Yahboom ROSMASTER M3 ROS2 AI Robot Car, Mecanum Wheels & SLAM

نظرة عامة

يعتبر Yahboom ROSMASTER M3 منصة سيارة روبوتية ROS2 مصممة لـ Jetson Orin Nano/Orin NX SUPER، Raspberry Pi 5، وRDK X5. يدمج الذكاء الاصطناعي متعدد الأنماط (النص/الرؤية/الصوت) مع الملاحة SLAM، ويتميز بهيكل عجلات ميكانوم مع هيكل تعليق مستقل على شكل بندول للحركة الشاملة بزاوية 360°. اعتمادًا على التكوين، يدعم خيارًا اختياريًا لـ TOF LiDAR الفردي/المزدوج ويستخدم كاميرا DaBai DCW2 للتطبيقات الرؤية ثلاثية الأبعاد.

الميزات الرئيسية

تطبيقات نموذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط بالذكاء الاصطناعي: الفهم الدلالي، حوار الكلام، وفهم المشهد
دعم منصة تطوير سير العمل Dify لتطوير ونشر سير العمل للنماذج الكبيرة
بنية استدلال نموذج مزدوج مع دعم استدلال التغذية الراجعة الديناميكية ومقاطعة المحادثة
دمج LiDAR + مشفر + IMU (جيروسكوب) لرسم الخرائط والملاحة؛ يدعم خوارزميات رسم الخرائط المتعددة
كاميرا العمق DaBai DCW2 : صورة العمق + سحابة النقاط لرسم الخرائط ثلاثية الأبعاد، القياس، والتعرف
عجلات ميكانوم بمستوى احترافي + تعليق بندولي لتقليل تأثير انزلاق العجلات على التعرف على المشفر وتقليل خطأ عداد المسافات
مصابيح أمامية RGB مدمجة/شريط LED مع تأثيرات إضاءة متدفقة، تنفس، وماركي؛ ألوان/سطوع قابلة للتخصيص
دعم مكدس رؤية الذكاء الاصطناعي: OpenCV / MediaPipe / YOLOv11؛ يشمل وظائف مثل التعرف على الإيماءات، التعرف على رمز الاستجابة السريعة، تقدير الوضعية، تقسيم الصور، واكتشاف الأجسام
التحكم في تشكيل الروبوتات المتعددة والاتصال البيني: التنقل بالروبوتات المتعددة وتجنب العقبات الديناميكية على نفس الخريطة؛ يتم التحكم في عدة روبوتات بواسطة مضيف واحد

المواصفات

حجم الروبوت	276.97 x 212.4 x 199.18 مم
الهيكل	هيكل عجلة ميكانوم (حركة متعددة الاتجاهات)
التعليق	هيكل تعليق مستقل بندولي
كاميرا العمق	كاميرا العمق DaBai DCW2
ليدار	ليدار T-MINI PLUS (اختياري ليدار TOF فردي/مزدوج؛ دمج السحابة النقطية المزدوجة للإصدار النهائي)
الإضاءة	مصابيح أمامية RGB مدمجة/شريط LED
البطارية	حزمة بطارية 6000mAh
شاشة اختيارية	شاشة 7 بوصة (اختيارية؛ تعتمد على الإصدار)
نظام التشغيل / ROS (حسب وحدة التحكم)	نظام Raspberry Pi OS + Docker + ROS2 Humble; أوبونتو 22.04 + ROS2 Humble; أوبونتو 22.04 LTS + ROS2 Humble
التخزين (حسب التكوين)	128GB / 256GB (e.g. , بطاقة TF بسعة 128 جيجابايت; SSD بسعة 256 جيجابايت)

خيارات الإصدار (اختيار التكوين)

العنصر	مجموعة قياسية	مجموعة متفوقة	الإصدار النهائي
التحكم الرئيسي المدعوم	Raspberry Pi 5 8GB; RDK X5 8GB; ORIN-NANO-8GB	Raspberry Pi 5 8GB; ORIN-NANO-8GB; ORIN-NX-8GB	Raspberry Pi 5 8GB; ORIN-NANO-8GB; ORIN-NX-8GB; ORIN-NX-16GB
وحدة الصوت	جميع الإصدارات تتضمن وحدة صوت نموذج AI كبيرة
الكاميرا	كاميرا DaBai DCW2 كاميرا العمق	كاميرا DaBai DCW2 كاميرا العمق	كاميرا DaBai DCW2 كاميرا العمق
LiDAR	LiDAR T-MINI PLUS	LiDAR T-MINI PLUS	LiDAR T-MINI PLUS *2
الشاشة	/	شاشة 7 بوصة	شاشة 7 بوصة

ملاحظة: فقط النسخة Ultimate مجهزة بـ Dual T-mini Plus LiDARs.

