Yahboom DOGZILLA S1/S2 12DOF এআই রোবট কুকুর Raspberry Pi 5 (ROS2 Humble) ভিশন + LiDAR (S2) জন্য

Overview

DOGZILLA S1/S2 একটি ডেস্কটপ-লেভেল 12DOF AI রোবট কুকুর প্ল্যাটফর্ম Raspberry Pi 5 (ROS2 Humble) এর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা মূর্ত বুদ্ধিমত্তা শেখা এবং রোবোটিক্স উন্নয়নের জন্য তৈরি। এটি AI ভিজ্যুয়াল ইন্টারঅ্যাকশন, রোবট কাইনেমেটিক্স (ইনভার্স কাইনেমেটিক্স), এবং সেন্সর ফিডব্যাককে একত্রিত করে সর্বদিকমুখী গতি এবং ছয়-মাত্রিক মনোভাব নিয়ন্ত্রণ সমর্থন করার জন্য। সিস্টেমটিতে একটি সম্পূর্ণ ধাতব অ্যালুমিনিয়াম অ্যালয় বডি, বিল্ট-ইন IMU এবং জয়েন্ট পজিশন সেন্সর রয়েছে যা ভঙ্গি, জয়েন্ট কোণ এবং টর্কের উপর রিয়েল-টাইম ফিডব্যাক প্রদান করে, প্লাস AI ভিশন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি ক্যামেরা।

DOGZILLA এছাড়াও মাল্টিমোডাল বড় মডেল ক্ষমতা প্রবর্তন করে, বুদ্ধিমান ভয়েস ডায়ালগ এবং দৃশ্য বোঝার সমর্থন করে। কনফিগারেশন, নির্বাচন, বা প্রযুক্তিগত সহায়তা সম্পর্কে প্রশ্নের জন্য, যোগাযোগ করুন https://rcdrone.top/ অথবা ইমেইল [email protected].

মূল বৈশিষ্ট্যসমূহ

• 12DOF বায়োনিক চতুষ্পদী গতি সহ ভঙ্গি স্ব-সামঞ্জস্য সমন্বয়।
• শক-শোষণকারী সিলিকন ফুট বার এবং ABS পরিধান-প্রতিরোধী ফুট এন্ড সহ সম্পূর্ণ ধাতব অ্যালুমিনিয়াম অ্যালয় বডি।
• সেন্সর প্রতিক্রিয়া: ৬-অক্ষের IMU মনোভাব সেন্সর এবং জয়েন্ট সার্ভো অ্যাঙ্গেল রিডব্যাক / জয়েন্ট পজিশন সেন্সর।
• AI ভিশন ফাংশন (ROS2 + OpenCV) যেমন লেবেল স্বীকৃতি, মুখ শনাক্তকরণ, লক্ষ্য ট্র্যাকিং, এবং ভিজ্যুয়াল লাইন পেট্রোল।
• বহুমুখী নিয়ন্ত্রণ পদ্ধতি: অ্যাপ, হ্যান্ডেল কন্ট্রোলার, ওয়েব পেজ, কম্পিউটার কীবোর্ড; অ্যাপ ম্যাপিং নেভিগেশন সমর্থন করে।
• ২০টি বায়োনিক অ্যাকশন গ্রুপ অন্তর্নির্মিত (উদাহরণ প্রদর্শিত): হ্যান্ডশেক, বসা, খাবার খোঁজা, নিজেকে প্রসারিত করা, চিহ্নিত করা।

AI বড় মডেল & এমবডিড ইন্টেলিজেন্স

তিনটি AI বড় মডেল

• বড় ভাষা মডেল: রিয়েল-টাইম সংযোগ; টেক্সট নির্দেশনা বোঝে এবং নমনীয়ভাবে প্রতিক্রিয়া জানায় (উদাহরণ প্রদর্শিত: টেক্সট জেনারেশন, প্রশ্নোত্তর&, বিজ্ঞান সারাংশ)।
• ভয়েস বড় মডেল: এআই বড় মডেল ভয়েস মডিউল রিয়েল-টাইম কনভার্সন সমর্থন করে ভয়েস এবং টেক্সটের মধ্যে, সেমান্টিক বোঝাপড়া, বুদ্ধিমান ভয়েস প্রশ্নোত্তর, এবং ভয়েস নিয়ন্ত্রণ।
• ভিজ্যুয়াল বড় মডেল: উচ্চ-সংজ্ঞা ক্যামেরা চিত্র বিষয়বস্তু সনাক্ত এবং বিশ্লেষণ করতে পারে; ছবি এবং টেক্সটের মাল্টি-মোডাল অ্যাপ্লিকেশন সমর্থন করে, যার মধ্যে ভয়েস কমান্ড থেকে ছবি তৈরি করা অন্তর্ভুক্ত।

