ROSMASTER R2 ROS2 Ackermann Roboterauto mit Sprachinteraktion für Jetson Nano/Orin SUPER/Raspberry Pi 5 (1,8 m/s)
ROSMASTER R2 ROS2 Ackermann Roboterauto mit Sprachinteraktion für Jetson Nano/Orin SUPER/Raspberry Pi 5 (1,8 m/s)
Yahboom
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Übersicht
ROSMASTER R2 ist ein ROS2-Roboterauto mit einer Ackermann-Lenkstruktur und einem KI-Sprachinteraktionsmodul. Es wurde basierend auf dem ROS2-System entwickelt (unterstützt auch ROS1/ROS2-Systemabbilder) und unterstützt Jetson NANO (B01/SUB), Jetson Orin NANO SUPER, Jetson Orin NX SUPER und Raspberry Pi 5 als Hauptsteuerplatine. Die maximale Geschwindigkeit beträgt 1,8 m/s.
Die Plattform ist für ROS-Entwicklungs- und Lernworkflows wie SLAM-Kartierung/Navigation, Pfadplanung und KI-Vision-Anwendungen mit einer Tiefenkamera und LiDAR konzipiert.
Hauptmerkmale
- Ackermann ROS2-Roboterplattform: ROS-Entwicklung, SLAM-Kartierungsnavigation, unterstützt vollständig ROS2, Ackermann-Lenkstruktur und robotische Sprachinteraktion.
- Sensorausgerüstetes Hardware-Set: unterstützt LiDAR und eine Astra Pro Tiefenkamera für Kartierungs-/Navigations- und Tiefen-/Punktwolkenanwendungen.
- AI-Vision & Wahrnehmungssoftware-Themen (wie im Lerninhalt bereitgestellt) : YOLO-Modelltraining, MediaPipe-Maschinelles Lernen, OpenCV-Bildverarbeitung, ORBSLAM2-Kartierung, RTAB 3D-Real-Szenen-Kartierung, AR-Tags, Farb-/KCF-Tracking und visuelle Erkennung/Zielverfolgung.
- Navigations- & Kartierungsthemen (wie im Lerninhalt bereitgestellt) : Gmapping, Cartographer, 3D-Kartierungsvision, RRT-Erkundung, LiDAR-Scan-Kartierung und dynamisches Ausweichen.
- Fernsteuerungsmethoden: iOS/Android-App-Steuerung, drahtlose Griffsteuerung, Tastatursteuerung und ROS-Systemsteuerung; unterstützt auch Jupyter-basierte Steuerung.
- Chassis-Details: Aluminiumlegierung Ackermann-Chassis; Anti-Kollisionsstangendesign; Rennsport-Anti-Rutsch-Weichgummireifen mit eingebettetem Schwammfutter zur Erholung.
- Lenkservo: ausgestattet mit einem 20KG Hochdrehmoment-Intelligenzservo für Lenkleistung.
- Unterstützung für Controller der neuen Generation: unterstützt Jetson Orin SUPER-Serie und Raspberry Pi 5; Die Anpassung für Raspberry Pi 5 umfasst ein stabiles 5.1V/5A Netzteil-Design.
