Yahboom JetCobot ৭-DOF ভিজ্যুয়াল সহযোগী রোবোটিক আর্ম Jetson Nano B01 ৪GB/Orin Nano SUPER/Orin NX SUPER-এর জন্য
Yahboom JetCobot ৭-DOF ভিজ্যুয়াল সহযোগী রোবোটিক আর্ম Jetson Nano B01 ৪GB/Orin Nano SUPER/Orin NX SUPER-এর জন্য
Yahboom
পিকআপের উপলভ্যতা লোড করা যায়নি
সংক্ষিপ্ত বিবরণ
JetCobot হল একটি ৭-অক্ষের ভিজ্যুয়াল সহযোগী রোবোটিক বাহু যা প্রধান নিয়ন্ত্রণ বোর্ড হিসেবে NVIDIA Jetson সিরিজের ডেভেলপমেন্ট বোর্ড ব্যবহার করে (Jetson Nano B01 4GB / Jetson Orin Nano SUPER / Jetson Orin NX SUPER)। এটি একটি UR-এর মতো রোবট কনফিগারেশন, ROS রোবট অপারেটিং সিস্টেম এবং একটি ইনভার্স কাইনেমেটিক্স অ্যালগরিদম সহ সমন্বয় নিয়ন্ত্রণ, গতি পরিকল্পনা, গ্রিপিং, বাছাই এবং সম্পর্কিত ভিশন-ইন্টারঅ্যাকশন কাজ সমর্থন করে।
JetCobot একটি রোবোটিক বাহু এবং ক্যামেরা সিস্টেমকে একত্রিত করে। এটি একটি 0.3MP USB ক্যামেরা (110° ভিউ ফিল্ড) দিয়ে সজ্জিত এবং OpenCV ইমেজ প্রসেসিং, মেশিন ভিশন এবং ডিপ লার্নিং ওয়ার্কফ্লো সমর্থন করে যেমন রঙের ইন্টারঅ্যাকশন, মুখ সনাক্তকরণ/ট্র্যাকিং, লেবেল স্বীকৃতি, মডেল প্রশিক্ষণ এবং অঙ্গভঙ্গি ইন্টারঅ্যাকশন।
মূল বৈশিষ্ট্যসমূহ
- UR-এর মতো কনফিগারেশন সহ ৭-DOF গঠন: মসৃণ শরীরের নকশা, বৃহৎ গতি পরিসীমা এবং লুকানো সার্ভো তারের ব্যবস্থা (তুলনামূলক চার্টে বর্ণিত)।
- ইনভার্স কাইনেমেটিক্স + ROS ওয়ার্কফ্লো: সমন্বয় নিয়ন্ত্রণ এবং গতি পরিকল্পনা সমর্থন করে।
- MoveIt + RViz সমর্থন: URDF কাইনেমেটিক্স সিমুলেশন মডেল, MoveIt সিমুলেশন নিয়ন্ত্রণ/পথ পরিকল্পনা, সংঘর্ষ সনাক্তকরণ এবং স্থানীয় গ্রিপিং দৃশ্য অন্তর্ভুক্ত।
- AI ভিজ্যুয়াল স্বীকৃতি এবং লক্ষ্য ট্র্যাকিং: রঙ স্বীকৃতি এবং ট্র্যাকিং, রঙ ব্লক বাছাই, রঙ ব্লক ধরা, রঙ ইন্টারঅ্যাকশন, মুখমণ্ডল স্বীকৃতি এবং ট্র্যাকিং, এবং লেবেল স্বীকৃতি/বুদ্ধিমান স্তূপীকরণ (এপ্রিলট্যাগ লেবেল কোড)।
- ডিপ লার্নিং / মডেল প্রশিক্ষণ: আবর্জনা শ্রেণীবিভাগ ওয়ার্কফ্লো এবং অঞ্চল ভিত্তিক ধরা উদাহরণ সমর্থন করে (অঞ্চল সনাক্তকরণ: ধরা এবং স্থাপন; অঞ্চল সনাক্তকরণ: কাস্টমাইজ ধরা)।
- মিডিয়াপাইপ ডেভেলপমেন্ট / এআই ইন্টারঅ্যাকশন আপগ্রেড: অঙ্গভঙ্গি নিয়ন্ত্রণ কর্ম গোষ্ঠী, অঙ্গভঙ্গি স্বীকৃতি নিয়ন্ত্রণ স্ট্যাক, রোবোটিক বাহু স্বীকৃতি এবং পাম ট্র্যাকিং, এবং অঙ্গভঙ্গি ভঙ্গি নিয়ন্ত্রণ রোবোটিক বাহু।
- বহুমুখী নিয়ন্ত্রণ পদ্ধতি: মুভইট সিমুলেশন নিয়ন্ত্রণ, হ্যান্ডেল নিয়ন্ত্রণ, এবং পিসি ওয়েব নিয়ন্ত্রণ (জুপিটার ল্যাব নিয়ন্ত্রণও প্রদর্শিত হয়) সমর্থন করে।
বিশেষ উল্লেখ
| পণ্য | জেটকোবট এআই ভিজ্যুয়াল সহযোগী রোবোটিক বাহু |
