Yahboom AI VIEW Binokulare Strukturlicht 3D-Tiefenkamera für ROS1/ROS2 Roboter, USB3.0 Typ‑C RGBD

Übersicht

Die Yahboom AI VIEW ist eine binokulare Strukturlicht-3D-Tiefenkamera für die Entwicklung von ROS-Robotern. Sie kombiniert binokulare Sicht mit Strukturlichtprojektion, um die Tiefe durch Links-/Rechts-Bildabgleich und Triangulation zu berechnen, und unterstützt 3D-Rekonstruktion und Tiefenerkennung in komplexen Umgebungen. Die kompakte Gehäusegröße beträgt 68,3 × 25,3 × 19,0 mm, mit einem Messbereich von 0,25–2,5 m und Widerstandsfähigkeit gegen starkes Licht für den Einsatz in Innenräumen.

Hauptmerkmale

• Binokulare Strukturlicht-Tiefenerkennung; Messprinzip: aktive binokulare Stereovision
• ROS-Unterstützung: ROS1 & ROS2; kompatibel mit ROS1/ROS2-Systemen und SDK-Unterstützung ist vermerkt
• Eingebauter Tiefen-Engine-Chip: MX6000
• Kleinere Blindzone: so niedrig wie 0.25 m (Nahbereichsmessung; geeignet für die Positionierung des Roboter-Endeffektors)
• Blendfreiheit (starke Lichtbeständigkeit); Nutzungshinweis: „Bitte verwenden Sie es im Innenbereich“
• Plattformübergreifende Betriebssysteme aufgelistet: Android / Linux / Windows8/10
• Beispielplattformen und -szenarien gezeigt: Raspberry Pi, Jetson, PC, Programmierausbildung, Roboter, 3D-Gesichtserkennung, 3D-Objektmessung, sensorische Spiele, intelligente Geräte

Spezifikationen

Software / SDK Hinweise (wie aufgeführt)

• „[SDK] Bessere Entwicklungserfahrung für RGBD-Kameras bieten“ (Orbbec SDK): plattformübergreifend (Windows, Android, Linux) für strukturierte Licht-, Binokular-, iToF- und andere 3D-Sensorkameras
• Aufgeführte Funktionen: Hardware-Einstellungsausrichtung und -steuerung; Zugriff/Steuerung/Datenlesen von Sensoren; Rahmensynchronisation und Ausrichtungssteuerung; Punktwolken-Datenerfassung; Filterung und andere Algorithmusfähigkeiten; Unterstützung für verschiedene Systeme und Wrapper; Anzeigetool Orbbec Viewer
• Viewer-Hinweis: unterstützt das Umschalten zwischen Chinesisch und Englisch
• Grundfunktionen aufgeführt: Geräteinformationen anzeigen; grundlegende Datenströme erhalten; Gerätesteuerung durchführen
• Erweiterte Funktionen aufgeführt: Datenrahmensynchronisation und -ausrichtung; Punktwolkendaten erhalten; Datenaufzeichnung und -wiedergabe

Optionale Zubehörteile

• Optionaler winkelverstellbarer Halter für Roboter: 120° verstellbarer Winkel (30° nach oben, 90° nach unten)
• „3D-Modell wird bereitgestellt“ (aufgeführt neben der Kamera und dem winkelverstellbaren Halter)

Anwendungen

• 3D-Rekonstruktion und Umgebungsmodellierung (innen)
• 3D-Visualisierungskartierung, Navigation und Vermessung (wie aufgeführt)
• Messung im Nahbereich (toter Winkel so niedrig wie 0.<|vq_15392|>25 m)
• Objekterkennung, Zielerfassung und Verfolgungs-Workflows (wie in den Kursthemen aufgeführt)

Tutorials

Tutorial-Link (offizielle Studienseite): http://www.yahboom.net/study/AIVIEW_Camera

Tiefenkamera-Nutzungskurs (aufgeführte Themen)

