Yahboom ROSMASTER M3 Pro ROS2 রোবট ওপেনক্লো AI এজেন্ট, ডুয়াল TOF LiDAR, ৬DOF আর্ম, মেকানাম SLAM সহ
Yahboom ROSMASTER M3 Pro ROS2 রোবট ওপেনক্লো AI এজেন্ট, ডুয়াল TOF LiDAR, ৬DOF আর্ম, মেকানাম SLAM সহ
Yahboom
পিকআপের উপলভ্যতা লোড করা যায়নি
ওভারভিউ
ROSMASTER M3 Pro হল Yahboom দ্বারা ROS2 রোবট প্ল্যাটফর্ম যা ROS শিক্ষা, বৈজ্ঞানিক গবেষণা পরীক্ষা এবং AI অ্যাপ্লিকেশন শিক্ষার জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি একটি মেকানাম চাকা চ্যাসিস ব্যবহার করে যা পেন্ডুলাম সাসপেনশন সহ সর্বদিকীয় গতিবিধির জন্য এবং ROS2 Humble এ উন্নত করা হয়েছে। প্ল্যাটফর্মটি একটি 6DOF রোবোটিক আর্ম, 3D ভিশন হ্যান্ড-আই ইন্টিগ্রেশনের জন্য একটি বাইনোকুলার স্ট্রাকচার্ড-লাইট ডেপথ ক্যামেরা এবং সর্বদিকীয় SLAM ম্যাপিং, স্বয়ংক্রিয় নেভিগেশন, বাধা এড়ানো এবং পথ পরিকল্পনার জন্য ডুয়াল TOF LiDAR সংহত করে। এটি স্পিচ রিকগনিশন এবং টাস্ক পরিকল্পনা এবং বাস্তবায়নের জন্য প্রাকৃতিক ভাষা বোঝার সাথে মাল্টিমোডাল AI বড়-মডেল ইন্টারঅ্যাকশন (টেক্সট/ইমেজ/ভয়েস) সমর্থন করে।
মূল বৈশিষ্ট্যসমূহ
- OpenClaw AI এজেন্ট ডিপ্লয়মেন্ট (ডিপ্লয়মেন্ট এবং ব্যবহার টিউটোরিয়াল সহ)। দ্রষ্টব্য: Jetson Nano B01 সংস্করণে OpenClaw ডিপ্লয়মেন্ট সমর্থিত নয়।
- এম্বেডেড মাল্টিমোডাল বড় মডেল ক্ষমতাসমূহ: সম্প্রসারণযোগ্য RAG জ্ঞানভান্ডার, ভিজ্যুয়াল বড় ভাষা মডেল, টেক্সট বড় ভাষা মডেল, দ্বৈত-মডেল যুক্তি স্থাপত্য, এবং গতিশীল প্রতিক্রিয়া যুক্তি।
- দ্বৈত TOF LiDAR পয়েন্ট ক্লাউড ফিউশন: ৩৬০° সর্বদিকীয় উপলব্ধি অন্ধ বিন্দু ছাড়াই; মানচিত্র নেভিগেশন/রাস্তা নেটওয়ার্ক পরিকল্পনা; পথ পরিকল্পনা এবং বহু-বিন্দু নেভিগেশন।
- রাস্তা নেটওয়ার্ক পরিকল্পনা: বিন্দু এবং সংযোগকারী রেখা নিয়ে গঠিত রুট নেটওয়ার্ক তৈরি, সম্পাদনা এবং পরিচালনা; স্যান্ডবক্স-স্টাইল রুট নেটওয়ার্কে সংক্ষিপ্ততম পথ নির্বাচন সমর্থন করে।
- ৬DOF ৩D ভিজ্যুয়াল রোবোটিক আর্ম: ৩D স্থান গ্রাস, বাছাই এবং পরিবহন; ৩D পয়েন্ট ক্লাউড স্বীকৃতি; লক্ষ্য অবস্থান নির্ধারণ এবং ট্র্যাকিং; দূরত্ব/আয়তন গণনা; ৩D বাস্তব-দৃশ্য মানচিত্রায়ন।
- গভীর ভিশন প্রযুক্তি প্রয়োগ: YOLOv26 / ট্রান্সফরমার, মিডিয়াপাইপ / ওপেনসিভি, ভিজ্যুয়াল ফিউশন পুনঃস্থাপন নেভিগেশন, PCL রিয়েল-টাইম পয়েন্ট ক্লাউড সেগমেন্টেশন।
- অন্তর্নির্মিত এআই বড় মডেল ভয়েস মডিউল এবং স্পিকার: ভয়েস এবং টেক্সটের মধ্যে রিয়েল-টাইম রূপান্তর সমর্থন করে।