اقتراحات اختيار وحدة التحكم (مرجع)

لتحسين سلاسة تشغيل النماذج الكبيرة والنتائج الوظيفية، يُوصى باختيار Jetson Orin Nano/NX SUPER. إذا اخترت إصدارًا بدون لوحة، قم بتحضير Raspberry Pi 5 بذاكرة RAM لا تقل عن 8GB.

وحدة التحكم	قوة الحوسبة	وحدة المعالجة المركزية (CPU)	وحدة معالجة الرسوميات (GPU)	الذاكرة العشوائية (RAM)	التخزين	الطاقة	نظام ROS المقدم
Raspberry Pi 5 8GB	تقريباً 0.5 تيرافلوب (FP16)	Cortex-A76	VideoCore VII	8GB	بطاقة TF بسعة 128GB	10W	Raspberry Pi OS + Docker + ROS2 Humble
RDK X5 8GB	10 تيرا أوبس	8-core Cortex-A55 @ 1.5GHz	32Gflops	8GB	/	25W	Ubuntu 22.04 + ROS2 Humble
Jetson Orin Nano SUPER 8GB	67 TOPS	6-core Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU 1.5MB L2 + 4MB L3	1024-core NVIDIA Ampere architecture GPU with 32 Tensor Cores	8GB 128-bit LPDDR5 102 GB/s	256GB SSD	7W, 15W, 25W	أوبونتو 22.04 LTS + ROS2 Humble
Jetson Orin NX SUPER 8GB	117 TOPS	6-core NVIDIA Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU 1.5MB L2 + 4MB L3	1024-core NVIDIA Ampere architecture GPU with 32 Tensor Cores	8GB 128-bit LPDDR5 102 GB/s	256GB SSD	10W, 15W, 25W, 40W	أوبونتو 22.04 LTS + ROS2 Humble
Jetson Orin NX SUPER 16GB	157 TOPS	8-core NVIDIA Arm Cortex-A78AE v8.2 وحدة معالجة مركزية 64 بت 2MB L2 + 4MB L3	وحدة معالجة رسومات معمارية NVIDIA Ampere ذات 1024 نواة مع 32 نواة Tensor	16GB 128-bit LPDDR5 102 GB/s	256GB SSD	10W, 15W, 25W, 40W	أوبونتو 22.04 LTS + ROS2 Humble

مرجع الأداء (مقارنة اختبار الحالة الوظيفية)

عنصر الاختبار	Raspberry Pi 5 8GB	RDK X5 8GB	Orin Nano SUPER 8GB	Orin NX SUPER 8GB	Orin NX SUPER 16GB
كشف الأجسام YOLO V11	4fps	12fps	30fps	30fps	30fps
Mediapipe	12fps	13fps	30fps	30fps	30fps
تتبع كود الآلة AprilTag	30fps	20fps	30fps	30fps	30fps
تتبع الأجسام KCF	12fps	15fps	30fps	30fps	30fps
نموذج كبير للذكاء الاصطناعي لتتبع بصري	20 إطارًا في الثانية	10 إطارًا في الثانية	20 إطارًا في الثانية	30 إطارًا في الثانية	30 إطارًا في الثانية
القيادة الذاتية البصرية (نموذج غير متصل)	غير مدعوم	22 إطارًا في الثانية	25 إطارًا في الثانية	30 إطارًا في الثانية	30 إطارًا في الثانية
اندماج النموذج الكبير للذكاء الاصطناعي للقيادة الذاتية	غير مدعوم	18 إطارًا في الثانية	25 إطارًا في الثانية	30 إطارًا في الثانية	30 إطارًا في الثانية