• Kameranutzungsanweisungen / Linux-Grundlagen (aufgelistet): Einführung in das Linux-System; Ubuntu-Dateisystem; Ubuntu-Befehle; Ubuntu-Editoren; Ubuntu-Software-Befehle; Installation virtueller Maschinen; SSH-Fernsteuerung; VNC-Fernsteuerung; Dateien remote übertragen; Treiberbibliothek und Kommunikation; statische IP und Hotspot-Modus; Geräte-ID binden; Kapazitätserweiterung und Ressourcen; Systemsoftwarequellen aktualisieren; Root-Benutzerpasswort setzen; sudo ohne Passwort; Verbindung zum WiFi-Netzwerk; Systemversion anzeigen; angepasste Dienstverwaltung; Systemabbild sichern
• OpenCV-Kurs (aufgelistet): Opencv Source CV Einführung; Bildlesen und -anzeige; Bildschreiben; Bildqualität; Pixeloperation; Bildskalierung; Bildausschnitt; Bildübersetzung; Bildspiegelung; affine Transformation; Bildrotation; Perspektivtransformation; Graustufenverarbeitung; Bildbinarisierung; Kantenerkennung; Liniensegmentzeichnung; Rechteck- und Kreiszeichnung; Text- und Bildzeichnung
• ROS1-Grundkurs (aufgelistet): ROS-Einführung; ROS-Installation; ROS-gängige Befehlswerkzeuge; ROS-Arbeitsbereich; ROS-Funktionspaket; ROS-Knoten; ROS-Themenverleger; ROS-Themenabonnenten; ROS-Dienstclient; ROS-Dienstserver; ROS-Aktionsclient; ROS-Aktionsserver; ROS-Benutzerdefinierte Nachrichtenempfang; ROS-Launch-Datei; ROS-TF-Transformation; ROS-Parameterdienst; ROS-rviz-Nutzung; ROS-rqt-Tool-Nutzung; Themennachrichtenaufzeichnung und; urdf-Modell-Einführung; Gazebo-Einführung; ROS-verteilte Kommunikation
• ROS1 Mediapipe Kurs (aufgelistet): Handerkennung; Haltungserkennung; Gesamterkennung; Gesichtserkennung; Gesichtserkennung; Gesichtseffekte; 3D-Objekterkennung; Pinsel; Fingersteuerung; Gestenerkennung
• ROS1 + OpenCV Anwendung (aufgelistet): Kamerakalibrierung; QR-Code
• Zusätzliche ROS + OpenCV Themen (aufgelistet): 3.Menschliche Pose-Schätzung; 4. Zielerkennung; 5. ROS+Opencv Grundlagen; 6. Gesichtserkennung; 7. Harris-Eckenerkennung; 8. Zielverfolgungsalgorithmus; 9. Konturmoment; 10. Polygonumriss; 11. Diskrete Fourier-Transformationsalgorithmus; 12. Kantenerkennungsalgorithmus; 13. Gesichtserkennungsalgorithmus; 14. Optischer Fluss-Erkennungsalgorithmus; 15. Konturerkennung; 16. Allgemeine Konturerkennung; 17. Merkmalspunktverfolgung; 18. HLS-Farbfilterung; 19. Hough-Kreis-Erkennung; 20. Hough-Linien-Erkennung; 21. HSV-Farbfilterung; 22. LK-Optischer-Fluss-Algorithmus; 23. Menschenerkennungsalgorithmus; 24. Phasenabhängige Verschiebung; 25. Bildpyramiden-Sampling-Algorithmus; 26. RGB-Farbfilterung; 27. Klare Hintergrund-Erkennung; 28. Vereinfachter Optischer-Fluss-Algorithmus; 29. Einfacher Filter; 30. Schwellenwert-Bildverarbeitung; 31. Wasserscheiden-Segmentierungsalgorithmus; 32. Datenkonvertierung und Punktwolke; 33. AR Vision; 34. AR QR-Code; 35. Farberkennung; 36. Objektverfolgung
• ROS2 Grundkurs (aufgelistet): Einführung in ROS2; ROS2 Installation Humble; ROS2 Entwicklungsumgebung; ROS2 Arbeitsbereich; ROS2 Funktionspaket; ROS2 Knoten; ROS2 Themenkommunikation; ROS2 Dienstkommunikation; ROS2 Aktionskommunikation; ROS2 benutzerdefinierte Schnittstellennachricht; ROS2 Parameterdienstfall; ROS2 Meta-Funktionspaket; ROS2 verteilte Kommunikation; ROS2 DDS; ROS2 zeitbezogene API; ROS2 allgemeine Befehlswerkzeuge; ROS2 rviz2 Nutzung; ROS2 rqt Werkzeugkasten; ROS2 Launch-Startdatei; ROS2 Aufnahme- und Wiedergabewerkzeug; ROS2 URDF-Modell; ROS2 Gazebo-Simulationsplattform; ROS2 TF2 Koordinatentransformation
• ROS2 OpenCV Kurse (aufgelistet): ROS+opencv Anwendung; QR-Code-Erstellung und -Erkennung; AR Vision
• ROS2 mediapipe Kurs (aufgelistet): Handerkennung; Haltungserkennung; Gesamterkennung; Gesichtserkennung; persönliche Versicherungsidentifikation
• ROS2 Tiefenkamera-Serienkurse (aufgelistet): Tiefenkamera-Nutzung; Kalibrierung der internen Kameraparameter; Farbverfolgung; KCF-Objektverfolgung; ORB_SLAM2 Grundlagen; ORB_SLAM2 PCL-Mapping; ORB_SLAM2 Octomap-Mapping