- MoveIt2 সিমুলেশন সমর্থন।
বিশেষ উল্লেখ
| মডেল | ROSMASTER M3 Pro |
| সিস্টেম | ROS2 Humble |
| চ্যাসিস | সম্পূর্ণ অ্যালুমিনিয়াম অ্যালয় বডি; মেকানাম চাকা পেন্ডুলাম সাসপেনশন; রিয়ার-হুইল পেন্ডুলাম সাসপেনশন স্ট্রাকচার |
| চাকার আকার | 80mm মেকানাম চাকা |
| LiDAR | ডুয়াল TOF LiDAR (কোণিক অফসেট বিন্যাস: ডান সামনের + বাম পিছনের); 360° স্ক্যানিং |
| LiDAR সনাক্তকরণ (তুলনামূলক চার্ট থেকে) | 360° সর্বদিকীয় উপলব্ধি; 24m সনাক্তকরণ দূরত্ব |
| গভীরতা ক্যামেরা | বাইনোকুলার স্ট্রাকচার্ড-লাইট গভীরতা ক্যামেরা |
| গভীরতা ক্যামেরা FOV (তুলনামূলক চার্ট থেকে) | H91° V62° |
| রোবোটিক বাহু | 6DOF রোবোটিক আর্ম; 6PCS ইন্টেলিজেন্ট সিরিয়াল বাস সার্ভোস (পজিশন/স্ট্যাটাস এবং অন্যান্য তথ্য পড়ার সমর্থন করে) |
| গ্রিপার ক্ষমতা (আর্ম বর্ণনা থেকে) | 410g পর্যন্ত ক্ল্যাম্প করে; পুনরাবৃত্তি পজিশনিং নির্ভুলতা 0.5mm |
| ব্যাটারি | 9600mAh উচ্চ-ক্ষমতার ব্যাটারি প্যাক |
| টাচ স্ক্রিন | 7-ইঞ্চি IPS উচ্চ-সংজ্ঞা টাচ স্ক্রিন (ঐচ্ছিক); কনফিগারেশন ভেরিয়েন্ট দেখানো হয়েছে: ডিসপ্লে সহ / ডিসপ্লে ছাড়া |
| মোটর | উচ্চ টর্ক এনকোডার মেটাল মোটর; স্বাধীন সুইং সাসপেনশন সহ উচ্চ টর্ক মোটর |
| ROS কন্ট্রোল বোর্ড | 3য় প্রজন্মের ROS কন্ট্রোল বোর্ড |
| MoveIt | MoveIt2 |
| AI বড়-মডেল অ্যাপ্লিকেশন স্কিম | OpenClaw AI এজেন্ট; ঐচ্ছিক Dify ওয়ার্কফ্লো প্ল্যাটফর্ম |
| OpenClaw AI এজেন্ট – সমর্থিত মাস্টার কন্ট্রোল | Raspberry Pi 5; Jetson Orin Nano SUPER; Jetson Orin NX SUPER |
| OpenClaw AI এজেন্ট – ইন্টারঅ্যাকশন পদ্ধতি | ভয়েস, WAP, ওয়েব/টার্মিনাল টেক্সট কমান্ড |
| OpenClaw AI এজেন্ট – রোবট নিয়ন্ত্রণ মোড | MCP, CLI |
| Dify ওয়ার্কফ্লো প্ল্যাটফর্ম – সমর্থিত মাস্টার নিয়ন্ত্রণ | Raspberry Pi 5; Jetson Orin Nano SUPER; Jetson Orin NX SUPER; Jetson Nano B01 |
| Dify ওয়ার্কফ্লো প্ল্যাটফর্ম – রোবট নিয়ন্ত্রণ মোড | http |
| AI ভিজ্যুয়াল ট্র্যাকিং অ্যালগরিদম (সমাধান তুলনা থেকে) | OpenClaw: ট্রান্সফরমার মডেল; Dify: KCF |
| ঐচ্ছিক AI বড়-মডেল দৃশ্যপট বালুর টেবিল / স্যান্ডবক্স মানচিত্র | আকার: ৩মি × ৪।1মি (ঐচ্ছিক আনুষঙ্গিক; ROSMASTER M3 Pro এর সাথে অন্তর্ভুক্ত নয়) |
মাস্টার কন্ট্রোল বোর্ড বিকল্পসমূহ (নির্বাচনের জন্য)
| বিকল্প | মূল গণনা স্পেসিফিকেশন প্রদর্শিত | শক্তি (প্রদর্শিত) | ROS সিস্টেম (প্রদর্শিত) | ওপেনক্লো (প্রদর্শিত) |
