Yahboom DOFBOT SE 6DOF Roboterarm Virtuelle Maschinenversion, ROS2 Humble Python KI Vision Großes Modell-Kit

Yahboom

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Version Standard-Kit Superior Kit

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Übersicht

DOFBOT SE ist ein KI-gesteuerter Vision Roboterarm (virtuelle Maschinenversion) von Yahboom. Es handelt sich um einen 6-DOF-Desktop-Roboterarm, der Steuerungsentscheidungen auf einer PC-seitigen virtuellen Maschine generiert und die Gelenke über einen STM32-Controller antreibt. Das System ist um ROS2 herum konzipiert, um Kinematik (vorwärts/rückwärts), Bewegungsplanung, MoveIt-Simulation und Kollisionsvermeidung zu unterstützen, während es auch die KI-Vision-Interaktion für Aufgaben wie Farbenerkennung, Verfolgung und Objektgreifen ermöglicht.

Hauptmerkmale

PC-Virtual-Maschine-Hauptsteuerung: verwendet eine PC-Virtual-Maschine, um ARM-Entwicklungsboards zu ersetzen; Mac nicht unterstützt.
ROS2-Entwicklung: ROS2-Robotersteuerungssystem (Bild spezifiziert ROS2 Humble), unterstützt Bewegungsplanung, Simulation und verwandte Arbeitsabläufe.
6 DOF-Serienbus-Servosteuerung: integrierte Steuerung für Mehrgelenkbewegung und Greifen.
AI-Vision-Interaktion: 2D-Flugzeugvision mit Funktionen wie Farberkennung/-verfolgung/-greifen und Gestenerkennung.
Interaktion mit großem AI-Modell (Verfügbarkeit der Funktion hängt von der Version ab): Bilder beschreiben multimodale Fähigkeiten (Text/Stimme/Vision) einschließlich skalierbarer RAG-Wissensbasis, natürlichem Sprachdialog und visuellem Szenenverständnis.
Mehrere Steuerungsmethoden: Text gibt mobile App, drahtlosen Griff und PC-Softwaresteuerung an.

Spezifikationen

Modell	DOFBOT SE (Virtuelle Maschinenversion)
Hauptsteuerung	PC-Virtuelle Maschine
Freiheitsgrad	6
Armlänge	350mm
Greifer Öffnungs-Schließwinkel	6cm
Wiederholbare Positioniergenauigkeit	±0.5mm
Strukturtyp	Traditionelle Roboterarmstruktur
Kamera	USB HD-Kamera
Visuelle Dimension	Flaches 2D-Bild
Stimme	AI-Großmodell-Sprachmodul + Lautsprecher
Anzeige	/
Funktionen (Bildtext)	Interkonnektionssteuerung; MoveIt Bewegungsplanung; Rviz Robotersimulation; 2D visuelle Interaktion; Sprachinteraktion; AI-Großmodell
Positionierung (Bildtext)	Virtuelle Maschinenversion Einstiegsmodell AI-Roboterarm
ROS-System (Bildtext)	ROS2 Humble

Kameraauflösungs-Hinweis: der bereitgestellte Text beschreibt ein 0.3MP-Kamera, und auch ein 30MP-Kameramodul unter „Professionelle Hardware-Konfiguration“. Bilder spezifizieren eine USB-HD-Kamera, zeigen jedoch keinen Megapixel-Wert. Für die Bestätigung des genauen gelieferten Kameramoduls kontaktieren Sie [email protected] oder besuchen Sie https://rcdrone.top/ .

Software & Steuerung

ROS2-Steuerung: vereinfacht die 6 DOF-Serienbus-Servobewegungssteuerung; unterstützt Vorwärtslösung, Rückwärtslösung und Bewegungsplanung (Text).
MoveIt + RViz: Bilder listen MoveIt-Bewegungsplanung und RViz-Roboterarmsimulation auf.
Virtuelle Maschinen-Serienkommunikation: Bilder beschreiben das Senden von Anweisungen von der virtuellen Maschine an einen STM32-Co-Prozessor über einen seriellen Port, um jedes Gelenk zu steuern.
Fernsteuerungsmethoden (Text): Mobile App, drahtloser Griff und PC-Software.

KI Vision, Gesten- und Modelltraining (wie beschrieben)

KI-Visuelle Erkennung/Zielverfolgung: Farberkennung & Verfolgung; Farbgreifen; Farbinteraktion; Abfallsortierung; Farbblockstapeln; „Greifspiel“.
Gesteninteraktion (MediaPipe): Gestensteuerung der Roboterarm-Aktionsgruppe; Gestenerkennung Steuerstapel; Haltungssteuerung des Roboterarms; Roboterarm-Erkennung und Verfolgung der Handfläche.
Algorithmus-Frameworks (Bildtext): Inverse Kinematik-Algorithmus; YOLOv11; OpenCV; MediaPipe.
Tiefenlernen & Modelltraining (Bildtext) : unterstützt benutzerdefiniertes Training und Modellquantifizierungsbereitstellung; gezeigte Beispiele umfassen Müllklassifizierung und Modelltraining (YOLOv11 Fallpräsentation).

