与ESP32-S3构建双核心架构，整合高性能舵机、多模态传感器等硬件资源打造本品。它既保障底层控制的稳定性，又兼顾上层AI开发的灵活性，搭配开源资源与分层教学支持，成为衔接嵌入式开发、机器人技术与AI应用的理想实训载体。

产品特色

一、硬件：

1、双核心控制高效分工：STM32F103 专攻底层运动控制，保障舵机驱动、步态规划等实时稳定；ESP32-S3 承担 AI 处理与通信，支持 WiFi / 蓝牙、轻量 AI 模型，兼顾控制精度与智能交互。

2、运动系统适配学习：8 路舵机构建四肢实现复杂步态，集成 IMU 并通过 STM32 控平衡，适配不同地形，便于学习运动控制与平衡算法。

3、多模态交互易拓展：支持 AI 视觉、语音指令、远程控制，覆盖多交互场景，为 AI 应用与远程操控学习提供丰富实践空间。

二、软件与开发环境：

1、分层架构易上手：底层基于 STM32 HAL 库 / FreeRTOS 提供控制示例代码，AI 层支持 MicroPython/C++ 开发，双核心通过标准化接口通信，降低开发门槛。

2、教学资源全覆盖：从 STM32 基础实验到 AI 实训案例，再到多机协同、SLAM 等进阶项目，配套详细教程与注释，适配不同学习阶段。

3、拓展性强适配广：内置 AI 算法库，支持自定义功能扩展，满足从入门到高阶的全栈开发学习需求，适配教学与实训场景。

三、教学与实训价值：

1、学科覆盖广：涵盖嵌入式开发、机器人技术、AI 与机器学习多领域，可系统学习芯片驱动、运动控制、边缘 AI 部署等核心知识。

2、阶段适配性强：入门级无需 ROS 快速实现基础功能，进阶级可扩展 ROS 2，科研级支持自定义传感器接入，满足不同学习层次需求。

3、工教平衡佳：采用工业级芯片保障稳定，搭配开源资源，适配高校课程设计、毕业设计及学科竞赛，兼顾实用性与教学属性。

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
产品设计背景：基于STM32F103+ESP32-S3双核心的四足机器狗，是专为嵌入式控制与AI应用教学实训量身打造的专属平台。当前嵌入式与AI教学领域，实训设备的“功能单一”与“软硬脱节”问题尤为突出：传统嵌入式开发板仅能支撑基础编程练习，难以提供机器人实体交互的具象化场景；而市面复杂四足机器人又多依赖高端芯片与ROS系统，入门门槛高，与教学需求严重脱节。为精准填补这一空白，研发团队以教学实训为核心导向，采用工业级STM32F103与ESP32-S3构建双核心架构，整合高性能舵机、多模态传感器等硬件资源打造本品。它既保障底层控制的稳定性，又兼顾上层AI开发的灵活性，搭配开源资源与分层教学支持，成为衔接嵌入式开发、机器人技术与AI应用的理想实训载体。

产品特色
一、硬件：

1、双核心控制高效分工：STM32F103 专攻底层运动控制，保障舵机驱动、步态规划等实时稳定；ESP32-S3 承担 AI 处理与通信，支持 WiFi / 蓝牙、轻量 AI 模型，兼顾控制精度与智能交互。

2、运动系统适配学习：8 路舵机构建四肢实现复杂步态，集成 IMU 并通过 STM32 控平衡，适配不同地形，便于学习运动控制与平衡算法。

3、多模态交互易拓展：支持 AI 视觉、语音指令、远程控制，覆盖多交互场景，为 AI 应用与远程操控学习提供丰富实践空间。

二、软件与开发环境：

1、分层架构易上手：底层基于 STM32 HAL 库 / FreeRTOS 提供控制示例代码，AI 层支持 MicroPython/C++ 开发，双核心通过标准化接口通信，降低开发门槛。

2、教学资源全覆盖：从 STM32 基础实验到 AI 实训案例，再到多机协同、SLAM 等进阶项目，配套详细教程与注释，适配不同学习阶段。

3、拓展性强适配广：内置 AI 算法库，支持自定义功能扩展，满足从入门到高阶的全栈开发学习需求，适配教学与实训场景。

三、教学与实训价值：

1、学科覆盖广：涵盖嵌入式开发、机器人技术、AI 与机器学习多领域，可系统学习芯片驱动、运动控制、边缘 AI 部署等核心知识。

2、阶段适配性强：入门级无需 ROS 快速实现基础功能，进阶级可扩展 ROS 2，科研级支持自定义传感器接入，满足不同学习层次需求。

3、工教平衡佳：采用工业级芯片保障稳定，搭配开源资源，适配高校课程设计、毕业设计及学科竞赛，兼顾实用性与教学属性。
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