الوظائف (LiDAR / كاميرا العمق / الرؤية)

وظائف LiDAR

LiDAR TOF عالي الدقة مع بيانات دمج المشفر وIMU (جيروسكوب) لرسم الخرائط والملاحة بدقة عالية
يدعم خوارزميات رسم الخرائط المتعددة وأرشفة الخرائط
يدعم الملاحة بنقطة واحدة ومتعددة النقاط؛ يمكن تشغيله عبر تطبيق
تقنية الملاحة المتنقلة تقلل من انجراف التمركز، مما يحسن من استقرار وموثوقية الملاحة
أنماط الخرائط والملاحة المعروضة: رسم الخرائط باستخدام LiDAR Gmapping، رسم الخرائط باستخدام LiDAR Cartographer، رسم الخرائط باستخدام LiDAR slam_toolbox، دمج وتصفية IMU LiDAR، رسم الخرائط والملاحة باستخدام التطبيق
السلوكيات النموذجية المعروضة: تجنب العقبات باستخدام LiDAR، المتابعة باستخدام LiDAR، الحماية باستخدام LiDAR، تخطيط شبكة الطرق

وظائف الكاميرا العميقة

كاميرا عمق ضوء هيكلي ثلاثية الأبعاد تولد صور عمق وبيانات سحابة نقطية
حساب مسافة العمق والحجم؛ تبني خرائط ثلاثية الأبعاد ملونة عالية الدقة عند دمجها مع بيانات الرادار
التطبيقات النموذجية المعروضة: رسم الخرائط والملاحة ثلاثية الأبعاد باستخدام RTAB-Map، قياس حجم كتل الخشب، اكتشاف الحواف، قياس المسافة باستخدام الكاميرا العميقة

كشف نموذج YOLOv11

يدعم تقسيم الصور، تقدير الوضعيات، تصنيف الصور، وكشف الأجسام الموجهة

التعرف البصري بالذكاء الاصطناعي / التفاعل

يدعم الأطر مثل OpenCV وMediaPipe
أمثلة على التعرف المعروض: التعرف على ميزات الإنسان، التعرف على الإيماءات، التعرف على مسار أطراف الأصابع، التعرف على رمز QR، الكشف ثلاثي الأبعاد، الكشف عن الوجه ثلاثي الأبعاد، التعرف على الألوان، رؤية الواقع المعزز
أمثلة على التفاعل المعروض: التحكم بالإيماءات، متابعة الوضعيات باستخدام MediaPipe، التحكم برمز الآلة، تتبع الخط البصري، تتبع الألوان، تتبع الوجه، متابعة الأجسام باستخدام KCF، تتبع الأجسام بالتعلم العميق

ملاحظات القيادة الذاتية (صندوق الرمل)

يظهر دعم اختبار القيادة الذاتية في صندوق الرمل على: RDK X5، Orin Nano، وOrin NX.تُظهر لوحات Raspberry Pi أنها لا تدعم هذه الوظيفة. تشمل الوظائف المعروضة اكتشاف إشارات الطرق، الحفاظ على المسار، الركن الذاتي، واتخاذ قرارات التوجيه.

التطبيقات

رسم الخرائط والملاحة باستخدام SLAM
تخطيط شبكات الطرق، تخطيط المسارات، والملاحة متعددة النقاط
فهم المشهد، المتابعة البصرية، Q مسافة عميقة&، وعروض القيادة الذاتية
التحكم في الحركة المتزامنة للروبوتات المتعددة والتحكم في التشكيل

الدروس التعليمية

دروس ROSMASTER-M3 التعليمية

للحصول على مساعدة في التكوين قبل الشراء (الإصدارات، اختيار وحدة التحكم، والملحقات)، اتصل بـ https://rcdrone.top/ أو أرسل بريدًا إلكترونيًا إلى [email protected].

التفاصيل

Yahboom ROSMASTER M3 ROS2 AI large model robot car with mecanum wheels, depth camera and LiDAR mounts

تعرف على ROSMASTER M3: منصة سيارة روبوت جاهزة لـ ROS2 مصممة للذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط والملاحة باستخدام SLAM على وحدات التحكم الطرفية الشائعة.

