通过视觉大模型，M3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。

借助视觉大模型的强大分析能力，M3能够在复杂环境中自动识别并锁定目标物品，实现具备空间距离感知的立体化跟随。

通过大模型与深度相机的协同工作，M3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。

借助视觉大模型的强大分析能力，M3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。

通过视觉大模型的深度分析，M3能够精准识别并实时追踪不同颜色的线条，实现自主巡航。

通过视觉大模型分析，M3能够深入理解地图不同区域内的物品、空间布局。

M3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。

通过语言大模型推理和视觉大模型分析，M3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搜索任务。

将沙盘地图与SLAM导航结合，支持在地图中进行多点导航、物体搜索等大模型应用，可自行设置地图场景与二次开发，全面支持Al大模型教学与实践。

通过融合视觉理解、语义分析与SLAM动态路径规划，M3能够拆解用户下达的复杂指令，实时感知环境变化，并完成识别、追踪、导航、问答等一系列连贯操作。

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。

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，M3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。

配备高精度TOF激光雷达，支持双雷达融合过滤[旗舰版]，能实现高精度的建图导航。支持多种建图算法和终身建图，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。

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。

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。

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。

将视觉算法与小车运动控制相结合，通过调整车身姿态实时锁定目标，结合深度信息，实现保持距离的3D立体化跟随。

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。

通过训练深度学习的模型库，从而实现自动驾驶的功能。

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。

当机器人识别到泊车路标时，可以实现全自动停车入库。

根据车道、交通标识和红绿灯，对路况进行综合决策。