ذراع روبوتية DOFBOT Pro 6-DOF برؤية ثلاثية الأبعاد للعمق لجيتسون نانو 4GB / أورين نانو SUPER / أورين NX SUPER

Yahboom

$603.80 USD

أُوكَازيُون نفذ

Taxes included. الشحن محسوب عند السداد.

اللوحة الرئيسية للتحكم Standard-بدون Standard-With Ultimate-without Ultimate-with

الإصدار NANO 4GB SUB OrinNANO SUPER-4GB OrinNANO SUPER-8GB OrinNX SUPER-8GB OrinNX SUPER-16GB

كمية

عرض التفاصيل الكاملة

نظرة عامة

DOFBOT PRO هو ذراع روبوتي ثلاثي الأبعاد بتقنية الذكاء الاصطناعي مصمم لتعليم وتطوير نظام ROS. يجمع بين هيكل مفصلي بحركة 6 درجات حرية، وكاميرا عمق ثلاثية الأبعاد، ولوحات تحكم من سلسلة NVIDIA Jetson لتبسيط التحكم في الحركة المعقدة من خلال نظام ROS، والحركيات الأمامية/العكسية، والإدراك البصري للتعرف على الفضاء ثلاثي الأبعاد، والتتبع، والإمساك.

فيديوهات

الميزات الرئيسية

التوافق مع منصة Jetson: متوافق مع لوحات التحكم Jetson Nano 4GB / Jetson Orin Nano SUPER / Jetson Orin NX SUPER؛ يدعم تدريب النماذج المعجل بواسطة GPU وتطوير Python.
التعرف على سحابة النقاط ثلاثية الأبعاد: الكشف عن الدمج بين RGB + العمق (RGB+D) لمهام التحديد ثلاثي الأبعاد، والتتبع، والإمساك.
تخطيط الحركة والمحاكاة في نظام ROS: يدعم تخطيط الحركة MoveIt ومحاكاة الروبوت RViz؛ يدعم التفاعل البصري ثنائي الأبعاد وثلاثي الأبعاد.
هيكل من سبائك الألومنيوم 6-DOF: جسم مصنوع بدقة من سبائك الألومنيوم؛ محركات دقيقة لتحقيق حركة سلسة متعددة المحاور.
التحكم عبر المنصات: يدعم التحكم عبر التطبيقات (Android/iOS)، التحكم عبر مقبض لاسلكي، والتحكم عبر صفحة الويب على الكمبيوتر.
مفاهيم متعددة الأنماط / النماذج الكبيرة (كما هو موضح): نموذج اللغة الكبير، نموذج الكلام الكبير، نموذج الرؤية الكبير؛ يشمل قاعدة معرفة RAG قابلة للتوسع ووصف "بنية التفكير الديناميكي ثنائي النمط".
إطارات العمل الخوارزمية المدرجة: خوارزمية الحركيات العكسية، YOLOv11، OpenCV، MediaPipe.

للاختيار المنتج والدعم الفني، اتصل بـ https://rcdrone.top/ أو أرسل بريدًا إلكترونيًا إلى [email protected].

المواصفات

DOFBOT-PRO (نظام الذراع الروبوتية)

التحكم الرئيسي	Jetson Nano B01 / Jetson Orin Nano SUPER / Jetson Orin NX SUPER
درجة الحرية	6
امتداد الذراع	350 مم
فتح وإغلاق القابض	6 سم
دقة تحديد الموقع القابلة للتكرار	±0.5 مم
نوع الهيكل	هيكل الذراع الروبوتية التقليدي
الكاميرا	كاميرا DABAI DCW2 كاميرا العمق
البعد البصري	صورة ثلاثية الأبعاد مع معلومات مسافة العمق
الصوت	وحدة صوت نموذج AI كبيرة + مكبر صوت
الشاشة	10.شاشة 1 بوصة
الوظيفة	التحكم في الترابط؛ تخطيط الحركة MoveIt؛ محاكاة الروبوت RViz؛ التفاعل البصري ثنائي الأبعاد؛ التفاعل البصري ثلاثي الأبعاد؛ نموذج AI كبير
التموضع (كما هو موضح)	الذكاء الاصطناعي المدمج / نموذج AI كبير / ذراع روبوتية بصرية ثلاثية الأبعاد

