ذراع روبوتية تعاونية Yahboom JetCobot 7-DOF مع رؤية بصرية لجهاز Jetson Nano B01 4GB/Orin Nano SUPER/Orin NX SUPER
ذراع روبوتية تعاونية Yahboom JetCobot 7-DOF مع رؤية بصرية لجهاز Jetson Nano B01 4GB/Orin Nano SUPER/Orin NX SUPER
Yahboom
تعذر تحميل توفر الالتقاط
نظرة عامة
JetCobot هو ذراع روبوتي تعاوني بصري ذو 7 محاور يستخدم لوحة تطوير سلسلة NVIDIA Jetson كلوحة التحكم الرئيسية (Jetson Nano B01 4GB / Jetson Orin Nano SUPER / Jetson Orin NX SUPER). مع تكوين روبوت يشبه UR، ونظام تشغيل روبوت ROS، وخوارزمية الحركيات العكسية، يدعم التحكم في الإحداثيات، تخطيط الحركة، الإمساك، الفرز، والمهام المتعلقة بالتفاعل البصري.
JetCobot يدمج نظام ذراع روبوتي وكاميرا. مجهز بكاميرا USB بدقة 0.3 ميجابكسل (مجال رؤية 110°) ويدعم معالجة الصور OpenCV، الرؤية الآلية، وتدفقات عمل التعلم العميق لوظائف مثل التفاعل اللوني، اكتشاف/تتبع الوجه، التعرف على العلامات، تدريب النماذج، والتفاعل بالإيماءات.
الميزات الرئيسية
- هيكل 7-DOF مع تكوين يشبه UR: تصميم جسم سلس، نطاق حركة واسع، وأسلاك سيرفو مخفية (كما هو موضح في جدول المقارنة).
- عكس الحركة + سير عمل ROS: يدعم التحكم في الإحداثيات وتخطيط الحركة.
- دعم MoveIt + RViz: يتضمن نموذج محاكاة URDF للحركة، وتحكم محاكاة MoveIt/تخطيط المسار، واكتشاف الاصطدام، وسيناريوهات الإمساك المكاني.
- التعرف البصري بالذكاء الاصطناعي وتتبع الأهداف: التعرف على الألوان وتتبعها، فرز الكتل اللونية، الإمساك بالكتل اللونية، التفاعل اللوني، التعرف على الوجوه وتتبعها، والتعرف على الملصقات/التكديس الذكي (رموز ملصقات Apriltag).
- التعلم العميق / تدريب النماذج: يدعم سير عمل تصنيف النفايات وأمثلة الإمساك القائمة على المناطق (تحديد المنطقة: الإمساك والوضع؛ اكتشاف المنطقة: تخصيص الإمساك).
- تطوير MediaPipe / ترقية التفاعل مع الذكاء الاصطناعي: مجموعة التحكم بالإيماءات، تكديس التحكم بالتعرف على الإيماءات، التعرف على الذراع الروبوتية وتتبع راحة اليد، والتحكم في وضعية الإيماءات للذراع الروبوتية.
- طرق تحكم متعددة: يدعم التحكم بمحاكاة MoveIt، التحكم بالمقبض، والتحكم عبر الويب على الكمبيوتر الشخصي (يظهر أيضًا التحكم عبر Jupyter Lab).