| জেটসন ন্যানো B01 4GB | 0.5 TFLOPS (FP16); কোয়াড-কোর আর্ম কোর্টেক্স-A57 MPCore; 128-কোর NVIDIA ম্যাক্সওয়েল GPU; 4GB 64-বিট LPDDR4 (25.6 GB/s) | 5W, 10W | উবুন্টু 18.04 LTS + ডকার + ROS2 হাম্বল | সমর্থিত নয় |
| রাস্পবেরি পাই 5 (8GB/16GB) | কোর্টেক্স-A76; ভিডিওকোর VII; RAM: 8GB/16GB | 10W | রাস্পবেরি পাই OS + ডকার + ROS2 হাম্বল | (ওপেনক্লো সমর্থন নোট উপরে দেখুন) |
| জেটসন ওরিন ন্যানো সুপার 8GB | 67 TOPS; 6-কোর আর্ম কোর্টেক্স-A78AE v8.2 64-বিট CPU (1.5MB L2 + 4MB L3); 1024-core NVIDIA Ampere GPU with 32 Tensor Cores; 8GB 128-bit LPDDR5 (102 GB/s) | 7W, 15W, 25W | Ubuntu 22.04 LTS + ROS2 Humble | সমর্থন |
| 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 GPU with 32 Tensor Cores; 8GB 128-bit LPDDR5 (102 GB/s) | 10W, 15W, 25W, 40W | Ubuntu 22.04 LTS + ROS2 Humble | সমর্থন |
| Jetson Orin NX SUPER 16GB | 157 TOPS; 8-core NVIDIA Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU (2MB L2 + 4MB L3); 1024-core NVIDIA Ampere GPU with 32 Tensor Cores; 16GB 128-bit LPDDR5 (102 GB/s) | 10W, 15W, 25W, 40W | Ubuntu 22.04 LTS + ROS2 Humble | সমর্থন |
কার্যকরী কেস পরীক্ষা তুলনা (দেখানো হয়েছে)
| সংস্করণ | অফলাইন বক্তৃতা স্বীকৃতি / বক্তৃতা সংশ্লেষণ | এআই বড় মডেল কাজের সিদ্ধান্ত পরিকল্পনা সময় | সহজ কাজ লোডিং সময় | জটিল কাজ লোডিং সময় | ট্র্যাকিং & রঙ ব্লক গ্র্যাবিং | উন্নত 3D ভিজ্যুয়াল ফাংশন | মিডিয়াপাইপ ডেভেলপমেন্ট | মুভইট2 সিমুলেশন |
| রাস্পবেরি পাই 5 16GB | কোনোটিই নয় | ২ সেকেন্ড | ১০ সেকেন্ড | ১৫ সেকেন্ড | ১৫ ফ্রেম প্রতি সেকেন্ড | ১৫ ফ্রেম প্রতি সেকেন্ড | ১৫ ফ্রেম প্রতি সেকেন্ড | একটি সহকারী ভার্চুয়াল মেশিন ব্যবহার করে |
| জেটসন ন্যানো B01 4GB | কোনোটিই নয় | ২ সেকেন্ড | ১২ সেকেন্ড | ১৩ সেকেন্ড | ১৫ ফ্রেম প্রতি সেকেন্ড | ১৫ ফ্রেম প্রতি সেকেন্ড | ১০ ফ্রেম প্রতি সেকেন্ড | একটি সহকারী ভার্চুয়াল মেশিন ব্যবহার করে |
| Jetson Orin Nano SUPER 8GB | 4s | 2s | 6s | 8s | 30fps | 30fps | 30fps | 30fps+ |
| Jetson Orin NX SUPER 16GB | 4s | 2s | 4s | 4s | 30fps | 30fps | 30fps | 30fps+ |
কনফিগারেশন নির্বাচন সহায়তার জন্য (Raspberry Pi বনাম Jetson বিকল্প) অথবা বিক্রয়োত্তর সহায়তার জন্য, যোগাযোগ করুন https://rcdrone.top/ অথবা ইমেইল করুন [email protected] .