تكوينات ذراع الروبوت ROS (كما هو مدرج)

الإصدار	الإصدار القياسي	الإصدار النهائي
لوحات التحكم	Jetson Nano B01; Jetson Orin Nano SUPER 4GB/8GB; Jetson Orin Nano SUPER 8GB/16GB	Jetson Nano B01; Jetson Orin Nano SUPER 4GB/8GB; Jetson Orin Nano SUPER 8GB/16GB
وحدة الصوت	جميع الإصدارات تتضمن وحدة صوت نموذج AI كبير
كاميرا العمق	كاميرا العمق DABAI DC W2
الشاشة	/	HD 10.شاشة لمس بحجم 1 بوصة

توصيات اختيار وحدة التحكم (مواصفات لوحة Jetson معروضة)

العنصر	Jetson Nano B01 4GB	Jetson Orin Nano SUPER 4GB	Jetson Orin Nano SUPER 8GB	Jetson Orin NX SUPER 8GB	Jetson Orin NX SUPER 16GB
قوة الحوسبة	0.5TFLOPS (FP16)	34 TOPS	67 TOPS	117 TOPS	157 TOPS
وحدة المعالجة المركزية	معالج رباعي النواة Arm Cortex-A57 MPCore	وحدة معالجة مركزية 6 نوى Arm Cortex-A78AE v8.2 64 بت؛ 1.5MB L2 + 4MB L3	وحدة معالجة مركزية 6 نوى Arm Cortex-A78AE v8.2 64 بت؛ 1.5MB L2 + 4MB L3	وحدة معالجة مركزية 6 نوى NVIDIA Arm Cortex A78AE v8.2 64 بت؛ 1.5MB L2 + 4MB L3	وحدة معالجة مركزية 8 نوى NVIDIA Arm Cortex A78AE v8.2 وحدة معالجة مركزية 64 بت؛ 2 ميجابايت L2 + 4 ميجابايت L3
وحدة معالجة الرسومات	وحدة معالجة الرسومات NVIDIA Maxwell بـ 128 نواة	وحدة معالجة الرسومات NVIDIA Ampere architecture بـ 512 نواة و16 نواة Tensor	وحدة معالجة الرسومات NVIDIA Ampere architecture بـ 1024 نواة و32 نواة Tensor	وحدة معالجة الرسومات NVIDIA Ampere architecture بـ 1024 نواة و32 نواة Tensor	وحدة معالجة الرسومات NVIDIA Ampere architecture بـ 1024 نواة و32 نواة Tensor
الذاكرة	4 جيجابايت LPDDR4 64 بت؛ 25.6GB/s	4GB 64-بت LPDDR5; 51GB/s	8GB 128-بت LPDDR5; 102GB/s	8GB 128-بت LPDDR5; 102GB/s	16GB 128-بت LPDDR5; 102GB/s
التخزين	16GB eMMC + 64GB U disk	256GB SSD
الطاقة	5W - 10W	7W , 10W , 25W	7W , 15W , 25W	10W , 15W , 25W , 40W	10W , 15W , 25W , 40W
إصدار نظام ROS	Ubuntu18.04 + Docker + ROS2 Humble	Ubuntu22.04 LTS + ROS2 Humble

الفرق في تشغيل الوظائف (النتائج المقاسة معروضة)

