2025年最受推荐的ROS教育机器人套件

在科技飞速发展的时代，机器人已经成为教育领域不可或缺的一部分。特别是ROS (Robot Operating System)作为一个开源的机器人操作系统，不仅为开发人员提供了强大的开发环境，也为学生和教育机构提供了许多学习资源和工具。随着ROS教育机器人的不断发展，越来越多高质量的ROS机器人套件推出，适合不同年龄段的学生和教育工作者。

在本文中，我将推荐2025年最值得关注的9个ROS教育机器人套件。这些机器人不仅具有优异的技术性能，而且可以帮助学生更好地掌握机器人、人工智能和编程方面的知识。

ROSMASTER X3

作为Yahboom ROS教育机器人中最畅销的产品，ROSMASTER X3深受全球用户的喜爱。从2022年到2025年，ROSMASTER X3完成了4次版本更新。配备Mecanum车轮、SLAM激光雷达、Orbbec深度摄像头、语音交互模块等优质配件，基于ROS2开发环境，设计开发了3D视觉地图导航、MediaPipe开发、语音交互、多机同步控制等功能。

特性

1)悬挂式底盘结构，机轮支持360°全方位运动。

2)支持Jetson NANO 4GB B01， Jetson ORIN NANO， Jetson ORIN NX和树莓派5作为主控。

3)完全支持ROS2，适合学习最新版本的ROS。

4)高精度传感器，如激光雷达、深度摄像头、语音交互模块等。

5)丰富的学习资源，适合从初学者到高级开发者的各种学习需求。

适用人

需要实现全方位移动性的人，适合希望深入了解机器人技术，特别是ROS2系统的学生，开发人员和教育工作者

ROSMASTER R2

ROSMASTER R2轿车采用Ackerman转向结构，基于ROS2系统进行设计开发。支持Jetson系列板和Raspberry Pi 5板作为主控，并能满足相应开发板的供电要求。配备激光激光雷达、深度摄像头、语音交互模块等优质硬件，提供强大的功能，包括机器人运动控制、遥控通信、地图导航、避障与跟随、自动驾驶、人体特征运动识别、语音交互控制等应用场景。该车配备了许多学习课程，让用户轻松掌握ROS，从入门到高级玩机器人技术。

特性

1)底盘采用Ackerman转向结构，专为自动驾驶设计。

2)兼容Jetson NANO 4GB B01， Jetson ORIN NANO， Jetson ORIN NX和树莓派5。

3)配备比赛专用橡胶轮胎，520台电机(550RPM (1:19))， SLAM A1/YDLIDAR 4ROS激光雷达，深度摄像头等。

4)支持多种远程控制方式：手机APP、无线手柄、ROS操作系统、电脑键盘等。

适用人

适合机器人爱好者，教育工作者和开发人员，特别是对智能汽车自动驾驶感兴趣的学生。

MicroROS自平衡机器人车

MicroROS两轮自平衡车是基于MicroROS(轻量级ROS)系统的机器人平台，专为教育和研究应用而设计。它采用先进的6轴姿态传感器，实现精确的两轮自平衡功能。该车配备了ESP32+STM32双处理器，520大功率电机，TOF激光雷达和ROS-WiFi摄像头模块。在保证高效驱动电机保持平衡的同时，还可以通过MicroROS无线通信技术将激光雷达、电机、陀螺仪数据传输到虚拟机，完成相关数据处理，并向汽车发送相应的命令。

特性

1)借助陀螺仪和加速度计，可以实现精确的自平衡控制，保证汽车无论是静止还是运动的稳定性。

2)支持4KG负载，30°爬坡，超声波避障。

3)采用MicroROS系统开发，通过无线通信技术传输数据，以虚拟机为主控。无需额外的主控板，大大降低了用户的学习成本。

4)模块化设计，便于组装调试。加入TOF激光雷达、WiFi摄像头等模块，可轻松实现避障、自动导航、实时视频传输、AI视觉识别等功能。

适用人

适合预算有限的ROS2初学者;

教育机构的学生学习机器人、控制系统、嵌入式开发和传感器融合技术。

JetCobot

JetCobot是基于MyCobot280设计的，是一种高精度、多功能的七自由度机械臂。我们为其配备了USB高清摄像模块和NVIDIA Jetson系列开发板，实现了机械臂控制和视觉识别的结合。它可以准确地识别物体，如颜色、人脸和人体姿势。通过几何关系计算物体的位置，使机械臂能够准确地定位、抓取、跟踪等动作。

特性

1)采用7轴设计，配置与UR机器人相似，并采用逆运动学算法，保证运动控制灵活准确，最大有效臂展270MM，关节旋转范围-153°~153°，可处理各种复杂的操作任务。