ROSMASTER M3 feature overview: multimodal LLM, optional TOF LiDAR fusion, 3D depth vision, and mecanum chassis

التفاعل متعدد الوسائط، الإدراك ثلاثي الأبعاد، والتنقل في جميع الاتجاهات يجتمعون في منصة متكاملة واحدة.

ROSMASTER M3 benefits infographic covering mapping, dual TOF LiDAR fusion, Dify workflow support, and hardware options

دعم سير العمل Dify وخيارات الخرائط المتعددة تساعد في الانتقال من العروض التوضيحية إلى تطبيقات الروبوتات القابلة للنشر.

Yahboom ROSMASTER M3 ROS2 robot comparison chart highlighting LiDAR/depth camera, chassis, and controller options

اختر مستوى المجموعة المناسب من خلال مقارنة مستشعرات الإدراك، توافق وحدة التحكم، وأداء الهيكل.

360-degree perception graphic showing single vs dual TOF LiDAR options and integrated RGB headlights on the robot

توسع LiDAR TOF الفردي/المزدوج الاختياري وإضاءة RGB القابلة للبرمجة حالات استخدام التنقل والعرض.

AI model deployment graphic for ROSMASTER M3: text Q&A, voice dialogue, and vision model recognition examples

تشغيل نماذج النصوص، الصوت، والرؤية معًا لفهم دلالي أغنى وتفاعل روبوتي.

Multimodal vision application examples: scene understanding, visual following, Q&A with depth, and road sign recognition

يدعم مكدس الرؤية العملي التتبع، التعرف، و Q&A التفاعلي للسيناريوهات الواقعية.

SLAM navigation examples: mapping, multi-point navigation, object search, and track-map navigation workflows

تغطي سير عمل SLAM رسم الخرائط، التنقل من نقطة إلى نقطة، والاستكشاف الموجه نحو المهام.

High-level embodied intelligence functions: scene understanding, instruction planning, and fusion autonomous driving tasks

التخطيط على مستوى أعلى يجمع بين الإدراك ورسم الخرائط لتنفيذ المهام خطوة بخطوة بشكل أكثر موثوقية.

Full-stack AI large model course syllabus graphic with modules for RAG, API keys, agents, and multimodal tasks

ROS robot configuration recommendations table comparing versions, controller choices, and functional test items

استخدم دليل الاختيار لمطابقة احتياجاتك من وحدات التحكم والمستشعرات عبر الخيارات القياسية والمتفوقة والنهائية.

ROS key functions infographic: upper and lower computers, LiDAR mapping, and depth camera point cloud examples

يدعم دمج المستشعرات وأدوات ROS رسم الخرائط وتجنب العقبات والقياس القائم على العمق.

AI vision functions list: YOLOv11 detection, OpenCV/MediaPipe, gesture recognition, and multi-robot formation control

تشمل ميزات الرؤية الكشف والتتبع والتعرف على الإيماءات والتحكم في تشكيل الروبوتات المتعددة.

Autonomous driving sandbox infographic: road sign detection, lane keeping, parking, and steering decision examples

تشمل سلوكيات القيادة الذاتية الحفاظ على المسار والتعرف على الإشارات وروتينات الركن وقرارات التوجيه.

Autonomous driving sandbox purchase banner for RDK X5, Jetson Orin Nano, and Orin NX controllers

ROS2 Humble support graphic with RViz simulation and cross-platform remote control methods for the robot

يتوافق تطوير ROS2 Humble مع محاكاة RViz وخيارات التحكم عن بعد المرنة للاختبار والعروض التوضيحية.

Exploded product structure view showing optional 7-inch display, LiDAR, DaBai DCW2 depth camera, and battery pack

تُبرز الرؤية المتفجرة الإضافات المعيارية مثل كاميرا العمق وLiDAR والشاشة الاختيارية والإضاءة المدمجة.

TOF LiDAR and AI voice module details showing ranging specs and the embedded microphone/speaker board

Yahboom ROS robot control board kit with labeled ports, 12V 6000mAh Li-ion battery pack, and optional 7-inch touchscreen

تتضمن حزمة لوحة التحكم في الروبوت ROS بطارية ليثيوم أيون 12V 6000mAh وتدعم شاشة تعمل باللمس عالية الدقة 7 بوصات اختيارية للتحكم التفاعلي.