Hinweise in Bildern gezeigt: „Der Mülleimer ist nicht im Lieferumfang enthalten." „Modelltraining erfordert, dass sich die Benutzer selbst schulen.”

Versionsunterschiede (Bildtext)

	Standardversion	Überlegene Version
Unterstützung der Hauptsteuerung	PC-Virtual Machine
AI-Großmodell-Sprachmodul	Nein	Ja
AI-Großmodelfunktion	Nein	Ja
AI-visuelle Interaktion	Ja	Ja
ROS-System	ROS2 Humble
Empfohlene Benutzer	Geeignet für das Erlernen von AI-Visuellen Funktionen	Geeignet für das Erlernen von AI-Großmodellen, AI-Sprachinteraktion und AI-Visuellen Funktionsanwendungen

Anwendungen

ROS2 Lernen und Forschung: Kinematik, Bewegungsplanung, MoveIt-Simulation und Kollisionsdetektion.
AI-Vision-Demos: Objektverfolgung, Farberkennung, Greifen und Platzieren sowie Sortier-Workflows.
Multimodale Interaktionsdemos (wie beschrieben): Videoanalyse, Langbefehl-Aktionssteuerung, intelligente Handhabung und 3D-Raumsortierung.

Tutorials & Videos

Tutorial-Link: Yahboom DOFBOT SE Roboterarm

Details

Yahboom DOFBOT SE 6DOF robotic arm (virtual machine version) kit overview and key specs table

DOFBOT SE kombiniert einen 6-DOF-Desktop-Arm mit PC-seitiger virtueller Maschinensteuerung und ROS2 Humble Workflows für Lernen und Entwicklung.

DOFBOT SE virtual machine main control comparison table with arm span, accuracy and supported functions

Die Hauptsteuerung der virtuellen Maschine reduziert die Hardwareabhängigkeit, während Kernfunktionen wie Bewegungsplanung, RViz-Simulation und 2D-Visuelle Interaktion erhalten bleiben.

DOFBOT-PRO configuration chart with depth camera option and 3D spatial vision notes

Eine höhere Konfiguration fügt tiefenbasierte 3D-Visuelle Interaktion für räumliche Wahrnehmung und Greifanwendungen hinzu.

JETCOBOT configuration chart listing 7 DOF and ROS/MoveIt-related functions

Andere Armoptionen in der Serie heben verschiedene DOF- und Strukturwahlen für spezifische Forschungs- und Lehrbedürfnisse hervor.

Infographic: PC virtual machine replaces ARM development boards, comparing DOFBOT SE vs Raspberry Pi/Jetson control

Im Vergleich zu ARM-Entwicklungsboards betont der PC-Virtual-Machine-Ansatz einfachere Erweiterung, Backup/Wiederherstellung und kosteneffektive Entwicklung.

Jetson version banner button for robotic arm kits

DOFBOT SE product introduction poster for virtual machine version, AI large model vision and ROS2 development

Entwickelt für ROS2-Entwicklung, unterstützt DOFBOT SE AI-Visionsinteraktion und Multi-Gelenk-Servo-Steuerung in einer kompakten Desktop-Form.

Feature overview: multimodal AI, 6DOF integrated arm, visual interaction apps, accessories, tutorials, virtual machine control

Multimodale Interaktion, visuelle Anwendungen und Schritt-für-Schritt-Tutorials helfen, vom ersten Bewegungsablauf zu praktischen AI-Visionsaufgaben überzugehen.

Differences in configuration chart comparing standard vs superior versions and supported AI/ROS features

Wählen Sie die Konfiguration, die Ihren Bedürfnissen entspricht, von ROS2 Humble Grundlagen bis hin zu erweiterten AI-Großmodell-Fähigkeiten.

Deploying AI large models page covering language, voice and vision model interaction examples

Große Sprach-, Sprach- und Visionsmodelle ermöglichen natürlichere Befehle und Rückmeldungen während des Betriebs des Roboterarms.

Multimodal large model applications: video parsing, long command action control, intelligent handling and 3D sorting

Anwendungsdemos konzentrieren sich darauf, natürliche Befehle in wiederholbare Aktionen umzuwandeln, wie das Handhaben und Sortieren von Sequenzen.