2)配备0.3MP USB摄像头，110°视场。结合OpenCV图像处理、机器视觉、深度学习算法，JetCobot可以实现颜色交互、人脸跟踪、标签识别、模型训练、手势交互等功能。

3) JetCobot以NVIDIA系列开发板为主控，具有强大的计算能力和AI处理能力，可以高效处理复杂的视觉和控制算法，确保实时响应和高效执行。

4) JetCobot基于ROS机器人操作系统，可实现MoveIt仿真控制，并支持APP控制(仅针对Android)、手柄控制和PC网页控制，满足不同用户的需求。

适用人

企业的产品开发人员和研究人员使用JetCobot作为智能机器人产品的原型开发平台，测试和实现与机器人视觉、控制和自动化相关的各种应用，为实际产品开发和商业化奠定基础。

适用于机器人技术研究、智能控制算法验证和机器人视觉系统的实验室开发。

Muto RS

Muto RS是基于ROS2开发设计的桌面级18自由度仿生六足机器人，兼容Jetson NANO和树莓派。整体机身为铝合金材质，包含35KG串行总线伺服、深度摄像头、激光激光雷达、语音模块。通过Python3编程和内置高精度算法，武藤RS可以轻松实现AI视觉交互、3D地图导航、语音交互、深度学习、Rviz仿真。基于多机通信技术，我们还可以让武藤完成多机同步控制和多机导航，用户可以通过APP、无线手柄、电脑网页等进行控制。

特性

1)内含18PCS 35KG金属总线伺服、深度摄像头、激光雷达、语音交互模块、大容量电池等优质配件，使武藤RS性能更稳定。

2)兼容树莓派和Jetson NANO，使用Python3编程，ROS2操作系统和逆运动学算法精确控制机器人运动。

3)轻松实现3D地图导航、语音交互、同步控制、深度学习、视觉识别、码头集装箱开发、激光激光雷达跟踪和避障等功能。

4) Yahboom提供多功能遥控APP、无线控制器、地图导航APP，让用户随时随地操控武藤RS。

5)支持RVIZ仿真，用户可以在虚拟环境中控制机器人和验证算法。

适用人

对仿生机器人和机器人控制系统感兴趣的个人开发人员。

武藤RS适用于机器人比赛和机器人挑战的选手或团队，提供高精度的控制和丰富的功能，特别是在仿生机器人的运动控制和视觉交互方面。它具有显著的优势，可以帮助选手在精准抓取、导航、识别等方面获得竞争优势。

Transbot-SE

TRANSBOT-SE是一辆带有3d机械臂的履带式坦克车。兼容Jetson Nano B01和Raspberry Pi 5主控板，基于ROS系统开发。汽车前方安装2DOF摄像头PTZ，可采集视频图像，实现AI视觉识别功能。通过Python编程，加上内置的OpenCV图像处理算法、MediaPipe机器学习、AI深度学习框架、运动仿真平台，可实现机器人运动控制、机械臂搬运、遥控通信、智能AI识别、跟踪、自动驾驶、机械臂仿真控制等功能。

特性

1)履带式结构，整车采用铝合金制造，配备HQ履带和大功率电机。

2) 2DOF 200万像素摄像头，配合APP或遥控手柄，可实现实时视频传输。

3) 3DOF机械臂，不仅可以实现机械臂的抓取和搬运功能，还可以实现MoveIt仿真。

4)基于ROS操作系统，使用Python编程，支持Jetson Nano B01和Raspberry Pi 5。

5)通过OpenCV图像处理和MediaPipe框架，实现了与AI视觉识别相关的一系列功能。

适用人

适合刚进入ROS机器人开发的初学者。从事嵌入式系统开发的技术人员。本产品支持Jetson Nano B01和Raspberry Pi 5，为嵌入式开发提供了强大的硬件平台。开发人员可以进行系统集成、编程控制和机器人功能扩展。

DOGZILLA

DOGZILLA是一款12自由度的桌面级仿生机器狗，主要由6PCS伺服器、铝合金支架和摄像头组成。它配备了lMU和关节位置传感器，可以反馈自身的姿态、关节旋转角度和扭矩。协处理器结合逆运动学算法实现各种运动步态和叠加效果。以树莓派5为主控制器，基于ROS2操作系统，通过Python编程，可实现AI视觉识别、激光雷达测绘导航、语音控制等功能。