Spezifikationen
| Produkt | ROSMASTER R2 Ackermann ROS2 Roboter (Roboterauto) |
| Maximale Geschwindigkeit | 1.8 m/s |
| Lenkstruktur | Ackermann-Lenkung |
| Chassis | Aluminiumlegierung Ackermann-Chassis; Anti-Kollisionsstange |
| Reifen | Renn-Gummirad; Weicher Gummi-Anti-Rutsch-Reifen mit eingebettetem Schwammfutter |
| Antriebsmotoren | 520 Motor *4 |
| Lenkservo | Metallservo *1; 20KG Hochdrehmoment intelligentes Servo |
| Motorübersetzungsverhältnis | 1:19 |
| Sprachinteraktion | Ja |
| Kamera | Astra Pro Tiefenkamera (Astra Pro Plus Tiefenkamera wird im Versionsvergleich referenziert) |
| LiDAR-Optionen | SLAM A1 / YDLIDAR 4ROS |
| SLAM A1M8 LiDAR Details | Dreiecksmessung; Messradius 0.15 m bis 12 m; Abtastfrequenz 8K |
| YDLIDAR 4ROS Details | TOF-Entfernungsmessung; 100Klux starke Lichtbeständigkeit; Indoor/Outdoor-Kartierungsnavigation; Messradius 30 m; Abtastfrequenz 20K; Abtastfrequenz 5 bis 12 Hz; unterstützt 512000 bps Kommunikationsrate |
| Unterstützte Hauptsteuerplatinen | Jetson Nano B01 4GB; Jetson NANO 4GB SUB; Jetson Orin Nano SUPER 4GB/8GB; Jetson Orin NX SUPER 8GB/16GB; Raspberry Pi 5 (8GB referenziert) |
| Referenz-AI-Leistung (Controller) | Jetson Orin NX SUPER 16GB: 157 TOPS; Jetson Orin NX SUPER 8GB: 117 TOPS; Jetson Orin Nano SUPER 8GB: 67 TOPS; Jetson Orin Nano SUPER 4GB: 34 TOPS; Jetson Nano B01 4GB: 0.5 TFLOPS; Raspberry Pi 5: nahe am Jetson Nano B01 |
| Bereitgestellte Systemabbilder (referenziert) | Raspberry Pi / Jetson Nano: ROS1 Melodic, ROS2 Foxy; Orin-Serie: Ubuntu 22.04 LTS + ROS2 Humble |
| Patent (Ackermann-Chassis) | Patentnummer 2022208771981 |
Versionsoptionen
- Standardversion: SLAM A1 LiDAR; Tiefenkamera; Hauptsteuerung: Raspberry Pi 5 oder Jetson NANO 4GB SUB.
- Überlegene Version: fügt einen 7-Zoll-Bildschirm hinzu (für Installation/Debugging); Hauptsteuerung: Raspberry Pi 5, Jetson NANO 4GB SUB, Jetson Orin NANO SUPER, Jetson Orin NX SUPER.
- Ultimative Version: fügt ein AI-Sprachinteraktionsmodul hinzu; aktualisiert LiDAR von SLAM A1 auf YDLIDAR 4ROS; enthält einen 7-Zoll-Bildschirm; Hauptsteuerung: Raspberry Pi 5, Jetson NANO 4GB SUB, Jetson Orin NANO SUPER, Jetson Orin NX SUPER.
Anwendungen
- ROS/ROS2 Lernen und Entwicklung (Roboterkommunikation, Knoten und Middleware-Praxis)
- SLAM-Kartierung und Navigation, Pfadplanung und Hindernisvermeidung Lernprojekte
- Tiefenkamera- und LiDAR-Punktwolkenverarbeitung und 3D-Kartierungsthemen
- KI-Vision-Projekte (YOLO/MediaPipe/OpenCV-Themen wie in Tutorials enthalten)
- Autopilot-Szenario-Lernthemen (Straßenerkennung, Spurhaltung, autonomes Parken, Lenkentscheidungen)
Hinweis: Autopilot-Modell-Trainingsreferenzfälle werden für das R2L-Automodell bereitgestellt; das R2-Automodell kann diese Fälle nicht direkt verwenden, und es ist eine Entwicklung erforderlich, um Modelle basierend auf den Kamera- und Kartenszenen zu erstellen.
Tutorials
Tutorial-Link (offizielle Studienseite): http://www.yahboom.net/study/ROSMASTER-R2
Für Konfigurationsanleitungen (einschließlich Versionsauswahl und Sensor-/Controller-Kombinationen) kontaktieren Sie den Kundensupport unter https://rcdrone.top/ oder [email protected].
Details
ROSMASTER R2 kombiniert Ackermann-Lenkung mit ROS2-fähiger Hardware für Mapping-, Navigations- und AI-Vision-Projekte.
Entwickelt für ROS-Entwicklungs-Workflows, unterstützt die Plattform SLAM-Mapping/Navigation sowie integrierte AI-Sprachinteraktion.
Wählen Sie den Hauptcontroller, der zu Ihrer Arbeitslast passt – Optionen umfassen Jetson Orin SUPER Boards und Raspberry Pi 5.
Die aktualisierte Generation bietet breitere Controller-Unterstützung und erweiterten Lerninhalt für ROS1/ROS2-Nutzer.
Vorgefertigte ROS1/ROS2-Images und Docker-basierte Bereitstellung erleichtern die Einrichtung für Entwicklungs- und Lehrlabore.
Ackermann-Lenkung wird für fahrzeugähnliches Fahren und Autopilot-Navigationsversuche empfohlen.