এম্বডেড ইন্টেলিজেন্স ফাংশন (উদাহরণ প্রদর্শিত)

• স্বায়ত্তশাসিত লাইন ট্র্যাকিং: বিভিন্ন রঙের লাইন রিয়েল টাইমে সনাক্ত এবং ট্র্যাক করে।
• এম্বডেড বুদ্ধিমান রোবট কুকুর: ব্যবহারকারীর নির্দেশনা বোঝে এবং ভিজ্যুয়াল স্বীকৃতি বিষয়বস্তু সহ বিভিন্ন প্রতিক্রিয়া প্রদান করে।
• মাল্টিমোডাল বড় মডেল + SLAM ম্যাপিং নেভিগেশন: S2 সংস্করণ একচেটিয়া ফাংশন (LiDAR বিভাগ দেখুন)।

LiDAR ফাংশন (শুধুমাত্র S2)

• SLAM ম্যাপিং নেভিগেশনের জন্য TOF লেজার LiDAR
; LiDAR অনুসরণ এবং এড়ানোর সমর্থন করে।
• LiDAR মডিউল নির্দিষ্ট করা হয়েছে MS200 লেজার LiDAR (এছাড়াও প্রদর্শিত MS200TOF লেজার lidar হিসাবে), 360° দ্রুত পরিবেশ স্ক্যানিং সহ।
• প্রদর্শিত ফাংশন: নেভিগেশন বাধা এড়ানো, কার্টোগ্রাফার ম্যাপিং, মোবাইল অ্যাপ ম্যাপিং নেভিগেশন, LiDAR টহল, LiDAR অনুসরণ, LiDAR গার্ড, LiDAR এড়ানো।

দ্রষ্টব্য: TOF লেজার LiDAR ফাংশনগুলি শুধুমাত্র S2 এর জন্য উপলব্ধ হিসাবে নির্দেশিত।

এআই ভিজ্যুয়াল রিকগনিশন ফাংশন (উদাহরণ প্রদর্শিত)

• মিডিয়াপাইপ ডেভেলপমেন্ট
• ট্যাগ স্বীকৃতি
• এআর ভিশন
• ট্যাগ ট্র্যাকিং
• রঙ স্বীকৃতি
• মুখ শনাক্তকরণ
• টার্গেট ট্র্যাকিং
• বাধা স্বীকৃতি
• কিউআর কোড স্বীকৃতি
• ভিজ্যুয়াল ট্র্যাকিং

এছাড়াও উল্লেখিত: ১০+ এআই ভিজ্যুয়াল রিকগনিশন প্রযুক্তি সমাধান.

বিশেষ উল্লেখ

DOGZILLA সিরিজ তুলনা (যেমন প্রদান করা হয়েছে)

Raspberry Pi 5 (ঐচ্ছিক, যেমন বলা হয়েছে)

• প্রদর্শিত কর্মক্ষমতা 2~3 গুণ Raspberry Pi 4B এর তুলনায়
• গণনা ক্ষমতা: প্রায় 500GFLOPS
• GPU: Broadcom Videocore VII
• CPU: 64-বিট 2.4 GHz কোয়াড-কোর

হার্ডওয়্যার কাঠামো (লেবেলযুক্ত অংশগুলি প্রদর্শিত)

• MS200 লেজার লিডার (শুধুমাত্র S2 এর জন্য)
• এইচডি ক্যামেরা
• এআই বড় মডেল ভয়েস মডিউল
• স্পিকার এবং স্পিকার বেস
• সম্পূর্ণ ধাতব অ্যালুমিনিয়াম অ্যালয় বডি
• রাস্পবেরি পাই ৫ বোর্ড (ঐচ্ছিক)
• ওএলইডি ডিসপ্লে
• ESP32 উচ্চ কার্যক্ষমতা সহ-প্রসেসর
• সিরিয়াল বাস সার্ভো
• লিথিয়াম ব্যাটারি প্যাক
• সিলিকন ফুট রড; এবিএস পরিধান-প্রতিরোধী ফুট শেষ

হ্যান্ডলিং নোট প্রদর্শিত: সার্ভো একটি দুর্বল আইটেম, এটি চাপ দেবেন না।

সফটওয়্যার & উন্নয়ন

• ROS2 সিস্টেম (পণ্য শিরোনামে উল্লেখিত ROS2 হাম্বল), পাইথন প্রোগ্রামিং সমর্থন, আরভিআইজেড সিমুলেশন।
• ROS2 + OpenCV ওয়ার্কফ্লো এআই ভিশন ফাংশনের জন্য (উপরের উদাহরণগুলি তালিকাভুক্ত)।

