• 1.Rosmaster各版本接线介绍
• 2.Rosmaster说明书
• 3.使用注意事项与电池安全
• 4.快速上手视频
• 5.首次使用（必看）

• 1.安装视频

• 1.手机APP遥控教程
• 2.航模遥控器遥控教程
• 3.USB无线手柄+手机画面遥控教程

• 0.注意事项（必看）
• 1.扩展板V_3.0接口分布
• 1.扩展板V_1.0接口分布
• 2.STM32开发环境搭建
• 3.按键控制蜂鸣器鸣笛
• 4.FreeRTOS应用
• 5.串口通讯
• 6.SBUS航模遥控
• 7.CAN总线通讯
• 8.RGB炫彩灯条
• 9.定时器中断控制PWM舵机
• 10.控制串口舵机
• 11、九轴姿态传感器获取数据
• 12.控制电机正转反转
• 13.定时器捕获编码器数据
• 14.1、麦克纳姆轮运动学分析
• 14.2、阿克曼运动学分析理论
• 14.3、四驱小车运动学分析
• 15.PID控制机器人运动

• 1.更新扩展板固件
• 2.关闭开机自启动大程序
• 3.安装Rosmaster驱动库
• 4.蜂鸣器鸣笛
• 5.控制PWM舵机
• 6.RGB炫彩灯条特效展示
• 7.控制电机正转反转
• 8.控制机器人运动
• 9.控制串口舵机

• 1.虚拟机
• 2.Linux基础
• 3.远程控制
• 4.多机通讯配置
• 5.静态ip和热点模式
• 6.绑定设备ID
• 7.网页实时监控
• 8.扩容教程
• 9.1.JetsonNano烧录镜像
• 9.2.Jetson Xavier NX固态烧录镜像
• 9.3.Jetson TX2 NX固态烧录镜像
• 9.4.树莓派烧录镜像
• 9.5 NX&TX2 NX主板刷机教程

• 1、docker概述和docker安装
• 2、docker镜像容器常用命令
• 3、docker镜像深入理解和发布镜像
• 4、docker硬件交互和数据处理
• 5、进入机器人的docker容器
• 6、docker中机器人开发环境搭建
• 7、客户未来更新docker镜像的方法

• 1、ros简介
• 2、ros安装
• 3、ros常用命令工具
• 4、ros工作空间
• 5、ros功能包
• 6、ros节点
• 7、ros话题发布者
• 8、ros话题订阅者
• 9、ros服务客户端
• 10、ros服务服务端
• 11、ros动作客户端
• 12、ros动作服务端
• 13、ros自定义接口消息
• 14、ros-launch文件
• 15、ros-TF变换
• 16、ros参数服务
• 17、ros-rviz使用
• 18、ros-rqt工具使用
• 19、ros话题消息录制与播放
• 20、ros-urdf模型介绍
• 21、ros-gazebo介绍
• 22、ros分布式通讯

• 1.Open Source CV入门
• 2.Open Source CV几何变换
• 3.Open Source CV图片处理和绘制文字线段
• 4.Open Source CV图像美化
• 5.Opencv应用
• 6.AR视觉
• 7.AR二维码
• 8.ROS+Opencv基础
• 9.ROS+Opencv应用
• 10.数据转换和点云
• 11.madiepipe开发

• 1.PID算法理论
• 2.机器人PID调试
• 3.机器人信息发布
• 4.机器人键盘控制
• 5.机器人手柄控制
• 6.机器人状态估计
• 7.机器人校准
• 8.机器人URDF模型

• 0.雷达使用注意事项
• 01.雷达基础（EAI系列雷达专属）
• 01.雷达基础（思岚系列雷达专属）
• 2.雷达避障
• 3.雷达警卫
• 4.雷达跟随
• 5.机器人巡逻
• 6.gmapping建图算法
• 7.hector建图算法
• 8.karto建图算法
• 9.cartographer建图算法
• 10.rrt_exploration建图算法
• 11.AMCL自适应蒙特卡洛定位
• 12.导航避障
• 13.APP建图与导航
• 14、teb路径规划算法（R2车型专用）