প্রয়োগসমূহ
- ROS2 শিক্ষা এবং ল্যাব: SLAM ম্যাপিং, নেভিগেশন, বাধা এড়ানো, এবং রাস্তা নেটওয়ার্ক পরিকল্পনা।
- 3D ভিশন & ম্যানিপুলেশন: 3D স্বীকৃতি/গ্রাসিং, বাছাই, ট্র্যাকিং, এবং 6DOF বাহু এবং গভীরতা পয়েন্ট ক্লাউড সহ পরিচালনা।
- মাল্টিমোডাল AI ইন্টারঅ্যাকশন: ভয়েস/টেক্সট/ইমেজ ইন্টারঅ্যাকশন টাস্ক ডিকম্পোজিশন, দীর্ঘমেয়াদী সময়সূচী, মেমরি অনুসন্ধান, এবং প্রোঅ্যাকটিভ প্রতিক্রিয়া লজিক (OpenClaw ওয়ার্কফ্লো)।
- AI ভিজ্যুয়াল স্বীকৃতি (উদাহরণ প্রদর্শিত): মানব বৈশিষ্ট্য স্বীকৃতি, অঙ্গভঙ্গি স্বীকৃতি, আঙুলের ডগার গতিপথ স্বীকৃতি, মানব কঙ্কাল স্বীকৃতি, 3D সনাক্তকরণ, 3D মুখ সনাক্তকরণ, ট্যাগ কোড স্বীকৃতি, জিরো-শট ট্রান্সফরমার অবজেক্ট ট্র্যাকিং, ভিজ্যুয়াল রি-লোকালাইজেশন ফিউশন নেভিগেশন সমাধান, ঘূর্ণায়মান বস্তু সনাক্তকরণ এবং গ্রাসিং।
- গভীরতা ক্যামেরার ফাংশন (উদাহরণ প্রদর্শিত): গভীরতা চিত্র/পয়েন্ট ক্লাউড, দূরত্ব পরিমাপ, PCL রিয়েল-টাইম পয়েন্ট ক্লাউড সেগমেন্টেশন এবং লোকালাইজেশন, RTAB-Map 3D ভিজ্যুয়াল ম্যাপিং নেভিগেশন, আঞ্চলিক লক্ষ্য উচ্চতা পরিমাপ, কাঠের ব্লক ভলিউম পরিমাপ।
- LiDAR ফাংশন (উদাহরণ প্রদর্শিত): Gmapping/Cartographer/slam_toolbox ম্যাপিং, ডুয়াল LiDAR ফিউশন ফিল্টারিং, DWA ডাইনামিক বাধা এড়ানো, একক/মাল্টি-পয়েন্ট নেভিগেশন, অ্যাপ ম্যাপিং নেভিগেশন, পুনঃস্থাপন ম্যাপিং নেভিগেশন, রাস্তা নেটওয়ার্ক পরিকল্পনা, LiDAR বাধা এড়ানো, LiDAR অনুসরণ, LiDAR গার্ড।
ম্যানুয়ালস
- টিউটোরিয়াল/অধ্যয়ন পৃষ্ঠা: https://www.yahboom.net/study/ROSMASTER-M3PRO
বিস্তারিত
একটি সর্ব-ইন-ওয়ান ROS2 Humble শিক্ষা প্ল্যাটফর্ম যা সর্বদিকীয় গতিশীলতা, 3D ভিশন এবং একটি 6DOF রোবোটিক আর্মকে একত্রিত করে।
মাল্টিমোডাল ইন্টারঅ্যাকশন এবং স্বায়ত্তশাসন বৈশিষ্ট্যগুলি এক প্ল্যাটফর্মে ম্যাপিং, নেভিগেশন, গ্রাসিং এবং কাজের সম্পাদনাকে সমর্থন করে।
OpenClaw প্রাকৃতিক ভাষার টাস্ক পরিকল্পনা সক্ষম করে, যা ভয়েস, অ্যাপ এবং টেক্সট-ভিত্তিক কমান্ডের জন্য বিকল্প প্রদান করে।
ডুয়াল TOF LiDAR ফিউশন SLAM ম্যাপিং, বাধা এড়ানো এবং নমনীয় রুট পরিকল্পনার জন্য 360° উপলব্ধি প্রদান করে।
তিনটি বিল্ট-ইন মডেল টাইপ টেক্সট রিজনিং, ভয়েস ইন্টারঅ্যাকশন এবং ভিজ্যুয়াল আন্ডারস্ট্যান্ডিং কভার করে, যা সমৃদ্ধ রোবোটিক্স ডেমোর জন্য।
আপনার প্রকল্পের প্রয়োজন অনুযায়ী এম্বেডেড OpenClaw ডিপ্লয়মেন্ট বা একটি ঐচ্ছিক ওয়ার্কফ্লো প্ল্যাটফর্মের মধ্যে নির্বাচন করুন।