Die Kernhardware umfasst ein Ackermann-Chassis, 520 Motoren, LiDAR-Optionen und eine Astra Pro Tiefenkamera für Wahrnehmungsaufgaben.
Leistung und Stromverbrauch variieren je nach Controller, was es einfach macht, die Rechenanforderungen an Ihre ROS-Arbeitslast anzupassen.
Verschiedene Bausatzversionen ermöglichen es Ihnen, Sensoren und Interaktionsmodule basierend auf Ihren Mapping- und KI-Zielen hinzuzufügen.
Das Aluminium-Ackermann-Chassis ist für stabiles Lenken ausgelegt, mit hervorgehobenen Schutzstrukturdetails für Studium und Wartung.
Autopilot-Lernthemen umfassen Spurhaltung, Straßenerkennung, Lenkentscheidungen und Parkabläufe.
Ein breites Set von ROS-Themen wird über Sensorik, Navigation, Sprachinteraktion und Fernsteuerungsmethoden bereitgestellt.
LiDAR-fokussierte Demos umfassen Kartierung, Erkundung, Pfadplanung, Hindernisvermeidung und sprachgeführte Punktnavigation.
Tiefenkamera-Workflows beinhalten Punktwolken sowie SLAM-Optionen wie ORB-SLAM2/OctoMap und RTAB-Map 3D-Navigation.
ROSMASTER R2 umfasst KI-Visuelle Erkennungsoptionen wie MediaPipe-basierte Interaktion, AR-Tag- und Farberkennung sowie Zielverfolgung, plus Multi-Roboter-Formationskontrolle.
ROSMASTER R2 unterstützt mobile App- oder Gamepad-Fernsteuerung, plus optionale Sprachinteraktionsfunktionen wie Farberkennung und Verfolgung.
ROSMASTER R2 unterstützt iOS/Android-Fernsteuerung und Mapping-Navigations-Apps, zusammen mit Optionen wie Tastatur-, Jupyter Lab- und ROS-Systemsteuerung.
ROSMASTER R2-Ressourcen umfassen RViz-Simulationssteuerungsbeispiele und Fallreferenzen für große Sprachmodelle zum ROS2-Lernen.
Der Kursinhalt von ROSMASTER R2 ist in Schritt-für-Schritt-ROS2-Lektionen und Modulthemen zum Aufbau und zur Steuerung eines Ackermann-Roboters organisiert.
ROSMASTER R2 enthält eine Download-Seite mit ROS-Tutorial-Ordnern und Kursübersichten, um Ihnen den Einstieg in die Einrichtung und Programmierung zu erleichtern.
ROSMASTER R2 umfasst ROS2 Foxy/Humble Tutorial-Ressourcen, die Themen wie Linux, Docker, Lidar, OpenCV und grundlegende ROS2-Lektionen mit englischen Untertiteln abdecken.
ROSMASTER R2 enthält herunterladbare Ressourcen mit englisch untertitelten Video-Tutorials und Open-Source-Python-Code für die ROS2-Entwicklung.
ROSMASTER R2 verwendet ein Ackermann-Lenkchassis mit Erweiterungsplatinen, Encoder-Motoren, Batteriepack und optionalen Modulen wie Lidar, Tiefenkamera und einem 7-Zoll-Display.
Der ROSMASTER R2 unterstützt entweder SLAM A1 oder YDLIDAR 4ROS Laser-LiDAR, plus eine Astra Pro Plus Tiefenkamera, die auf 2MP für die Wahrnehmung aufgerüstet wurde.
Die ROS-Roboter-Erweiterungsplatine und das AI-Sprachinteraktionsmodul integrieren sich mit dem ROSMASTER R2-Chassis, um Sensorverbindungen und Sprachsteuerungsfunktionen zu unterstützen.
Die Abmessungsansichten des ROSMASTER R2 bieten wichtige Referenzen für die Gesamtlänge und -breite sowie die Größe des 7-Zoll-HD-Touchscreens für die Gehäuseplanung.
Der ROSMASTER R2 Ackermann ROS2-Roboter unterstützt Raspberry Pi 5/4 oder Jetson Orin Nano/AGX, mit Kamera/SLAM/LiDAR-Eingängen und App- oder Fernsteuerungsoptionen.
Das ROSMASTER R2-Kit enthält das Ackermann-Lenkchassis, elektronische Steuerplatinen, Kameramodul, Verkabelung und verschiedene Montagezubehörteile für die Montage.
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