Für Fragen zur Kompatibilität vor dem Kauf oder Unterstützung nach dem Kauf, kontaktieren Sie [email protected] or besuchen Sie https://rcdrone.top/.

Details

AI VIEW kombiniert binokulares Stereo und strukturiertes Licht, um schnelles RGB-D-Tiefensensing für ROS-Roboterprojekte bereitzustellen.

Funktioniert auf gängigen Roboterplattformen, einschließlich Raspberry Pi, Jetson und PC, für Kartierungs-, Mess- und Wahrnehmungsaufgaben.

Detaillierte mechanische Zeichnungen und Kerndaten helfen bei der Gehäusegestaltung und der Planungsintegration von Robotern.

Binokulares strukturiertes Licht verwendet Links/Rechts-Abgleich und Triangulation, um die Genauigkeit der Tiefenwahrnehmung zu verbessern.

Kompakte Bauform passt leicht auf Roboterarme und mobile Plattformen, wo Platz und Gewicht eine Rolle spielen.

Weites Tiefen-Sichtfeld unterstützt Nahbereichswahrnehmung und breitere Szenenerfassung für Navigation und Verfolgung.

Ein kurzer Mindestbereich von 0,25 m hilft bei der Nahfeldsensorik, wie z.B. der Positionierung des Endeffektors.

Tiefenausgabe kann für 3D-Visualisierungs-Workflows wie Punktwolken und Umgebungsrekonstruktion verwendet werden.

Entwickelt, um besser gegen starkes Licht zu widerstehen, mit empfohlener Nutzung in Innenräumen für beste Ergebnisse.

ROS1- und ROS2-Unterstützung hilft, die Integration in bestehende Robotersoftware-Stacks zu vereinfachen.

SDK-Tools bieten Gerätekonfiguration, Stream-Erfassung und Zugriff auf Punktwolken-Daten für die Entwicklung.

Eine optionale verstellbare Halterung ermöglicht flexible Montagewinkel während der Roboterprototypenentwicklung und -tests.

Erhältlich als Kamera allein oder im Bundle mit einer winkelverstellbaren Halterung für einfachere Installation.

Schritt-für-Schritt-Kursmaterialien decken gängige RGB‑D-Themen von der grundlegenden Einrichtung bis zu fortgeschrittenen Funktionen ab.

Beispielprojekte umfassen SLAM-Kartierung, AR-Tags, OpenCV-Verarbeitung und Tiefenkartenanwendungen zum Lernen.

Die AI VIEW binokulare strukturierte Licht-RGBD-Tiefenkamera wird als kompatibel mit Raspberry Pi, NVIDIA Jetson und ROS1/ROS2-Roboterplattformen präsentiert.

Das SDK enthält Wrapper für ROS1/ROS2 und gängige Sprachen und Plattformen wie C/C++, Java, Python, Windows, Linux, Android und Unity.

Die Yahboom AI VIEW strukturierte Licht RGB-D-Kamera verfügt über ein kompaktes schwarzes Gehäuse mit zwei Frontlinsen und einem USB-C-Anschluss für PC- oder Robotereinrichtungen.

Das Yahboom AI VIEW Tiefenkamera-Kit enthält ein USB‑C-Kabel sowie eine Montagehalterung und Hardware für eine einfachere Roboterintegration.

Die verstellbare Winkelhalterung und die Abmessungen der festen Grundplatte helfen bei der Planung der Montage und Lochabstände für eine ordentliche Roboterinstallation.

Die Yahboom AI VIEW RGB-D Tiefenkamera verwendet ein kompaktes binokulares Frontlayout, das sich leicht auf ROS-Robotern montieren lässt.