Всемирный конгресс роботов Конкурс молодежных роботов по дизайну и информационной грамотности-Тематический конкурс творческой инженерии

创意工程主题赛竞赛套装：

1、主控器
1）采用ESP32处理器，2M运行内存，主频240MHz；
2）内置2键按钮，支持复位及自定义编程控制；
3）内置LED灯可自定义编程控制；
4）支持WiFI、蓝牙5.0、USB、UART、I2C、SPI等通讯接口；
5）搭载Micropython系统，拥有庞大的库文件，可直接运行Python程序；
6）支持Mixly图形化编程和Python、C语言编程；
7）输入输出接口共计23个，支持4路舵机，2路普通电机；
8）采用Type-C接口进行编程数据传输、固件升级等；
9）支持多线程功能、支持MQTT、UDP、HTTP网络协议、支持文件系统等；
2、传感器与配件
1)传感器不少于18个： 主控制器*1、语音模块*1、直流电机*2、舵机*2、振动传感器*1、按键传感器*1、触摸传感器*1、交通灯*1、光敏传感器*1、RGB彩灯*3、循迹传感器*2、温湿度传感器*1、超声波传感器*1、声音传感器*1、烟雾传感器*1、旋钮*1、红外避障*2、红外发射*1、红外接收*1；
2) 配件：3PIN数据线*10、4PIN数据线*4、数据线*1、7.4V锂电池*1、锂电池充电器*1、说明书/教材手册×1；
3）3D打印结构件不少于15块，结构件通过榫卯结构能够组装不低于4种案例造型；
3、课程案例
包含纯软件、软硬件交互、硬件搭建等课程不少于30例。
4、套装包装
长宽高尺寸不超过350mm*230mm*235mm。
5、相关证书
1) 拥有图形化编程软件的软著；
2) 拥有带有“CNAS”“CMA”标志的检测报告"；
3) 提供厂家授权书。

人工智能机器学习套装：以语音类模型训练、机器学习为主，可进行简单的语音识别、语音交互、语音模型训练等。可以完成人工智能方面的众多AI应用：机器学习、模型训练、图片识别、文本识别、语音识别、语音交互等，还可通过训练好的模型进行编程方面等应用。
1.硬件方面
1主控芯片： 一款64位双核带硬件FPU和卷积加速器的 RISC-V CPU；内置摄像头FPC插座，可外接300万像素的OV2640摄像头，摄像头可用于视觉处理；显示屏：LCD_2.4寸 320*240分辨率，支持电阻触摸；高灵敏度低噪声数字硅麦，可用于语音识别；扬声器，能够实现语音播报功能；COM口 使用TYP-C口，防脱落，支持正反插，采用340接口芯片；模拟输入排插，12位带有增益放大功能；数字输入输出口，所有的口都支持PWM输出，匹配市面通用的ardunio传感器；板载LED灯13口、WIFI芯片；DC坐 6-12V输入 同步降压转到5V2A；AB键和复位键；电源指示灯；电源排插，可供3.3V和5V；SD卡插口 最大支持128G CLASS10TF卡；可实现功能：人脸识别，颜色识别，物体识别，标签识别，物体追踪。
2拓展板：采用叠层设计，不仅将Arduino Uno的全部数字与模拟接口以舵机线序形式扩展出来，还特设IIC接口、舵机控制器接口、蓝牙模块通信接口、SD卡模块通信接口、APC220无线射频模块通信接口、超声波传感器接口、12864液晶串行与并行接口，独立扩出更加易用方便。这款传感器扩展板真正意义上的将电路简化，能够很容易地将常用传感器连接起来，一款传感器仅需要一种通用3P传感器连接线（不分数字连接线与模拟连接线），完成电路连接后，编写相应的Arduino程序下载到Arduino 控制器中读取传感器数据、或者接收无线模块回传数据，经过运算处理，最终轻松完成作品。
3. 应用方面
1.物联网应用
连接Wi-Fi/WLAN进行远程数据传输以及联网控制如灯、开关、风扇打开等类型教学的万物物联。
2.红白游戏
利用编程导入NES文件，自己定义游戏，完成自助游戏编程。
3.音视频播放
拥有2.4寸液晶显示屏以及扬声器外接接口，可以完成320*240的音视频播放功能。
4.语音训练识别
拥有本地段模型训练，可以完成对语音的模型训练。更容易上手，更容易理解。
5.卷积神经网络
包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类。
6.机器视觉处理
MixNo拥有摄像头FPC外接口，可以利用OV2640高清摄像头完成基础的视觉识别功能。例如颜色识别、人脸识别、线条识别以及模型训练。
7.LCD真彩显示
MixNo拥有2.4寸TFT液晶显示屏，屏幕播放分辨率高达320*240。
8.UNO兼容扩展
MixNo的外扩展口兼容Arduino的扩展板，扩展其他模块方便简单。
9.KPU模型训练
为达成高识别率的目标，使用大数据，找出最有配置参数的算法。MixNo拥有自己的本地段模型训练，在没有外网的情况下，可以自行拍照并进行模型训练，方便快捷，易上手，让学生全方面了解人工智能。
10.传感器及执行器模块：需满足结构部分兼容积木件。
★11.支持库文件
（1）具有MicroPython的GPIO、I2C、SPI、Timer、UART等标准库
（2）具有MicroPython的sensor、image等机器视觉库
（3）具有MicroPython的I2S、audio、lcd、vido等音视频处理库
（4）具有MicroPython的KPU卷积神经网络计算处理库
6具有MicroPython的nes、lvgl、touchscreen等内置应用库

5、套装包含：
模拟声音传感器*1
光敏传感器*1
超声波传感器*1
温湿度传感器*1
火焰传感器*1
土壤湿度传感器*1
RGB灯*1
旋钮电位器*1
烟雾传感器*1
触摸传感器*1
时钟传感器*1
摇杆传感器*1
震动传感器*1
红外接收传感器*1
红外发射传感器*1
压力传感器*1
舵机*1
激光头传感器*1
人体温度传感器*1
角度传感器*1
按钮传感器*1
LED灯*1
有源蜂鸣器*1
水分传感器*1
DFRobot OBLOQ-IoT物联网开发模块
不锈钢手提盒
MIXNO人工智能主控板+标准版+M12摄像头与摄像头配件+扩展板