المواصفات
| المنتج | ذراع روبوتية تعاونية بصرية JetCobot AI |
| درجات الحرية | 7 |
| أقصى مدى فعال للذراع | 270MM |
| نطاق دوران المفصل | -153° إلى 153° |
| دقة تحديد الموقع المتكرر | ±0.5mm |
| الكاميرا | 0.كاميرا USB بدقة 3 ميجابكسل |
| مجال رؤية الكاميرا | 110° |
| معدل إطارات الكاميرا (المعروض) | 30 إطارًا في الثانية |
| الأبعاد البصرية (الرسم البياني) | صورة مستوية ثنائية الأبعاد |
| الممسك (المعروض) | ممسك كهربائي |
| زاوية فتح وإغلاق الممسك (الرسم البياني) | 5 سم |
| مدى الممسك (المعروض) | 20-45 مم |
| قوة الممسك (المعروض) | قوة 150 جرام |
| نوع الهيكل (الرسم البياني) | هيكل روبوت مشابه لـ UR |
| التحكم الرئيسي (الرسم البياني) | Jetson Nano B01 / Jetson Orin Nano SUPER / Jetson Orin NX SUPER |
| الوظيفة (الرسم البياني) | التحكم في الترابط؛ تخطيط حركة MoveIt؛ محاكاة الروبوت RViz؛ التفاعل البصري ثنائي الأبعاد |
| الصوت (مخطط) | / |
| العرض (مخطط) | / |
خيارات التحكم الرئيسية في Jetson (مخطط مرجعي)
| لوحة التحكم الرئيسية | 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 (CPU) | معالج رباعي النواة Arm Cortex-A57 MPCore | وحدة معالجة مركزية سداسية النواة Arm Cortex-A78AE v8.2 64-بت؛ 1.5 ميجابايت L2 + 4 ميجابايت L3 | وحدة معالجة مركزية سداسية النواة Arm Cortex-A78AE v8.2 64-بت؛ 1.5 ميجابايت L2 + 4 ميجابايت L3 | وحدة معالجة مركزية سداسية النواة NVIDIA Arm Cortex-A78AE v8.2 64-بت؛ 1.5 ميجابايت L2 + 4 ميجابايت L3 | وحدة معالجة مركزية ثمانية النواة NVIDIA Arm Cortex-A78AE v8.2 64-بت؛ 2 ميجابايت L2 + 4 ميجابايت L3 |
| وحدة معالجة الرسوميات (GPU) | 128 نواة NVIDIA Maxwell GPU | وحدة معالجة رسومية معمارية NVIDIA Ampere بـ 512 نواة و16 نواة Tensor | وحدة معالجة رسومية معمارية NVIDIA Ampere بـ 1024 نواة و32 نواة Tensor | وحدة معالجة رسومية معمارية NVIDIA Ampere بـ 1024 نواة و32 نواة Tensor | وحدة معالجة رسومية معمارية NVIDIA Ampere بـ 1024 نواة و32 نواة Tensor |
| الذاكرة | 4 جيجابايت 64-بت LPDDR4 25.6GB/s | 4GB 64-bit LPDDR5 51GB/s | 8GB 128-bit LPDDR5 102 GB/s | 8GB 128-bit LPDDR5 102 GB/s | 16GB 128-bit LPDDR5 102 GB/s |
| التخزين | 16GB eMMC + 64GB U disk | 256GB SSD | |||
| الطاقة | 5W - 10W | 7W, 10W, 25W | 7W, 15W, 25W | 10W, 15W, 25W, 40W | |
| إصدار نظام ROS | Ubuntu18.04 + ROS1 Melodic | Ubuntu22.04 LTS + ROS2 Humble | |||
تشير المخطط أيضًا إلى أن طرق استخدام لوحات التحكم المتعددة من سلسلة Jetson هي في الأساس نفسها؛ تؤثر لوحات التحكم المختلفة بشكل رئيسي على أداء JetCobot.
