01
看见与感知
结合摄像头、激光雷达与 IMU，认识图像、距离和运动信息，理解车辆怎样获取周围环境。
无人驾驶 · 教育 · 竞速
TianRacer KT
中小学生的第一台无人驾驶车
从描述一个任务，到理解一段代码，再到让车辆在真实赛道上完成挑战。TianRacer KT 把无人驾驶的学习过程带到课堂与赛场。
从真实系统中学习
小型无人车，完整的开发过程
把感知、计算、规划与车辆控制连接起来，让学生看见算法如何影响真实世界，也能通过调试理解每一次转向与避障。
02
计算与开发
以 RDK 计算平台和 ROS / ROS 2 为基础，连接传感器数据、程序逻辑与控制指令。
03
驾驶与控制
阿克曼底盘支持速度与转向控制，让路径、避障和竞速算法在真实车辆上接受检验。
一次任务，贯穿整条链路
- 感知环境
- 规划决策
- 车辆控制
观察结果、检查日志、调整程序，再次验证。学习在一次次实践中继续。
面向开发与竞速的工程设计
轻量化底板、精密悬架与紧凑传动，把真实车辆的机械结构带到桌面尺度。学生既能开发算法，也能认识结构、传动和维护。
- 计算平台
- 地瓜派 RDK X5，支持 ROS 运行环境
- 环境感知
- MS200 迷你激光雷达、主板内置 IMU
- 视觉与 FPV
- 720p @ 60Hz、150° 广角摄像头
- 底板与悬架
- 碳纤维增强复合材料底板、CNC 6061 铝合金悬架
- 转向与传动
- 舵机直驱齿轮转向、后轮驱动、齿轮减速箱与差速器
硬件参数与续航为产品介绍中的配置参考，实际以交付版本及使用条件为准；18W 充电需配合兼容电源。
从 Prompt 到真实机器人
Tianbot Studio，让想法走到赛道上
学生可以描述任务，借助 AI 理解、生成和修改代码，调用已经过实车验证的 Robot Skills，在 TianRacer KT 上运行程序，再根据实际结果继续调试。随着学习深入，学生逐步从任务表达走向代码理解、日志分析与系统设计。
“让小车自动避障。”
- 01描述任务
- 02理解与修改代码
- 03调用 Robot Skills
课程随教学场景调整
配套 AI 课程体系支持教师结合年级、课时和教学方式调整学习任务，让一台车可以承载不同深度的课程与项目。
持续建设：更完整的学习反馈
团队计划结合任务交互、代码修改、调试日志与车辆运行数据，进一步分析问题拆解、代码理解和调试过程，为学生与教师提供更完整的学习反馈。
从入门到深入
沿着同一条赛道，逐步理解无人驾驶
下面是一条可按年龄、基础与课时调整的学习路径。每一步都把编程和真实车辆联系起来。
- 01
小学阶段
表达任务，认识车辆
从方向、速度和基础控制开始，练习把“希望车辆做什么”说清楚，并观察实际运行结果。
- 02
初中阶段
理解代码，完成挑战
阅读和修改控制程序，结合传感器信息尝试避障与竞速，理解条件判断、循环和程序结构。
- 03
高中阶段
分析反馈，优化算法
通过日志和实验调整参数，探索视觉、雷达与路径规划，让改进有依据、结果可复核。
- 04
进阶学习
走向 ROS 与系统开发
进一步学习 ROS、SLAM、导航与系统设计，把课堂积累延伸到高校实验和自主项目。
把学习放到真实场景里
课堂、训练营与赛事实践相互连接
课堂项目
围绕感知、避障和自主巡航组织实验，让任务设计、编程、调试与记录成为连续的学习过程。
开发工具与课程
结合 Tianbot Studio、教学课程与车辆平台开展实践，让软件开发与实车调试相互衔接。
配套赛事系统串联计时、裁判、赛程、成绩、FPV 与赛道环节，让学习成果回到真实任务中验证。KT 参与 ICC 全球发明大会中国区与青少年无人车竞速等实践场景。
2026 ROS 暑期学校 · 无人车竞速训练营
公益暑期学校的自然语言编程训练营采用 TianRacer KT，将 Linux、ROS 和 AI 开发工具用于自主驾驶实践。天之博特与地瓜机器人、智谷未来共同组织课程，让参与者在车辆上尝试编程与调试。
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