• 1.Astra相机使用
• 2.Astra相机标定
• 3.Astra颜色追踪
• 4.Astra物体追踪
• 5.视觉循迹自动驾驶
• 6.纯视觉2D建图导航
• 7.RTAB-Map建图导航
• 8.ORB_SLAM2基础
• 9.ORB_SLAM2_Octomap

• 1、多机手柄控制
• 2、多机导航
• 3、多机编队
• 4、多机环绕

• 1.KNN识别手写数字
• 2.TensorFlow基础使用
• 3.pytorch基础使用（jetson）
• 4.yolov5模型训练（jetson）
• 5.yolov5+tensorrt加速（jetson）
• 6.yolov4-tiny

• 1.语音控制模块简介与使用
• 2.语音控制模块端口绑定
• 3.语音控制小车移动
• 4.语音控制自动驾驶
• 5.语音控制颜色识别
• 6.语音控制颜色追踪
• 7.语音控制多点导航

以下为R2L车型参考案例，本车型非上手即用，需要一定开发能力，根据车型、地图场景自行开发

• 0、注意事项（必看！！）
• 1、使用yolov5训练交通标志
• 2、使用TensorRt加速识别标志
• 3、路标指示功能说明
• 4、采集数据
• 5、训练模型
• 6、模型转化与应用
• 7、开启自动驾驶

jetson nano/pi5在docker内使用ros2环境，orin nano/nx super在本机使用ros2环境，orbslam 案例在docker内使用

• 使用前必看

• 1、手机APP遥控教程
• 2、航模遥控器遥控教程
• 3、USB无线手柄+手机画面遥控教程

• 1、SSH以及VNC远程登录

• 0、注意事项（必看）
• 1、扩展板V_3.0简介
• 1、扩展板V_1.0简介
• 2、STM32开发环境搭建
• 3、按键控制蜂鸣器鸣笛
• 4、FreeRTOS应用
• 5、串口通讯
• 6、SBUS航模遥控
• 7、CAN总线通讯
• 8、RGB炫彩灯条
• 9、定时器中断控制PWM舵机
• 10、控制串口舵机
• 11、九轴姿态传感器获取数据
• 12、控制电机正转反转
• 13、定时器捕获编码器数据
• 14、机器人运动学分析理论
• 15、PID控制机器人运动

• 1、更新扩展板固件
• 2、关闭开机自启动大程序
• 3、安装Rosmaster驱动库
• 4、蜂鸣器鸣笛
• 5、控制PWM舵机
• 6、RGB炫彩灯条特效展示
• 7、控制电机正转反转
• 8、控制机器人运动
• 9、控制串口舵机

• 01.虚拟机
• 02.Linux基础
• 03.远程控制
• 04.多机通讯配置
• 05.静态ip和热点模式
• 06.绑定设备ID
• 07.网页实时监控
• 08.扩容教程
• 9.1Jetson Nano烧录镜像
• 9.2Jetson Xavier NX烧录镜像
• 9.3Jetson TX2 NX烧录镜像
• 9.4树莓派烧录镜像
• 9.5 orin系列固态烧录系统
• 10.Jetpack旧系统升级亚博SUPER出厂系统

• 1、docker概述和docker安装
• 2、docker镜像容器常用命令
• 3、docker镜像深入理解和发布镜像
• 4、docker硬件交互和数据处理
• 5、进入机器人的docker容器
• 6、docker中机器人开发环境搭建
• 7、客户未来更新docker镜像的方法