ROSMaster M3 course syllabus page for Yahboom ROSMASTER M3 ROS2 AI robot, with a detailed lesson list

يحدد منهج دورة ROSMASTER M3 وحدات دروس الفيديو وخارطة التعلم لمشاريع الروبوتات الذكية ROS2.

Screenshot of Yahboom ROSMASTER M3 tutorial and code folders, including chassis control, LiDAR, and AI model courses.

تتضمن حزمة ROSMASTER M3 مجلدات تعليمية ومنظمة تغطي مواضيع التحكم في الهيكل، إعداد LiDAR، وتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي.

Tutorial curriculum screenshot for Yahboom ROSMASTER M3, listing AI large model, ROS2 basics, and practical video modules.

تحدد موارد التعلم لـ ROSMASTER M3 دروس النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي، وفيديوهات الدورة الأساسية لـ ROS2، والمواد العملية لتوجيه الإعداد والتطوير.

Yahboom ROSMASTER M3 support graphic offering 3D model files and after-sales technical support screenshots

توفر Yahboom ملفات نماذج ثلاثية الأبعاد لـ ROSMASTER M3 ودعمًا فنيًا بعد البيع للمساعدة في النمذجة والتركيب بنفسك.

ROSMASTER series vehicle selection comparison chart listing chassis, cameras, OLED display, control boards, and battery specs

تشمل خيارات منصة ROSMASTER M3 توجيه Ackermann، خيارات كاميرا RGBD/USB، شاشة OLED بحجم 0.91 بوصة، والعديد من اختيارات لوحات التحكم.

Specification table for Yahboom ROSMASTER M3 ROS2 AI robot, listing mecanum chassis, cameras, control boards, and battery

يستخدم ROSMASTER M3 هيكلًا بعجلات ميكانوم مع عجلات بحجم 80 مم ويقدم خيارات مثل وحدة الصوت الذكية، لوحات التحكم المتعددة، وبطارية 12.6V 6000mAh.

ROSmaster M3 robot feature chart listing mecanum chassis, camera options, control boards (Raspberry Pi 5/Jetson), and 12.6V 6000mAh battery

يستخدم ROSmaster M3 هيكلًا بعجلات ميكانوم مع خيارات متعددة للكاميرا ولوحة التحكم، بالإضافة إلى حزمة بطارية 12.6V 6000mAh للبناءات المتنقلة.

ROSMASTER M3 PRO robot spec chart with mecanum chassis, 6‑DOF arm, LiDAR, depth camera, and Pi/Jetson options

يجمع ROSMaster M3 PRO بين هيكل بعجلات ميكانوم وذراع روبوتية 6-DOF ويدعم LiDAR، كاميرا العمق، ولوحات التحكم Raspberry Pi أو Jetson.

Yahboom ROSMASTER M3 ROS2 AI robot product parameters sheet with side and front views and dimensions in mm

تتضمن ورقة مواصفات ROSMASTER M3 رسومات الأبعاد وتفاصيل رئيسية مثل دعم ROS2 وبرمجة Python.

ROSMaster M3 ROS2 AI robot kit shipping list showing robot car chassis, control board, sensors, display, cables, and tools

تتضمن مجموعة ROSMASTER M3 هيكل الروبوت مع الإلكترونيات الأساسية، المستشعرات، والكابلات والملحقات الأساسية للتجميع.

Yahboom ROSMASTER M3 accessory list showing depth camera, LiDAR, 7-inch screen, mounts, and main control options

تشمل مجموعة ملحقات ROSMASTER M3 وحدات LiDAR وكاميرا العمق، وشاشة بحجم 7 بوصات مع حوامل، وتركيبات، وحزم مختلفة للوحة التحكم الرئيسية.

إضافة السلعة الى سلة التسوق الخاصة بك

سيارة روبوت Yahboom ROSMASTER M3 ROS2 AI بنموذج كبير مع عجلات ميكانيوم لـ Orin Nano/NX SUPER، RDK X5، Pi 5