الفرق في الأداء/الوظيفة المقاسة (مخطط مرجعي)
| العنصر |
إصدار Jetson Nano وقت بدء البرنامج / معدل إطارات تشغيل البرنامج |
إصدار Jetson Orin Nano SUPER 8GB وقت بدء البرنامج / معدل إطارات تشغيل البرنامج |
إصدار Jetson Orin NX SUPER 16GB وقت بدء البرنامج / معدل إطارات تشغيل البرنامج |
| بدء تشغيل الروبوت | 43 ثانية تم اكتمال تهيئة الذراع الروبوتية / / | 38 ثانية تم اكتمال تهيئة الذراع الروبوتية / / | 37 ثانية تم اكتمال تهيئة الذراع الروبوتية / / |
| وظيفة الرؤية الأساسية (التعرف على الألوان) | 6 ثواني / 12 ثانية | 5 ثواني / 30 إطار في الثانية | 4 ثواني / 30 إطار في الثانية |
| تصنيف النفايات باستخدام Yolov5 | 31 ثانية / 6 ثواني | 17 ثانية / 30 إطار في الثانية | 16 ثانية / 30 إطار في الثانية |
| اكتشاف الوجه Mediapipe | 13 ثانية / 30 ثانية | 8 ثواني / 30fps-40fps | 7 ثواني / 30fps-50fps |
| تتبع كتلة اللون | 10 ثواني / 30 ثانية | 7 ثواني / 30fps | 5 ثواني / 30fps |
| التعرف على رمز Apriltag | 5 ثواني / 25 ثانية | 3 ثواني / 30fps | 3 ثواني / 30fps |
| نمذجة محاكاة RVIZ | 16 ثانية / 31 ثانية | 9 ثواني / 31fps | 7 ثواني / 31fps |
الملاحظات المعروضة مع الرسم البياني: JetCobot غير مُكوّن بتقنية حاويات Docker؛ يستخدم بيئة تكوين صورة أصلية رسمية للاستفادة الكاملة من أداء اللوحة الأم بشكل عام.البيانات مأخوذة من اختبار مختبر حقيقي لشركة Yahboom؛ أداء Jetson Orin Nano SUPER 4GB و 8GB متشابه، وأداء Jetson Orin NX SUPER 8GB و 16GB قريب.
ما يتضمنه المنتج
- ذراع روبوتية تعاونية myCobot280 بسبع درجات حرية (JetCobot)
- مقبض كهربائي
- كاميرا USB
- وحدة التحكم الرئيسية Jetson (Jetson Nano B01 / Jetson Orin Nano SUPER / Jetson Orin NX SUPER، حسب الإصدار)
- شاشة OLED (مدرجة في جدول قائمة الشحن)
- ملحقات (كما هو مدرج في جدول قائمة الشحن)
التطبيقات
- تعلم ROS، الحركيات، وتخطيط الحركة (MoveIt / RViz)
- تجارب الرؤية الآلية والتفاعل المستندة إلى OpenCV
- عروض تفاعلية للذكاء الاصطناعي: تتبع الألوان، التعرف على العلامات (Apriltag)، التعرف على الإيماءات، وتدريبات نماذج العمل
- التقاط على سطح المكتب، الفرز، والمهام الأساسية لالتقاط ووضع الأشياء بناءً على الإحداثيات
الأدلة / الوثائق
- الدروس التعليمية: https://www.yahboom.net/study/JetCobot
للمساعدة في اختيار ما قبل البيع أو دعم ما بعد البيع، اتصل بـ https://rcdrone.top/ أو أرسل بريدًا إلكترونيًا إلى [email protected].
التفاصيل
قارن JetCobot مع خيارات التحكم الرئيسية الأخرى لـ ROS لاختيار المنصة المناسبة لتطبيقك.
تشارك منصات ذراع Yahboom المتعددة في سير عمل ROS مشابه، بينما تختلف خيارات الأجهزة والرؤية حسب الطراز.
تدعم تكوينات الكاميرا العميقة مهام الرؤية ثلاثية الأبعاد مثل التتبع المدرك للمسافة والتفاعل.
يركز JetCobot على هيكل يشبه UR بسبع درجات حرية مع قابلية تكرار بمستوى المليمتر لمهام الحركة المنسقة.
Yahboom JetCobot هو ذراع روبوتي تعاوني بصري بسبع درجات حرية مصمم للاستخدام المكتبي ومبني حول لوحات تحكم NVIDIA Jetson.
يدعم مجموعة برامج كاملة التحكم في ROS، وتخطيط MoveIt، وتصور RViz، والرؤية المستندة إلى OpenCV.
اختر Jetson Nano B01 أو Orin Nano SUPER أو Orin NX SUPER بناءً على الحوسبة المطلوبة لخط أنابيب الذكاء الاصطناعي الخاص بك.
