构建理论体系：夯实编程基础、进阶人工智能、探索深度学习。

构建训练体系：围绕专业课程，构建人工智能+机器人专业课程的421项目训练体系。

建设工程化环境：环境育人+文化育人，专业熏陶、职业素养养成。

1、理论体系 人工智能技术、机器人载体构建理论体系

2、项目训练 项目化载体、构建多层次多项目训练体系

3、环境建设 工程化环境、建设真实性综合创新实验室

4、团队建设 团队式指导、组建校内外多背景指导团队

本方案是一个模拟无人机组装以及自动上下料的智能制造系统。无人机由1片中间模块、3块黑色模块、3块红色模块拼接而成。系统采用开放式的架构，提供完整的算法源代码，学生可以在激光SLAM技术、路径规划、物体视觉识别、运动规划与控制、智能机器人调度的方面进行学习和探索。

所有的设备初始化，并将状态实时传递给调度软件；三台AGV货架上储存黑色模块，三台AGV货架存储红色模块，一台AGV货架存储中心模块，还有两台AGV货架空置，准备摆放成品。

7台AGV按中心模块AGV，红模块AGV1号和黑模块AGV1号，中心模块AGV，红模块AGV2号和黑模块AGV2号，红模块AGV3号和黑模块AGV3号，分别依次送至上料点；机械臂1、机械臂2依次抓取模块进行组装，组装完毕放置到传送带；机械臂3检测到有成品后，call成品运送的AGV到下料点，机械臂3抓取成品无人机至AGV；AGV将成品无人机运动到成品放置区。

1、一键启动，通过调研平台预设的程序，一键执行。

2、任务可编辑，可以通过界面编辑运送逻辑，快速组合。

3、算法开源，可以在激光SLAM技术、路径规划、物体视觉识别、运动规划与控制、智能机器人调度的方面进行学习和探索。

4、拓展性强，在学习的基础上，可以通过别的途径在激光SLAM技术、路径规划、物体视觉识别、运动规划与控制、智能机器人调度等方面进行拓展优化、模块替代。

2、任务可编辑，可以通过界面编辑运送逻辑，快速组合。

5、结合产业，研究智能制造-生产线整体流程，既能演示高科技产品又能学习相关知识，为产业源源不断的输出专业人才。

通讯协议：TCP

协议端口：9090

开发语言：Visual Studio C++ 2019 社区版

AGV：9台

机械臂工作台：包含机械臂*3、摄像头*4、其他配件