易百纳EulerCar自主移动机器人

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易百纳EulerCar自主移动机器人

商用案例伙伴案例

国产化无人车 | 多模态传感器 | 原生支持ROS2

开放度：

5级

硬件平台：

Hi3403 Hi3061M 星闪WS73 dToF

软件平台：

openEuler Ubuntu ROS2

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EulerCar自主移动机器人

EulerCar是易百纳基于国产化技术开发的无人车，它采用感知大脑（四核Cortex-A55，算力10.4Tops INT8)和控制小脑(RISC-V内核，150MHz主频）的架构，搭载易百纳具身智能软件栈技术，支持ROS2、openEuler、Ubuntu等开源系统生态，集成了星闪 WS73＋等多种模组，通过提供开放的具身智能软硬件技术和全栈技术教材，为无人系统、具身智能等领域的学习、研发、实验、教学实训及竞赛培训提供完善的方案。

产品参数

产品名称： EulerCar自主移动机器人

产品尺寸：长240mm 宽170mm 高210mm

产品材质：钣金

核心主控：海鸥派四核Cortex-A55,10.4Tops INT8算力

CPU/NPU： Hi3403

RAM： 4GB LPDDR4X(可选8GB)

ROM： 32GB eMMC5.1(可选64GB)

底盘主控： Hi3061M（RISC-V架构）

MIPI高清摄像头： GSC450AI，400万像素

激光雷达：蓝海E110

3D dToF模块： 40*30分辨率，8米测距，抗强光

舵机： DS031MG

机械爪： 180°开合

电池： 6节18650电池包/12V

通讯模式：空缺

视频编解码： 4K60的H.265/H.264编码

图片编解码： 3840×2160@60fps(YUV420)编码

网络接口： 2*RJ45,支持10/100/1000M网络

音频接口： 1*3.5mm模拟输入和输出

USB接口： 4*USB3.0

产品名称： EulerCar自主移动机器人

产品尺寸：长240mm 宽170mm 高210mm

产品材质：钣金

核心主控：海鸥派四核Cortex-A55,10.4Tops INT8算力

CPU/NPU： Hi3403

RAM： 4GB LPDDR4X(可选8GB)

ROM： 32GB eMMC5.1(可选64GB)

底盘主控： Hi3061M（RISC-V架构）

MIPI高清摄像头： GSC450AI，400万像素

激光雷达：蓝海E110

3D dToF模块： 40*30分辨率，8米测距，抗强光

舵机： DS031MG

机械爪： 180°开合

电池： 6节18650电池包/12V

通讯模式：空缺

视频编解码： 4K60的H.265/H.264编码

图片编解码： 3840×2160@60fps(YUV420)编码

网络接口： 2*RJ45,支持10/100/1000M网络

音频接口： 1*3.5mm模拟输入和输出

USB接口： 4*USB3.0

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EulerCar自主移动机器人三大亮点 EulerCar自主移动机器人三大亮点集国产化算力、多模态感知、全场景实训于一体的无人车集国产化算力、多模态感知、全场景实训于一体的无人车

国产化技术架构从硬件芯片（hi3404 上位机、hi3061M 下位机）到系统（openEuler）均采用国产方案。

多模态感知与智能决策集成多传感器，实现复杂场景下的自主建图、避障与任务执行。

全栈开源系统生态支持ROS2、openEuler、Ubuntu等主流开源系统

精致细节，决定体验精致细节，决定体验

功能丰富

50+功能，涵盖机器人底层功能、建图导航、人机交互等

多种组合形态

高清感知、多模态深度感知、多模态感知智行等多种组合形态，适合不同实验场景需求

可拆卸机械爪

机械爪拆卸方便，小车其他模组功能完全不受影响

激光雷达

高精度测距、360°全景扫描、抗干扰

国产芯・多场景，无人车实验的落地引擎国产芯・多场景，无人车实验的落地引擎 EulerCar上位机搭载Hi3403核心主控，物体分拣场景中，10.4Tops 算力可快速处理多模态传感器采集的物品特征数据，高效完成 AI 目标检测与分类决策，联动机械臂实现动态抓取；视觉巡线场景下，高算力保障摄像头实时捕捉的路径图像能被瞬间解析，快速生成导航指令，支撑复杂环境下的自适应循迹；雷达建图场景中，强大算力可轻松应对激光雷达高速扫描产生的海量点云数据，实现多帧数据融合与 SLAM 算法高效运行，构建高精度二维 / 三维环境地图。正是这一硬核算力，让三大核心实验场景从 “理论方案” 变为 “即开即用的落地场景”，真正覆盖无人车实验的核心需求。 EulerCar上位机搭载Hi3403核心主控，物体分拣场景中，10.4Tops 算力可快速处理多模态传感器采集的物品特征数据，高效完成 AI 目标检测与分类决策，联动机械臂实现动态抓取；视觉巡线场景下，高算力保障摄像头实时捕捉的路径图像能被瞬间解析，快速生成导航指令，支撑复杂环境下的自适应循迹；雷达建图场景中，强大算力可轻松应对激光雷达高速扫描产生的海量点云数据，实现多帧数据融合与 SLAM 算法高效运行，构建高精度二维 / 三维环境地图。正是这一硬核算力，让三大核心实验场景从 “理论方案” 变为 “即开即用的落地场景”，真正覆盖无人车实验的核心需求。