| স্বাধীনতার ডিগ্রী | ৭ |
| সর্বাধিক কার্যকর বাহু বিস্তার | ২৭০এমএম |
| যৌথ ঘূর্ণন পরিসীমা | -১৫৩° থেকে ১৫৩° |
| পুনরাবৃত্তি অবস্থান নির্ভুলতা | ±০.৫মিমি |
| ক্যামেরা | ০।3MP USB ক্যামেরা |
| ক্যামেরার দৃষ্টিকোণ ক্ষেত্র | ১১০° |
| ক্যামেরা ফ্রেম রেট (দেখানো) | ৩০fps |
| দৃশ্যমান মাত্রা (চার্ট) | প্লেন 2D ইমেজ |
| গ্রিপার (দেখানো) | ইলেকট্রিক গ্রিপার |
| গ্রিপার খোলা-বন্দ করার কোণ (চার্ট) | ৫সেমি |
| গ্রিপার পরিসীমা (দেখানো) | ২০-৪৫মিমি |
| গ্রিপার বল (দেখানো) | ১৫০গ্রাম বল |
| গঠন প্রকার (চার্ট) | UR-এর মতো রোবট গঠন |
| প্রধান নিয়ন্ত্রণ (চার্ট) | Jetson Nano B01 / Jetson Orin Nano SUPER / Jetson Orin NX SUPER |
| ফাংশন (চার্ট) | ইন্টারকানেকশন নিয়ন্ত্রণ; MoveIt মোশন পরিকল্পনা; RViz রোবট সিমুলেশন; 2D ভিজ্যুয়াল ইন্টারঅ্যাকশন |
| ভয়েস (চার্ট) | / |
| ডিসপ্লে (চার্ট) | / |
জেটসন মাস্টার কন্ট্রোল অপশন (রেফারেন্স চার্ট)
| প্রধান নিয়ন্ত্রণ বোর্ড | জেটসন ন্যানো B01 4GB | জেটসন ওরিন ন্যানো সুপার 4GB | জেটসন ওরিন ন্যানো সুপার 8GB | জেটসন ওরিন NX সুপার 8GB | জেটসন ওরিন NX সুপার 16GB |
| কম্পিউটিং ক্ষমতা | 0.5TFLOPS (FP16) | 34 TOPS | 67 TOPS | 117 TOPS | 157 TOPS |
| CPU | ৪ কোর আর্ম Cortex-A57 MPCore প্রসেসর | ৬-কোর আর্ম Cortex-A78AE v8.2 ৬৪-বিট CPU; ১.৫MB L2 + ৪MB L3 | ৬-কোর আর্ম Cortex-A78AE v8.2 ৬৪-বিট CPU; ১.৫MB L2 + ৪MB L3 | ৬-কোর NVIDIA আর্ম Cortex-A78AE v8.2 ৬৪-বিট CPU; ১.৫MB L2 + ৪MB L3 | ৮-কোর NVIDIA আর্ম Cortex-A78AE v8.2 ৬৪-বিট CPU; ২MB L2 + ৪MB L3 |
| GPU | ১২৮ কোর NVIDIA Maxwell GPU | ৫১২-কোর NVIDIA Ampere আর্কিটেকচার GPU ১৬ টেনসর কোর সহ | ১০২৪-কোর NVIDIA Ampere আর্কিটেকচার GPU ৩২ টেনসর কোর সহ | ১০২৪-কোর NVIDIA Ampere আর্কিটেকচার GPU ৩২ টেনসর কোর সহ | ১০২৪-কোর NVIDIA Ampere আর্কিটেকচার GPU ৩২ টেনসর কোর সহ |
| মেমরি | ৪GB ৬৪-বিট LPDDR4 ২৫.6GB/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 |
| স্টোরেজ | 16GB eMMC + 64GB U ডিস্ক | 256GB SSD | |||
| পাওয়ার | 5W - 10W | 7W, 10W, 25W | 7W, 15W, 25W | 10W, 15W, 25W, 40W | |
| ROS সিস্টেম সংস্করণ | Ubuntu18.04 + ROS1 Melodic | Ubuntu22.04 LTS + ROS2 Humble | |||
চার্টটি আরও উল্লেখ করে যে একাধিক Jetson সিরিজের কন্ট্রোল বোর্ডের ব্যবহার পদ্ধতি মূলত একই; বিভিন্ন কন্ট্রোল বোর্ড প্রধানত JetCobot এর কর্মক্ষমতাকে প্রভাবিত করে।
পরিমাপিত ফাংশন/কার্যক্ষমতা পার্থক্য (তুলনামূলক চার্ট)
| আইটেম |
জেটসন ন্যানো ভার্সন প্রোগ্রাম শুরুর সময় / প্রোগ্রাম চলমান ফ্রেম রেট |