الإصدار	Jetson Nano B01 4GB	Jetson Orin Nano SUPER 8GB	Jetson Orin NX SUPER 16GB
بدء تشغيل الروبوت (وقت بدء البرنامج)	62 ثانية	49 ثانية	48 ثانية
تتبع الوجه ثنائي الأبعاد (وقت بدء البرنامج / إطار تشغيل البرنامج)	4 ثوانٍ / 10 إطارات في الثانية	7 ثوانٍ / 30 إطارًا في الثانية	7 ثوانٍ / 30 إطارًا في الثانية
التعرف على الإيماءات ثنائية الأبعاد لالتقاط الكتل (وقت بدء البرنامج / إطار تشغيل البرنامج)	7 ثوانٍ / 6 إطارات في الثانية	6 ثوانٍ / 30 إطارًا في الثانية	6 ثوانٍ / 30 إطارًا في الثانية
التعرف على مسار أطراف الأصابع ثنائي الأبعاد (وقت بدء البرنامج / إطار تشغيل البرنامج)	10 ثوانٍ / 5 إطارات في الثانية	7 ثوانٍ / 30 إطارًا في الثانية	6 ثوانٍ / 30 إطارًا في الثانية
MoveIt (وقت بدء البرنامج / إطار تشغيل البرنامج)	45 ثانية / 6 إطارات في الثانية	43 ثانية / 30 إطارًا في الثانية	38 ثانية / 30 إطارًا في الثانية
التعرف على النفايات وفرزها باستخدام 3D-Yolo (وقت بدء البرنامج / إطار تشغيل البرنامج)	64 ثانية / 5 إطارات في الثانية	9 ثوانٍ / 30 إطارًا في الثانية	6 ثوانٍ / 30 إطارًا في الثانية
فرز المسافات باستخدام كود الآلة للإيماءات 3D-Mediapipe (وقت بدء البرنامج / إطار تشغيل البرنامج)	9 ثوانٍ / 6 إطارات في الثانية	5 ثوانٍ / 14 إطارًا في الثانية	3 ثوانٍ / 15 إطارًا في الثانية
التتبع ثلاثي الأبعاد لالتقاط الكتل الملونة (وقت بدء البرنامج / إطار تشغيل البرنامج)	8 ثوانٍ / 10 إطارات في الثانية	4 ثوانٍ / 14 إطارًا في الثانية	2 ثانيتان / 15 إطارًا في الثانية
نموذج AI كبير لفرز الأجسام (وقت بدء البرنامج / إطار تشغيل البرنامج)	40 ثانية / 5 إطارات في الثانية	25 ثانية / 30 إطارًا في الثانية	20 ثانية / 30 إطارًا في الثانية

التطبيقات

اكتشاف ورؤية ثلاثية الأبعاد والإمساك؛ الإدراك المكاني؛ تتبع الأجسام؛ فرز ثلاثي الأبعاد
قياس العمق (قياس المسافة)، التعرف على الأشكال، قياس الارتفاع، قياس الحجم
تحديد المواقع وتتبع الرؤية العميقة؛ تتبع مكاني ثلاثي الأبعاد والإمساك؛ التعرف على السحابة النقطية ثلاثية الأبعاد
التفاعل البصري المدعوم بالذكاء الاصطناعي: الفرز الذكي والمعالجة، التعرف على الألوان، التتبع الديناميكي، فرز النفايات، التتبع، الإمساك
وصف سير العمل متعدد الوسائط: تحليل الفيديو، التحكم في الحركة بالأوامر الطويلة، فرز الارتفاع غير الطبيعي، استنتاج النية (قاعدة المعرفة RAG)، خوارزمية تتبع الأجسام KCF، مهام التعرف المستندة إلى YOLOv11

أبعاد الأجسام النموذجية المعروضة لعرض قياسات الحجم: مكعب 30*30*30 مم، أسطوانة 30*30*30 مم، أسطوانة 30*30*60 مم. أمثلة على تراكبات المسافة المعروضة تشمل 240.0mm و 190.0mm.

الكتيبات

رابط الدروس التعليمية: http://www.yahboom.net/study/DOFBOT-Pro

التفاصيل

Hot-selling robotic arm comparison chart highlighting DOFBOT, DOFBOT SE, DOFBOT-PRO and JETCOBOT specs

قارن بين خيارات الأذرع الروبوتية المكتبية الشائعة بنظرة سريعة، بما في ذلك درجات الحرية، والوصول، ونطاق القبضة، ومنصات التحكم.