特性

能像真狗一样走路和扭动。

2)配备6台高精度伺服电机，铝合金机身，广角摄像头。S2版本增加了激光雷达和语音交互模块。

3)以树莓派为主控制器，对ROS2系统进行升级，支持Python编程和RVIZ仿真。

4)支持APP、手柄、网页、电脑键盘、APP地图导航等多种远程控制方式。

5) S1/S2基于ROS2和OpenCV轻松完成，具有标签识别、人脸检测、目标跟踪、视线巡逻等功能。

6) S2自带激光激光雷达和智能语音模块，可实现地图导航、激光激光雷达避障与跟随、语音控制等功能。

适用人

对仿生机器人和机器人控制系统感兴趣的个人开发人员。

从事机器人、人工智能、计算机视觉和嵌入式系统研究的科学家。

DOFBOT-PRO

该3D深度视觉机械臂是基于NVIDIA Jetson系列开发板设计的。机械臂配备了3D深度摄像头、6自由度运动关节、NVIDIA Jetson主控、10.1英寸触摸屏、语音模块等高性能硬件。它支持ROS系统，兼容多种操作平台，提供灵活的控制和编程功能。它不仅可以实现深度距离测量、形状识别、高度测量、体积测量，还可以通过机械臂在三维空间中识别和跟踪、抓取目标物体，并实现一些图像识别任务。

特性

基于NVIDIA Jetson系列主板，计算能力更高，运行更流畅。DOFBOT PRO兼容Jetson NANO 4GB/Jetson Orin NANO/Jetson Orin NX板。它通过Jetson板的GPU训练机器学习模型，并使用python编程和深度学习框架。与MediaPipe联合开发，实现物体图像识别、手势控制、人体姿势识别等AI创意项目。

深度点云识别，三维空间抓取。

结合高性能3D深度摄像头，DOFBOT-PRO不仅可以实现环境感知、物体识别等功能，还可以根据目标RGB数据、位置坐标和深度信息进行精确的3D空间定位，并结合RGB+D融合检测完成复杂的视觉识别和抓取任务。

六自由度结构设计，铝合金材质。

整个机器人主体由优质铝合金制成，具有6个柔性自由度。每个关节采用高精度伺服，响应速度更快，可以进行平稳的多轴运动。

多种跨平台远程控制方法。

DOFBOT PRO支持APP (Android/iOS)，无线手柄，PC网页控制，让您随心所欲地控制机器人。

适用人

对机器人开发和控制感兴趣的个人可以使用这个平台进行自主设计和创新。适用于中学和大学机器人和人工智能课程的教学，帮助学生实践和加深对机器人技术的理解。

用于机器人的研究和验证了机器人的正运动学和逆运动学算法。希望将机器人用作二次开发和产品原型开发的开源平台的开发人员和制造商。

rdkx3 ros机器人

RDK ROBOT是基于ROS2和TogetherROS机器人操作系统开发的。配备RDK X3/X5主板、Mecanum轮、激光雷达、高清摄像头/深度摄像头等配件。通过Jupyter Lab，用Python语言编程开发可以实现视觉线路巡逻、人体跟踪、手势控制、色彩跟踪、雷达测绘导航和避障等功能。

特性

强大的计算能力

采用全新的RDK X3/RDK X5开发板，具有足够的计算资源来处理实时数据和复杂的计算任务。结合Python编程和ROS2操作系统，用户可以开发各种智能算法。

高性价比的硬件配置

该车配备Mecanum轮毂、深度摄像头、TOF激光雷达，可实现地图导航、智能避障、手势控制、视线检测等功能。

支持多种远程控制方式

用户可以通过手机APP、PS2手柄、电脑键盘、ROS操作系统等对汽车进行控制，我们还为其开发了地图导航APP，使用户可以随时实现地图导航。

铝合金结构，堆垛结构

RDK机器人车采用白色喷砂铝合金，内部采用堆叠结构。所有连接线都巧妙地储存起来，使汽车看起来美观整洁。

适用人群:

需要实现全方位移动性并希望学习ROS2系统开发的学生。

作为机器人竞赛的训练和发展平台，它可以帮助选手为路径规划、自动导航、多机器人协作等竞赛项目做准备。

有创新和技术研发需求的创客团队和初创企业。该工具包可以为他们提供一个合适的开发平台，支持硬件开发、算法调试和系统测试，并帮助产品开发、技术验证和原型设计。

结论

2025年，随着机器人技术的飞速发展，ROS教育机器人套件已成为教学、科研和实际应用开发中不可或缺的工具。从初学者到专业开发人员，这些工具包提供了一个完整的平台，帮助用户深入了解机器人操作系统(ROS)的工作原理，掌握机器人编程和控制技术。在本文中，我们将介绍2025年最受推荐的9个ROS教育机器人套件，每个套件都具有独特的功能和优势，适合不同的学习需求和应用场景。

这些机器人套件不仅支持广泛的开发环境和编程语言，还配备了高质量的硬件，以实现精确的运动控制、传感器数据采集、图像处理和机器学习等复杂功能。无论是用于机器人的基础教学，还是用于科研人员开发机器人算法和系统，这些套件都可以提供强有力的支持。对于学校和教育机构来说，它不仅是课堂教学的有力工具，也是培养学生动手能力、创新思维和实践能力的宝贵资源。

本文编译自hackster.io