مقارنة واضحة لـ Jetson تساعد في مطابقة وحدة المعالجة المركزية/وحدة معالجة الرسومات وسعة الذاكرة مع أعباء عمل ROS والرؤية.
يختلف الأداء حسب وحدة التحكم Jetson، بينما تظل مجموعة ميزات JetCobot وأمثلة الدورات التدريبية متسقة.
يوفر التكوين الشبيه بـ UR نطاقًا واسعًا من الحركة مع بناء أنظف للاستخدام في الفصول الدراسية والمختبرات.
تحسن تخطيط 7-DOF المرونة في التمركز والإمساك وتخطيط المسار في مساحات العمل الضيقة.
تمكن الكاميرا المدمجة USB من عمليات الالتقاط والفرز البصرية دون الحاجة إلى إعدادات كاميرا خارجية معقدة.
تغطي العروض التوضيحية المدمجة التعرف على الألوان، وفرز الكتل، والتكديس القائم على العلامات، والتفاعل القائم على التتبع.
استخدم تدريب نماذج التعلم العميق وتفاعل الإيماءات MediaPipe لبناء مهام التقاط ووضع أكثر استجابة.
يدعم نماذج MoveIt وURDF المحاكاة، وتخطيط المسار، وفحص الاصطدام قبل التشغيل على الأجهزة.
يمكن التحكم في JetCobot من خلال بيئة Jupyter المستندة إلى المتصفح أو لوحة ألعاب USB للاختبار السريع والعروض التوضيحية.
تمكن الحركيات العكسية من إدخال الإحداثيات لتحقيق وضعية متكررة وتوجيه ثابت لنهاية المؤثر.
توفر سبعة مفاصل (J1–J7) مرونة إضافية لتخطيط الحركة والإمساك المنسق.
يقدم JetCobot مدى ذراع فعال أقصى يبلغ 270 مم (بدون القابض)، مع دوران قاعدة J1 ±153° ودقة ±0.5 مم.
تم بناء JetCobot حول نظام تشغيل الروبوت ROS ويذكر التوافق مع ROS2 Humble وROS1 Melodic.
يدعم محاكاة MoveIt التحكم في ذراع الروبوت JetCobot واختباره في بيئة افتراضية قبل التشغيل على الأجهزة.
مجموعة ذراع JetCobot تجمع بين قبضة، كاميرا USB HD، شاشة OLED، وقاعدة شفط لتثبيت مستقر على سطح المكتب.
ذراع JetCobot يقترن بكاميرا USB HD (480p، 30 إطارًا في الثانية، زاوية رؤية 110°) مع قبضة كهربائية مدمجة لمهام الالتقاط والتوجيه بالرؤية.
منهج JetCobot يغطي إعداد وتجميع، أساسيات ROS/Ubuntu، رسم الخرائط SLAM، رؤية الذكاء الاصطناعي مع MediaPipe، وتمارين التتبع البصري والإمساك.
مواد دروس JetCobot تشمل مجلدات تحميل منظمة ومحتوى الدورة مثل أساسيات الرؤية بالذكاء الاصطناعي وMediapipe، مع رابط دراسة في yahboom.net/study/JetCobot.
موارد تعلم JetCobot تشمل دورات تتبع بصري بالذكاء الاصطناعي والإمساك، دروس MoveIt، أساسيات ROS2، وكود مصدر بايثون مفتوح.
أبعاد JetCobot مع القبضة مقدمة بالملليمترات للمساعدة في تخطيط مساحة التركيب ومساحة الذراع الكلية.
يدعم JetCobot برمجة Python مع خيارات ROS لـ Jetson Nano B01 و Jetson Orin Nano/NX، بالإضافة إلى كاميرا ثابتة التركيز بدقة 0.3 ميجابكسل (480P، 30 إطارًا في الثانية، زاوية واسعة 110°).
تتضمن مجموعة JetCobot القابض، وكاميرا USB، ومكونات الهيكل، ومحول الطاقة، والأسلاك، مع ملحقات Jetson Nano/Orin الاختيارية المدرجة.
Related Collections