জেটসন ওরিন ন্যানো সুপার ৮জিবি ভার্সন প্রোগ্রাম শুরুর সময় / প্রোগ্রাম চলমান ফ্রেম রেট |
জেটসন ওরিন এনএক্স সুপার ১৬জিবি ভার্সন প্রোগ্রাম শুরুর সময় / প্রোগ্রাম চলমান ফ্রেম রেট |
| রোবট স্টার্টআপ | ৪৩সেকেন্ড রোবোটিক আর্ম ইনিশিয়ালাইজেশন সম্পন্ন / / | ৩৮সেকেন্ড রোবোটিক আর্ম ইনিশিয়ালাইজেশন সম্পন্ন / / | ৩৭সেকেন্ড রোবোটিক আর্ম ইনিশিয়ালাইজেশন সম্পন্ন / / |
| মৌলিক ভিজ্যুয়াল ফাংশন (রঙ সনাক্তকরণ) | ৬সেকেন্ড / ১২সেকেন্ড | ৫সেকেন্ড / ৩০এফপিএস | ৪সেকেন্ড / ৩০এফপিএস |
| ইওলোভ৫ আবর্জনা শ্রেণীবিভাগ | ৩১সেকেন্ড / ৬সেকেন্ড | ১৭সেকেন্ড / ৩০এফপিএস | ১৬সেকেন্ড / ৩০এফপিএস |
| মিডিয়াপাইপ মুখ সনাক্তকরণ | ১৩সেকেন্ড / ৩০সেকেন্ড | ৮সেকেন্ড / ৩০এফপিএস-৪০এফপিএস | ৭সেকেন্ড / ৩০এফপিএস-৫০এফপিএস |
| কালার ব্লক ট্র্যাকিং | ১০সেকেন্ড / ৩০সেকেন্ড | ৭সেকেন্ড / ৩০এফপিএস | ৫সেকেন্ড / ৩০এফপিএস |
| এপ্রিলট্যাগ ট্যাগ কোড স্বীকৃতি | ৫সেকেন্ড / ২৫সেকেন্ড | ৩সেকেন্ড / ৩০এফপিএস | ৩সেকেন্ড / ৩০এফপিএস |
| আরভিআইজেড সিমুলেশন মডেলিং | ১৬সেকেন্ড / ৩১সেকেন্ড | ৯সেকেন্ড / ৩১এফপিএস | ৭সেকেন্ড / ৩১এফপিএস |
চার্টের সাথে প্রদর্শিত নোট: জেটকোবট ডকার কন্টেইনার প্রযুক্তি দিয়ে কনফিগার করা হয়নি; এটি একটি অফিসিয়াল নেটিভ ইমেজ কনফিগারেশন ফাংশন পরিবেশ ব্যবহার করে যাতে মাদারবোর্ডের সামগ্রিক কর্মক্ষমতা পুরোপুরি কাজে লাগানো যায়।ডেটাটি একটি প্রকৃত Yahboom ল্যাবরেটরি পরীক্ষার; Jetson Orin Nano SUPER 4GB এবং 8GB এর পারফরম্যান্স অনুরূপ, এবং Jetson Orin NX SUPER 8GB এবং 16GB এর পারফরম্যান্স কাছাকাছি।
কি অন্তর্ভুক্ত আছে
- myCobot280 7-DOF সহযোগী রোবোটিক বাহু (JetCobot)
- ইলেকট্রিক গ্রিপার
- ইউএসবি ক্যামেরা
- Jetson প্রধান নিয়ন্ত্রণ (Jetson Nano B01 / Jetson Orin Nano SUPER / Jetson Orin NX SUPER, সংস্করণের উপর নির্ভর করে)
- OLED স্ক্রীন (শিপিং তালিকা চার্টে তালিকাভুক্ত)
- অ্যাক্সেসরিজ (শিপিং তালিকা চার্টে তালিকাভুক্ত)
প্রয়োগসমূহ
- ROS শেখা, কাইনেমেটিক্স, এবং মুভমেন্ট পরিকল্পনা (MoveIt / RViz)
- মেশিন ভিশন এবং OpenCV-ভিত্তিক ইন্টারঅ্যাকশন পরীক্ষা
- এআই ইন্টারঅ্যাকশন ডেমো: রঙ ট্র্যাকিং, লেবেল স্বীকৃতি (Apriltag), অঙ্গভঙ্গি স্বীকৃতি, এবং মডেল প্রশিক্ষণ কর্মপ্রবাহ
- ডেস্কটপ গ্রাসিং, বাছাই, এবং মৌলিক স্থানাঙ্ক-ভিত্তিক পিক-এন্ড-প্লেস কাজগুলি
ম্যানুয়াল / ডকুমেন্টেশন
- টিউটোরিয়াল: https://www.yahboom.net/study/JetCobot
প্রাক-বিক্রয় নির্বাচনের সহায়তা বা বিক্রয়োত্তর সহায়তার জন্য, যোগাযোগ করুন https://rcdrone.top/ অথবা ইমেইল করুন [email protected].