প্রয়োগসমূহ

• শিক্ষা এবং বৈজ্ঞানিক গবেষণা
• কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা পরীক্ষা-নিরীক্ষা
• সেবা রোবট প্রোটোটাইপিং এবং মূর্ত বুদ্ধিমত্তা অনুসন্ধান

টিউটোরিয়াল & ভিডিওসমূহ

টিউটোরিয়াল লিঙ্ক:http://www.yahboom.net/study/DOGZILLA

বিস্তারিত

একটি ডেস্কটপ-প্রস্তুত 12DOF রোবট কুকুর প্ল্যাটফর্ম যা র‌্যাপ্সবেরি পাই রোবোটিক্স শেখা, এআই ভিশন এবং মূর্ত বুদ্ধিমত্তা প্রকল্পের জন্য নির্মিত।

ROS2 উন্নয়নের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যেমন SLAM ম্যাপিং নেভিগেশন (S2) পাশাপাশি এআই ভিশন এবং টিউটোরিয়াল রিসোর্সের বিকল্প সহ।

12 ডিগ্রি অব ফ্রিডম প্লাস সেন্সর ফিডব্যাক স্থিতিশীল গেইট নিয়ন্ত্রণ, ভঙ্গি সমন্বয় এবং কাইনেমেটিক্স পরীক্ষায় সহায়তা করে।&

চলমান হার্ডওয়্যার এবং সফটওয়্যার আপগ্রেডগুলি ভয়েস ইন্টারঅ্যাকশন, র‌্যাপ্সবেরি পাই 5 সমর্থন এবং S2 LiDAR নেভিগেশন এর মতো বৈশিষ্ট্য যোগ করে।

মূল ক্ষমতাগুলির মধ্যে রয়েছে AI ভিশন, বায়োনিক অ্যাকশন গ্রুপ, একাধিক নিয়ন্ত্রণ বিকল্প এবং উন্নয়ন ও শিক্ষার জন্য ROS2 সরঞ্জাম।

অন্তর্নির্মিত ক্যামেরা এবং ভয়েস হার্ডওয়্যার ভিজ্যুয়াল স্বীকৃতি, ভয়েস ডায়ালগ এবং প্রতিক্রিয়ার মতো কাজের জন্য মাল্টিমোডাল ইন্টারঅ্যাকশন সক্ষম করে।

মাল্টিমোডাল বড় মডেল বৈশিষ্ট্যগুলি টেক্সট Q&A, ভয়েস নিয়ন্ত্রণ এবং ক্যামেরা-ভিত্তিক দৃশ্য বোঝার কর্মপ্রবাহ সমর্থন করে।

এম্বডেড ইন্টেলিজেন্স ফাংশনগুলি উপলব্ধি এবং গতিকে সংযুক্ত করে, ট্র্যাকিং আচরণ থেকে শুরু করে S2-তে নেভিগেশন ম্যাপিং পর্যন্ত।

AI ভিশন ডেমো সাধারণ OpenCV/ROS2 শেখার বিষয়গুলি যেমন স্বীকৃতি, ট্র্যাকিং এবং বাধা সচেতনতা কভার করে।

S2 একটি TOF লেজার LiDAR মডিউল যোগ করে SLAM ম্যাপিং, স্বায়ত্তশাসিত এড়ানো এবং LiDAR অনুসরণ আচরণের জন্য।

LiDAR এবং ম্যাপিং-সম্পর্কিত বৈশিষ্ট্যগুলি সহ S1 এবং S2 কনফিগারেশনের মধ্যে নির্বাচন করতে সিরিজ তুলনা ব্যবহার করুন।

বায়োনিক অ্যাকশন গ্রুপের একটি লাইব্রেরি অনুশীলন এবং পাঠের সময় গেইট নিয়ন্ত্রণ এবং ইন্টারঅ্যাকশন আচরণ প্রদর্শনে সহায়তা করে।

সমস্ত-ধাতব নির্মাণ আইএমইউ এবং যৌথ কোণ প্রতিক্রিয়ার সাথে জোড়া দেয় যাতে আরও পুনরাবৃত্তিযোগ্য ভঙ্গি এবং আন্দোলন পরীক্ষাকে সমর্থন করে।