• 1、ROS2简介
• 2、ROS2安装Humble
• 3、ROS2集成开发环境搭建
• 4、ROS2工作空间
• 5、ROS2功能包
• 6、ROS2节点
• 7、ROS2话题通讯
• 8、ROS2服务通讯
• 9、ROS2动作通讯
• 10、ROS2自定义接口消息
• 11、ROS2参数服务案例
• 12、ROS2元功能包介绍
• 13、ROS2分布式通讯
• 14、ROS2 DDS
• 15、ROS2时间相关API
• 16、ROS2常用命令工具
• 17、ROS2 Rviz2使用
• 18、ROS2 Rqt工具箱
• 19、ROS2 Launch启动文件配置
• 20、ROS2录制回放工具
• 21、ROS2 URDF模型
• 22、ROS2 Gazebo仿真平台
• 23、ROS2 TF2坐标变换

• 1、PID算法理论
• 2、机器人信息发布
• 3、机器人控制
• 4、机器人状态估计
• 5、机器人校准
• 6、URDF模型

• 0、雷达使用注意事项
• 1-1、rplidar雷达简介与使用
• 1-2、4ROS雷达简介与使用
• 2、雷达避障趣味玩法
• 3、雷达跟踪趣味玩法
• 4、巡逻功能玩法
• 5、gmapping建图算法
• 6、cartographer建图算法
• 7、导航与避障
• 8、Rosmaster_R2使用APP建图
• 9、Rosmaster_R2使用APP导航

• 1、opencv基础课程
• 2、ROS+opencv应用
• 3、二维码创建与识别
• 4、AR视觉
• 5、mediapipe趣味玩法
• 6、巡线自动驾驶

• 1、深度相机使用
• 2、相机内参标定
• 3、颜色追踪
• 4、KCF物体追踪
• 5、ORB_SLAM2 基础
• 6、ORB_SLAM2 PCL建图
• 7、ORB_SLAM2 Octomap建图
• 8、RTAB-Map三维建图导航

• 1、模块简介与端口绑定使用
• 2、语音控制小车运动
• 3、语音控制小车巡线自动驾驶
• 4、语音控制颜色识别
• 5、语音控制小车颜色追踪
• 6、语音控制多点导航

• 1、KNN识别手写数字
• 2、TensorFlow基础使用
• 3、pytorch基础使用（jetson）
• 4、YOLOv11模型转换（SUPER）
• 5、YOLOv11数据集标注（SUPER）
• 6、YOLOv11模型转换+tensorrt加速（SUPER）
• 7、YOLOv11物体识别（SUPER）

• 1、多车控制
• 2、多车导航

1.开发环境搭建

• 0.模型使用说明
• 1.AI大模型环境部署
• 2.大模型对话平台安装

2.Jetson Nano B01

• 3.中文输入法安装
• 4.TinyLlama模型
• 5.Qwen2模型
• 6.Phi-3模型
• 7.Gemma模型
• 8.Orca Mini模型
• 9.StarCoder2模型
• 10.DeepSeek-R1模型
• 11.拓展之视觉多模态大语言模型（LLaVA-Phi3）

3.Jetson Orin NX/NANO

• 3.中文输入法安装
• 4.Meta AI：Llama3模型
• 5.阿里云：Qwen2模型
• 6.微软：Phi-3模型
• 7.谷歌：Gemma模型
• 8.微软：WizardLM2模型
• 9.Meta AI：Codellama模型
• 10.DeepSeek：DeepSeek-R1模型
• 11.Orca Mini模型
• 12.StarCoder2模型
• 13.TinyLlama模型
• 14.拓展之视觉多模态大语言模型（LLaVA）
• 15.拓展之视觉多模态大语言模型（LLaVA-Phi3）

4.树莓派5

• 3.中文输入法安装
• 4.Meta AI：Llama3模型
• 5.Qwen2模型
• 6.Phi-3模型
• 7.Gemma模型
• 8.WizardLM2模型
• 9.Meta AI：Codellama模型
• 10.DeepSeek：DeepSeek-R1模型
• 11.拓展之视觉多模态大语言模型（LLaVA）