DOFBOT SE spec table with PC virtual machine control and core parameters for desktop ROS learning

لقطة مواصفات سريعة تساعد في اختيار النموذج المناسب لتعلم ROS، والمحاكاة، والمهام البصرية الأساسية.

DOFBOT-PRO specs table with Jetson Nano/Orin support, DABAI DCW2 depth camera, and 10.1-inch display

يجمع DOFBOT-PRO بين ذراع 6-DOF، واستشعار العمق RGB+D، وتوافق Jetson لتطوير الإدراك ثلاثي الأبعاد والإمساك.

JETCOBOT comparison table listing 7-DOF structure, 270mm arm span, and USB HD camera options

تُقدم تفاصيل تكوين بديلة للمستخدمين الذين يحتاجون إلى هيكل ذراع مختلف وإعداد كاميرا.

DOFBOT-PRO 3D depth vision robotic arm kit with depth camera and 10.1-inch display on desktop base

مصمم لتعليم وتطوير ROS، يجمع الطقم بين ذراع 6-DOF مدمجة مع رؤية العمق وإعداد متكامل على نمط سطح المكتب.

DOFBOT-PRO product introduction poster explaining ROS education focus and 3D depth sensing capabilities

مصمم لتخطيط الحركة وسير العمل الإدراكي مثل الحركيات، التعرف على الأهداف، التتبع، والإمساك في الفضاء ثلاثي الأبعاد.

Feature overview poster listing multimodal large-model fusion, 3D depth vision applications, and ROS development stack

تشمل الوحدات الأساسية إدراك العمق، مفاهيم التفاعل مع الذكاء الاصطناعي، وأطر البرمجيات المستخدمة في خطوط الأنابيب الروبوتية الشائعة.

Why choose DOFBOT PRO poster outlining multimodal AI, embedded intelligence apps, and hardware configuration highlights

تسلط الضوء على الأجهزة والبرمجيات تلخيص ما هو متضمن لبناء عروض الرؤية + ROS والتجارب الصفية.

Jetson platform lineup image showing Nano 4GB and Jetson Orin Nano/NX SUPER board options for DOFBOT-PRO

خيارات متعددة للوحات Jetson تساعد في التوسع من النماذج الأولية للمبتدئين إلى أعباء العمل الذكاء الاصطناعي ذات الأداء العالي.

ROS robotic arm configurations chart comparing versions, controller recommendations, and function differences

استخدم مصفوفة التكوين لمطابقة لوحة التحكم ومجموعة الميزات مع متطلبات مشروع ROS الخاص بك.

3D depth vision functions graphic showing robotic arm depth sensing and a 2D vs 3D capability comparison

تضيف رؤية العمق فهماً مدركاً للمسافة لتخطيط وضعية، التعرف، والإمساك بشكل أكثر موثوقية من 2D وحده.

Depth vision arm-camera integration poster demonstrating point cloud recognition and depth-based measurements

يدعم معايرة الذراع-الكاميرا مهام مثل التعرف على السحابة النقطية والقياس المستند إلى العمق للتفاعل في الفضاء ثلاثي الأبعاد.

Poster describing large language, voice, and vision large-model concepts for embodied intelligence workflows

تشمل مفاهيم التفاعل متعدد الوسائط قدرات النص والصوت والرؤية لبناء تدفقات عمل أغنى بين الإنسان والروبوت.

Multimodal large model applications poster: video analysis, command-based motion control, and intelligent handling demos

تركز أمثلة التطبيقات على سلوكيات الفرز والمعالجة التي تجمع بين الإدراك والتحكم المدفوع بالأوامر.

Embodied intelligence applications poster with color block tasks, visual tracking, garbage sorting, and intent inference

تستعرض العروض العملية مهام التتبع والفرز واختيار الإجراءات المبنية حول منطق الرؤية والتفاعل.

Fun AI large model gameplay poster showing classroom-style tasks like math, problem solving, analysis, and spelling

توفر الأنشطة التفاعلية على شكل تحديات سيناريوهات قابلة للتطبيق لاختبار الإدراك والتفكير ودورات التحكم.