একটি মডুলার সিনারিও টেবিল শ্রেণীবদ্ধকরণ, গণনা এবং নেভিগেশন অনুশীলনের জন্য পুনরাবৃত্তিমূলক প্রশিক্ষণ দৃশ্য সমর্থন করে।
উদাহরণ প্রকল্পগুলি দেখায় কিভাবে এজেন্ট-ভিত্তিক নিয়ন্ত্রণ দৈনন্দিন ল্যাব কাজ এবং ইন্টারেক্টিভ ডেমোতে প্রয়োগ করা যেতে পারে।
এজেন্ট ওয়ার্কফ্লো চ্যাট-ভিত্তিক নির্দেশাবলীকে ম্যাপিং, নেভিগেশন এবং পরিবহন আচরণের সাথে সংযুক্ত করতে পারে।
মেমরি সার্চ এবং MCP-স্টাইল কলিং-এর মতো টুলগুলি উচ্চ-স্তরের উদ্দেশ্যকে নির্ভরযোগ্য রোবট ক্রিয়াকলাপের সাথে সংযুক্ত করতে সহায়তা করে।
ভিশন-চালিত আচরণগুলির মধ্যে লক্ষ্য ট্র্যাকিং, রঙ সনাক্তকরণ, স্বয়ংক্রিয় ক্রুজিং এবং সমন্বিত বাহু ক্রিয়াকলাপ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
বাইনোকুলার স্ট্রাকচার্ড-লাইট গভীরতা সেন্সিং 3D পরিমাপ, সনাক্তকরণ এবং গ্রাসিংয়ের জন্য হাত-চোখের সমন্বয়কে সমর্থন করে।
কনফিগারেশন তুলনা আপনার শ্রেণীকক্ষ বা ল্যাবের জন্য সঠিক সেন্সিং এবং কম্পিউট সংমিশ্রণ নির্বাচন করতে সহায়তা করে।
একটি নির্বাচন গাইড সাধারণ কনফিগারেশন এবং ফাংশন সেট জুড়ে পার্থক্যগুলির সারসংক্ষেপ করে।
কোর ROS ক্ষমতাগুলি LiDAR ম্যাপিং, গভীরতা-ক্যামেরা উপলব্ধি এবং ভিজ্যুয়াল স্বীকৃতি পাইপলাইনগুলি কভার করে।
MoveIt2 সিমুলেশন এবং মোশন-কন্ট্রোল ডেমো পরিকল্পনা, গ্রাসিং ওয়ার্কফ্লো এবং মাল্টি-রোবট সমন্বয়কে সমর্থন করে।
একটি অ্যালুমিনিয়াম মেকানাম চ্যাসিস পেন্ডুলাম সাসপেনশন সহ স্থিতিশীলতা উন্নত করে এবং সম্পূর্ণ ROS2 Humble সামঞ্জস্যতা বজায় রাখে।
বিভিন্ন নিয়ন্ত্রণ পদ্ধতি এবং একটি পরিষ্কার কাঠামো বিন্যাস রোবট সেট আপ, রক্ষণাবেক্ষণ এবং সম্প্রসারণ করা সহজ করে তোলে।
ROSMASTER M3 Pro প্ল্যাটফর্মটি 6DOF রোবোটিক আর্ম এবং একটি বাইনোকুলার স্ট্রাকচারড লাইট ডেপথ ক্যামেরা দিয়ে কনফিগার করা যেতে পারে গ্রাসিং এবং গভীরতা-ভিত্তিক উপলব্ধি কাজের জন্য।
TOF লেজার LiDAR 0.05–12 মিটার রেঞ্জিং সমর্থন করে প্রতি সেকেন্ডে 4000 পর্যন্ত স্ক্যান সহ, যখন ভয়েস মডিউল ভয়েস ইন্টারঅ্যাকশনের জন্য মাইক এবং স্পিকার সংযোগ যোগ করে।
Yahboom ROSMASTER M3 Pro ROS2 রোবট কন্ট্রোল বোর্ড একটি কমপ্যাক্ট, লেবেলযুক্ত সংযোগকারী বিন্যাস প্রদান করে একটি মোবাইল রোবট সিস্টেম তৈরি এবং সম্প্রসারণের জন্য।
Yahboom ROSMASTER M3 Pro 200+ বিস্তারিত কোর্সের অ্যাক্সেস অন্তর্ভুক্ত করে একটি অনলাইন টিউটোরিয়াল রিপোজিটরির মাধ্যমে ROS2 এবং AI শেখার জন্য।