বিস্তারিত
আপনার অ্যাপ্লিকেশনের জন্য সঠিক প্ল্যাটফর্ম নির্বাচন করতে JetCobot কে অন্যান্য ROS মাস্টার-কন্ট্রোল বিকল্পগুলির সাথে তুলনা করুন।
একাধিক Yahboom বাহু প্ল্যাটফর্মগুলি একটি অনুরূপ ROS কর্মপ্রবাহ ভাগ করে, যখন হার্ডওয়্যার এবং ভিশন বিকল্পগুলি মডেল অনুযায়ী পরিবর্তিত হয়।
ডেপথ-ক্যামেরা কনফিগারেশনগুলি 3D ভিশন কাজগুলিকে সমর্থন করে যেমন দূরত্ব-সচেতন ট্র্যাকিং এবং ইন্টারঅ্যাকশন।
JetCobot একটি 7-DOF UR-এর মতো কাঠামোর উপর মনোযোগ দেয় যা সমন্বিত গতির কাজগুলির জন্য মিলিমিটার-স্তরের পুনরাবৃত্তি সক্ষম করে।
Yahboom JetCobot একটি ডেস্কটপ 7-DOF ভিজ্যুয়াল সহযোগী রোবোটিক বাহু যা NVIDIA Jetson কন্ট্রোল বোর্ডের চারপাশে নির্মিত।
একটি সম্পূর্ণ সফটওয়্যার স্ট্যাক ROS নিয়ন্ত্রণ, MoveIt পরিকল্পনা, RViz ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং OpenCV-ভিত্তিক ভিশন সমর্থন করে।
আপনার AI পাইপলাইনের জন্য প্রয়োজনীয় কম্পিউটের উপর ভিত্তি করে Jetson Nano B01, Orin Nano SUPER, বা Orin NX SUPER নির্বাচন করুন।
একটি স্পষ্ট Jetson তুলনা CPU/GPU এবং মেমরি ক্ষমতাকে ROS এবং ভিশন ওয়ার্কলোডের সাথে মেলাতে সাহায্য করে।
Jetson কন্ট্রোলারের উপর ভিত্তি করে পারফরম্যান্স পরিবর্তিত হয়, যখন JetCobot বৈশিষ্ট্য সেট এবং কোর্স উদাহরণগুলি স্থির থাকে।
UR-এর মতো কনফিগারেশন শ্রেণীকক্ষ এবং ল্যাব ব্যবহারের জন্য একটি পরিষ্কার নির্মাণের সাথে বিস্তৃত গতির পরিসর প্রদান করে।
একটি 7-DOF বিন্যাস সংকীর্ণ কর্মক্ষেত্রে অবস্থান, ধরার এবং পথ পরিকল্পনার জন্য নমনীয়তা উন্নত করে।
একটি ইন্টিগ্রেটেড USB ক্যামেরা জটিল বাহ্যিক ক্যামেরা সেটআপ ছাড়াই ভিজ্যুয়াল পিকিং এবং বাছাইয়ের কর্মপ্রবাহ সক্ষম করে।
অন্তর্নির্মিত ডেমোতে রঙ সনাক্তকরণ, ব্লক বাছাই, ট্যাগ-ভিত্তিক স্ট্যাকিং এবং ট্র্যাকিং-ভিত্তিক ইন্টারঅ্যাকশন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
আরও প্রতিক্রিয়াশীল পিক-এন্ড-প্লেস কাজ তৈরি করতে ডিপ-লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণ এবং MediaPipe অঙ্গভঙ্গি ইন্টারঅ্যাকশন ব্যবহার করুন।
MoveIt এবং URDF মডেলগুলি হার্ডওয়্যারে চালানোর আগে সিমুলেশন, ট্রাজেক্টরি পরিকল্পনা এবং সংঘর্ষ পরীক্ষা সমর্থন করে।
JetCobot কে ব্রাউজার-ভিত্তিক Jupyter পরিবেশ বা একটি USB গেমপ্যাডের মাধ্যমে দ্রুত পরীক্ষার এবং ডেমোর জন্য নিয়ন্ত্রণ করুন।