ঐচ্ছিক র‌্যাজবেরি পাই ৫ সমর্থন ROS2 উন্নয়ন এবং অনবোর্ড এআই ওয়ার্কলোডের জন্য শক্তিশালী কম্পিউট প্রদান করে।

একটি মডুলার অভ্যন্তরীণ বিন্যাস ক্যামেরা, ব্যাটারি প্যাক এবং ঐচ্ছিক S2 LiDAR এর মতো মূল উপাদানগুলি বোঝা সহজ করে তোলে।

ROS2 + RViz ওয়ার্কফ্লো ইনভার্স কাইনেমেটিক্স বিশ্লেষণ, গেইট পরিকল্পনা এবং সিমুলেশনকে বাস্তব রোবট পরীক্ষার পাশাপাশি সমর্থন করে।

নিয়ন্ত্রণের বিকল্পগুলি মোবাইল অ্যাপ এবং ম্যাপিং নেভিগেশন থেকে ওয়েব নিয়ন্ত্রণ, গেমপ্যাড হ্যান্ডলিং এবং কীবোর্ড ইনপুট পর্যন্ত বিস্তৃত।

শিক্ষণ মোড একটি রোবটকে মাস্টার হিসাবে কাজ করতে দেয় যাতে অন্যটি দ্রুত প্রদর্শনের জন্য একই পা আন্দোলন অনুসরণ করতে পারে।

Yahboom DOGZILLA S1/S2 প্রদত্ত অনলাইন লিঙ্কের মাধ্যমে পদ্ধতিগত টিউটোরিয়াল কোর্সগুলিতে অ্যাক্সেস সহ আসে।

DOGZILLA S1/S2 AI এবং নিয়ন্ত্রণ মোডের একটি বিস্তৃত সেট অন্তর্ভুক্ত করে—যেমন ROS2/OpenCV ভিশন, মুখ ট্র্যাকিং, লাইন অনুসরণ, এবং ভয়েস নিয়ন্ত্রণ—ফ্লেক্সিবল প্রকল্পগুলির জন্য।

DOGZILLA নিয়ন্ত্রণ টিউটোরিয়াল ফোল্ডারগুলি রঙ সনাক্তকরণ, মুখ ট্র্যাকিং, QR কোড নিয়ন্ত্রণ, এবং ভয়েস ইন্টারঅ্যাকশনের মতো মৌলিক এবং উন্নত বিষয়গুলি কভার করে।

Yahboom DOGZILLA S1/S2 LiDAR ম্যাপিং নেভিগেশন, ভয়েস নিয়ন্ত্রণ, এবং ROS2 মৌলিক ভিডিওগুলির জন্য সংগঠিত টিউটোরিয়াল সহ আসে, ইংরেজি সাবটাইটেল সহ।

DOGZILLA S1/S2 এর মাত্রা পাওয়ার-অন এবং পাওয়ার-অফ অবস্থানের জন্য প্রদান করা হয়েছে, যার মধ্যে প্রায় 246–250 মিমি দৈর্ঘ্য এবং 93–170 মিমি উচ্চতার পরিসীমা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে ফিট পরিকল্পনার জন্য।

DOGZILLA S1/S2 Raspberry Pi 5 ROS মাস্টার কন্ট্রোল ব্যবহার করে 12DOF বাস সার্ভোস, একটি 5MP ক্যামেরা, এবং একটি 7.4V 5000mAh ব্যাটারি।

DOGZILLA S2 LiDAR মডিউলটি ৩৬০° স্ক্যানিং কোণ সহ ৪,৫০০ পয়েন্ট/সেকেন্ড এবং ০.০৩–১২ মিটার দূরত্ব পরিমাপ পরিসীমা তালিকাভুক্ত করে।

DOGZILLA S1/S2 কিটগুলিতে প্রধান বডি পার্টস, গেমপ্যাড কন্ট্রোলার, ৬৪জি টিএফ কার্ড রিডার সহ, স্পিকার, ক্যামেরা মডিউল এবং মৌলিক সরঞ্জাম এবং স্ক্রু অন্তর্ভুক্ত থাকে, যেখানে র‌্যাজবেরি পাই বোর্ড ঐচ্ছিক হিসাবে তালিকাভুক্ত।

ঐচ্ছিক অ্যালুমিনিয়াম বক্স প্যাকেজিং একটি সুরক্ষামূলক ক্যারিং কেস প্রদান করে, এবং DOGZILLA S2 সংস্করণটি একটি MS200 লেজার লিডার সিরিয়াল অ্যাডাপ্টার বোর্ড এবং সংযোগকারী কেবল তালিকাভুক্ত করে।