Embodied intelligence demos: color block return, visual tracking, garbage sorting and intentional speculation tasks

AI large model functions grid: math, problem solving, nutrition analysis, English spelling, Q&A and cooking tasks

Multimodales Verständnis unterstützt verschiedene szenarien im Klassenzimmerstil wie Q&A, Analyse und geführte Aufgabenausführung.

AI visual recognition and target tracking: color tracking, grab game, color grabbing, waste sorting and stacking

2D-Vision-Funktionen umfassen Farberkennung, Zielverfolgung und geführtes Greifen für interaktive Tischprojekte.

MediaPipe gesture control and deep learning training examples for classification and model training

Gestenerkennung und Modelltraining-Inhalte erweitern die Interaktion über den Greifer hinaus für reichhaltigere KI-Kontroll-Experimente.

Inverse kinematics algorithm and MoveIt simulation control screen for DOFBOT SE robotic arm

ROS2-Kinematik plus MoveIt-Simulation hilft, Trajektorien zu validieren, bevor Bewegungen am echten Arm ausgeführt werden.

URDF kinematic simulation model in RViz with trajectory planning, collision detection and spatial grasp examples

ROS robot operating system page: ROS2 Humble badge and cross-platform remote control options (app, PC, handle)

ROS2 Humble-Unterstützung und mehrere Steuerungsmethoden—Mobile App, PC-Steuerung und drahtloser Griff—passen zu verschiedenen Lernumgebungen.

Yahboom DOFBOT SE robotic arm app control screen showing gesture grabbing plus remote, tracking, calibration, and sorting modes

Die DOFBOT SE App umfasst Gestensteuerung zusammen mit Fernsteuerung, Tracking, Servokalibrierung und Sortiermodi für flexible Bedienung.

Yahboom DOFBOT SE 6DOF robotic arm demo with face tracking UI and custom action group learning controls

Der DOFBOT SE Roboterarm unterstützt Gesichtserkennungstracking und das Lernen von benutzerdefinierten Aktionsgruppen für wiederholbare Bewegungssequenzen.

Yahboom DOFBOT SE 6-DOF robotic arm with USB camera and labeled joints J1–J6 on base platform

Das DOFBOT SE 6-DOF Roboterarm-Kit verfügt über eine USB-Kamera, ein STM32-Kernboard und klar gekennzeichnete J1–J6-Gelenke, mit optionaler Unterstützung für Lautsprecher und AI-Sprachmodul.

Yahboom DOFBOT SE 6DOF robotic arm kit with intelligent serial bus servos and labeled extension board layout

Das DOFBOT SE Kit kombiniert einen 6DOF servo-gesteuerten Arm mit einer Erweiterungsplatine, die klar gekennzeichnete Anschlüsse und Header für die Verkabelung von Peripheriegeräten und Stromversorgung bietet.

Yahboom DOFBOT SE kit accessories with USB camera module, 2.4G wireless gamepad receiver board, and voice module

Das DOFBOT SE Kit enthält ein USB-Kameramodul, einen 2.4G drahtlosen Griff mit Empfängerplatine und ein AI-Sprachmodul mit Lautsprecher und Verkabelung für einfache Integration.

Yahboom DOFBOT SE course outline displayed on a laptop screen with modules for setup, programming, and vision lessons

Der Kursplan des DOFBOT SE umfasst Einrichtung, Kalibrierung, Fernsteuerung und Programmierlektionen, einschließlich AI-Vision-Module.

Course outline screenshot for Yahboom DOFBOT SE 6DOF robotic arm kit, listing AI large model and ROS2/Python lessons

Der Lernplan des Kits umfasst Grundlagen großer Modelle, Einrichtung der Umgebung und praktische Projekte wie das Konfigurieren eines API-Schlüssels und die Integration von AI-Funktionen.

Yahboom DOFBOT SE tutorial and open-source code list showing course folders and ROS2/AI video tutorial sections

Das Kit enthält strukturierte Open-Source-Code-Ressourcen und Schritt-für-Schritt-Video-Tutorials, die AI-Großmodell-Funktionen und ROS2-Grundlagen abdecken.

Yahboom DOFBOT SE robotic arm kit graphic offering 3D model file and technical support/after-sales service chat examples

Das DOFBOT SE Kit beinhaltet den Zugang zu einer einfachen 3D-Modell-Datei und bietet technischen Support mit After-Sales-Service.

DOFBOT SE 6DOF robotic arm dimensions drawing with millimeter measurements and key specs like Pi, Ubuntu 22.04 and ROS2 Humble.

DOFBOT SE enthält eine Millimeter-Dimension-Umrisszeichnung und eine schnelle Spezifikationsliste, die die Onboard-Plattform und die Softwareumgebung wie Ubuntu 22.04 mit ROS2 Humble und Python abdeckt.