ইনভার্স কাইনেমেটিক্স পুনরাবৃত্তি পজিশনিং এবং ধারাবাহিক এন্ড-ইফেক্টর ওরিয়েন্টেশনের জন্য কোঅর্ডিনেট ইনপুট সক্ষম করে।
সাতটি জয়েন্ট (J1–J7) গতির পরিকল্পনা এবং সমন্বিত গ্রাসিংয়ের জন্য অতিরিক্ত নমনীয়তা প্রদান করে।
JetCobot একটি 270mm সর্বাধিক কার্যকর বাহু বিস্তার (গ্রিপার ছাড়া) অফার করে, J1 বেস ঘূর্ণন ±153° এবং ±0.5mm পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা সহ।
JetCobot ROS রোবট অপারেটিং সিস্টেমের চারপাশে নির্মিত এবং ROS2 Humble এবং ROS1 Melodic এর সাথে সামঞ্জস্যতা তালিকাভুক্ত করে।
MoveIt সিমুলেশন সমর্থন JetCobot রোবোটিক আর্মকে হার্ডওয়্যারে চালানোর আগে একটি ভার্চুয়াল পরিবেশে পরীক্ষা এবং নিয়ন্ত্রণ করতে দেয়।
JetCobot বাহু কিটটি একটি গ্রিপার, USB HD ক্যামেরা, OLED স্ক্রিন এবং একটি সাকশন-কাপ বেসের সাথে স্থিতিশীল ডেস্কটপ সেটআপের জন্য সংযুক্ত করে।
JetCobot বাহু একটি USB HD ক্যামেরা (480p, 30 fps, 110° ভিউ ফিল্ড) এবং একটি কমপ্যাক্ট ইলেকট্রিক গ্রিপারের সাথে জোড়া দেয় দৃষ্টি-নির্দেশিত পিকিং এবং প্লেসমেন্ট কাজের জন্য।
JetCobot পাঠ্যক্রমে সেটআপ এবং অ্যাসেম্বলি, ROS/Ubuntu মৌলিক বিষয়, SLAM ম্যাপিং, MediaPipe সহ AI ভিশন এবং ভিজ্যুয়াল ট্র্যাকিং এবং গ্রাসিং অনুশীলন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
JetCobot টিউটোরিয়াল সামগ্রীতে সংগঠিত ডাউনলোড ফোল্ডার এবং কোর্স সামগ্রী যেমন AI ভিজ্যুয়াল মৌলিক বিষয় এবং Mediapipe অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, একটি অধ্যয়ন লিঙ্ক সহ yahboom.net/study/JetCobot.
JetCobot শেখার সম্পদগুলিতে AI ভিজ্যুয়াল ট্র্যাকিং এবং গ্র্যাবিং কোর্স, MoveIt টিউটোরিয়াল, ROS2 মৌলিক বিষয় এবং ওপেন পাইথন সোর্স কোড অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
গ্রিপার সহ JetCobot এর মাত্রা মিলিমিটারে প্রদান করা হয়েছে মাউন্টিং স্পেস এবং সামগ্রিক বাহু ক্লিয়ারেন্স পরিকল্পনা করতে সহায়তা করার জন্য।
JetCobot Python প্রোগ্রামিং সমর্থন করে Jetson Nano B01 এবং Jetson Orin Nano/NX এর জন্য ROS অপশন সহ, এছাড়াও একটি স্থির-ফোকাস 0.3MP ক্যামেরা (480P, 30fps, 110° ওয়াইড এঙ্গেল)।
JetCobot কিটের মধ্যে রয়েছে গ্রিপার, USB ক্যামেরা, চ্যাসিস উপাদান, পাওয়ার অ্যাডাপ্টার এবং ওয়্যারিং, ঐচ্ছিক Jetson Nano/Orin আনুষাঙ্গিক তালিকাভুক্ত।
Related Collections