ROSMASTER M3 Pro শেখার রূপরেখা ROS নিয়ন্ত্রণের মৌলিক বিষয়গুলি OpenCV ভিশন কাজ, SLAM ম্যাপিং এবং AI বৈশিষ্ট্যগুলির পাশাপাশি প্রগতিশীল ROS2 অনুশীলনের জন্য অন্তর্ভুক্ত করে।
ROSMASTER M3 Pro শেখার রোডম্যাপ OpenCV ভিশন, MediaPipe ট্র্যাকিং, MoveIt2 সিমুলেশন এবং ROS2 মৌলিক বিষয়গুলির মতো বিষয়গুলি অন্তর্ভুক্ত করে।
ROSMASTER M3 Pro ওপেন-সোর্স কোড ফোল্ডার এবং বিস্তারিত টিউটোরিয়াল অন্তর্ভুক্ত করে যা ROS মৌলিক বিষয়গুলি, ম্যাপিং, নেভিগেশন এবং ভিশন কাজগুলি কভার করে।
ROSMASTER M3 Pro ইংরেজি সাবটাইটেল সহ ROS2 ভিডিও টিউটোরিয়াল সহ আসে এবং উন্নয়ন এবং ইন্টিগ্রেশন সমর্থন করার জন্য 3D মডেল ফাইল সরবরাহ করে।
ROSMASTER সিরিজের তুলনা চ্যাসিস প্রকার, RGBD ক্যামেরা বিকল্প, নিয়ন্ত্রণ বোর্ড এবং ব্যাটারি ক্ষমতার মূল পার্থক্যগুলি তুলে ধরে সঠিক ROS2 রোবট প্ল্যাটফর্ম বেছে নিতে সহায়তা করে।
ROSMaster M1 প্ল্যাটফর্মটি একটি মেকানাম-চাকা চ্যাসিস এবং 520 গিয়ার্ড মোটরগুলিকে নির্বাচনযোগ্য ক্যামেরা, LiDAR এবং কন্ট্রোল-বোর্ড বিকল্পগুলির সাথে ROS-ভিত্তিক উন্নয়নের জন্য জোড়া দেয়।
ROSMaster M3 Pro একটি মেকানাম-চাকা চ্যাসিসকে RGBD ক্যামেরা বিকল্প, 0.91-ইঞ্চি OLED/ঐচ্ছিক 7-ইঞ্চি টাচস্ক্রিন এবং একটি 12.6V 6000mAh ব্যাটারির সাথে জোড়া দেয়।
ROSMaster M3 Pro প্ল্যাটফর্মটি একটি মেকানাম-চাকা চ্যাসিস, ঐচ্ছিক RGBD ক্যামেরা, 6‑DOF রোবোটিক আর্ম, ডুয়াল LiDAR এবং Raspberry Pi বা Jetson কন্ট্রোল বোর্ড বিকল্পগুলির তালিকা করে।
Yahboom ROSMASTER M3 Pro ROS2 রোবটের মাত্রার অঙ্কনগুলি পরিকল্পনা ফিট এবং মাউন্টিংয়ের জন্য মিলিমিটারে মূল সামগ্রিক পরিমাপগুলি তালিকাভুক্ত করে।
ROSMaster M3 Pro Python প্রোগ্রামিং, WiFi নেটওয়ার্কিং এবং একটি 12.6V 9600mAh ব্যাটারি প্যাক সহ Raspberry Pi 5 বা Jetson Orin প্ল্যাটফর্মগুলিকে সমর্থন করে।
ROSMASTER M3 Pro কিটটিতে রোবট চ্যাসিস, 6DOF আর্ম, কন্ট্রোলার, এক্সপ্যানশন বোর্ড, ব্যাটারি, ব্র্যাকেট এবং অ্যাসেম্বলির জন্য প্রাথমিক সরঞ্জাম অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
ঐচ্ছিক আনুষঙ্গিক বান্ডেলগুলি কন্ট্রোলার বিকল্প দ্বারা সংগঠিত, যার মধ্যে একটি 7-ইঞ্চি টাচ স্ক্রিন সেট এবং প্রয়োজনীয় কেবল এবং মাউন্ট সহ Raspberry Pi বা NVIDIA Jetson বোর্ডের জন্য কিট অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
Related Collections