AI vision recognition and target tracking poster with color recognition, sorting, catch game, and label recognition tasks

تغطي أمثلة التعرف على الرؤية التتبع القائم على الألوان، وفرز الكتل، والألعاب التفاعلية، والتكديس القائم على الملصقات.

Deep learning training poster highlighting upgraded YOLO v11 model performance and training/latency comparison charts

توضح ملاحظات التدريب ومنحنيات الأداء اتجاه سير العمل المتضمن في التعلم العميق لمهام اكتشاف الأجسام.

Infographic of DOFBOT Pro 6‑DOF robotic arm features, including MediaPipe gesture control, kinematics, and MoveIt simulation

يدعم DOFBOT Pro التفاعل بالإيماءات المستندة إلى MediaPipe، والحركيات الأمامية/العكسية، والتحكم في محاكاة MoveIt لإعداد وتطوير سير العمل.

Infographic of DOFBOT Pro 6-DOF robotic arm MoveIt kinematics, trajectory planning, collision detection, and ROS/ROS2 support

يدعم DOFBOT Pro محاكاة الحركيات باستخدام MoveIt مع تخطيط المسار، واكتشاف الاصطدام، وسير العمل ROS/ROS2 (Humble) للتحكم في الحركة.

DOFBOT Pro 6DOF robotic arm poster with cross-platform remote control options and labeled J1–J6 joint diagram

يدعم DOFBOT Pro التحكم عبر التطبيق، والتحكم عبر الويب، وجهاز تحكم لاسلكي عبر USB، مع تخطيط مفاصل 6-DOF المسمى J1–J6 لإعداد دقيق وتخطيط الحركة.

DOFBOT Pro 6-DOF robotic arm with Jetson Nano-class controller, DaBai DCW2 depth camera, and serial bus servos

يقترن ذراع الروبوت DOFBOT Pro 6-DOF بلوحة تحكم مستندة إلى Jetson مع كاميرا عمق DaBai DCW2 وسيرفوهات ناقل تسلسلي ذكية لمشاريع الحركة الموجهة بالرؤية.

DOFBOT Pro robotic arm expansion board layout with labeled ports, plus voice module and 10.1-inch touchscreen add-ons

يتضمن إعداد DOFBOT Pro تخطيط لوحة توسعة ذراع الروبوت ويدعم الإضافات مثل وحدة الصوت وشاشة لمس بحجم 10.1 بوصة للتحكم.

Screenshot of DOFBOT-PRO course outline webpage with laptop banner and a detailed training module table

يقدم مخطط دورة DOFBOT-PRO تفاصيل الوحدات التدريبية وأهداف التعلم للمساعدة في تخطيط خطوات الإعداد والتطوير.

Folder list of DOFBOT Pro robotic arm open-source code and tutorial packages for visual tracking and depth camera courses

يتضمن DOFBOT Pro كود مفتوح المصدر منظم ومجلدات تعليمية خطوة بخطوة تغطي تتبع بصري ثنائي وثلاثي الأبعاد، والفرز والإمساك، وسير عمل الكاميرا العميقة.

Screenshot of DOFBOT Pro support resources showing tutorial folders, ROS2 lessons, 3D model files, and open-source Python code

يتضمن DOFBOT Pro دروس فيديو قابلة للتنزيل، ومواد تعلم ROS2، وملف نموذج ثلاثي الأبعاد، وكود بايثون مفتوح المصدر للتطوير على لوحات Jetson.

DOFBOT Pro 6-DOF depth vision robotic arm dimensions diagram with key measurements and specs overview

تساعد الرسومات البعدية ونظرة عامة على المواصفات في تخطيط مساحة التركيب وتكامل النظام لذراع الروبوت DOFBOT Pro ذو 6 درجات حرية.

DOFBOT Pro robotic arm kit shipping list with arm, controller board, power adapter, cables, tools and accessories

تتضمن مجموعة DOFBOT Pro الذراع الروبوتية مع مجموعة من الملحقات القياسية مثل أجهزة التحكم، وكابلات الطاقة والبيانات، والأدوات الأساسية للتجميع والإعداد.