Yahboom DOGZILLA-Lite 15DOF Vierbein-Roboterhund mit Raspberry Pi CM5, 3DOF-Arm, 5MP-Kamera
Yahboom DOGZILLA-Lite 15DOF Vierbein-Roboterhund mit Raspberry Pi CM5, 3DOF-Arm, 5MP-Kamera
Yahboom
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Übersicht
DOGZILLA-Lite ist ein 15-DOF Desktop-AI-bionischer vierbeiniger Roboterhund mit einem integrierten Roboterarm und Endgreifer für Greif- und Handhabungsaufgaben. Er verwendet einen Ganzmetallkörper (Aluminiumlegierung) und ist mit einem integrierten Raspberry Pi CM5-Modul für AI-Visuelle Interaktion ausgestattet, einschließlich Gesichtserkennung, Objekterkennung und multimodaler Großmodell-Interaktion (Text, Stimme und Vision). Ein vorderes 2,0-Zoll-IPS-Display unterstützt die Echtzeit-Interaktionsanzeige und 35 dynamische Ausdrücke.
Für Produktauswahl oder technische Fragen kontaktieren Sie den Support unter https://rcdrone.top/ oder per E-Mail [email protected].
Hauptmerkmale
- 15-DOF bionisches Design: 12DOF Vierbeiner + 3DOF Roboterarm (einschließlich Endgreifer) für flexibles Greifen und präzise Steuerung.
- Haltungsstabilität und Bewegungssteuerung: 15 hochpräzise 2.3KG·CM Bus-Servos, 6-Achsen-IMU-Lagesensor, inverse Kinematik-Algorithmen; unterstützt omnidirektionale Bewegung, 6D-Haltungskontrolle, dynamisches Gleichgewicht und mehrere Bewegungsmuster.
- Multimodale Großmodell-Interaktion: großes Sprachmodell, Sprachgroßmodell (Sprach-zu-Text / Text-zu-Sprach-Interaktion über Mikrofon und Lautsprecher) und visuelles Großmodell (Bildverständnis und -analyse mit Feedback).
- Integrierte CM5-Modul-Interaktionshardware: 2,0-Zoll-IPS-Farbdisplay, vier programmierbare Tasten, 5MP HD-Kamera, Mikrofon und Lautsprecher.
- Vorinstalliertes GUI-Programm: mehr als 40 funktionale Funktionen für schnelle praktische Erfahrungen.
- Duale APP-Steuerung: Bluetooth-APP für Bewegungs-/Armsteuerung; WiFi-APP für Echtzeit-Bildübertragung (FPV-ähnliches Steuerungserlebnis).
- Beispiele für KI-gestützte visuelle Erkennung: 3D-Objekterkennung, Gesichtserkennung, Kennzeichenerkennung, Zielerkennung, Emotionserkennung, Bewegungserkennung und -zählung, Handflächensteuerung, Erkennung des menschlichen Skeletts, Gesichtsnachverfolgung, Farbverfolgung, QR-Code-Bewegungssteuerung, Gestenverfolgung, Gestensteuerung (1/2/3/4/5/6/Gut/OK/Faust) und „Pinsel“ (Fingerzeichnung).
- Funktionen im Zusammenhang mit dem Roboterarm: Fernsteuerung über APP; visuelle Erkennung und Handhabung; Linienverfolgung mit Hindernisentfernung durch den Arm; Sprachsteuerung über ein großes Sprachmodell.
- Eingebaute bionische Aktionen: 20 eingebaute bionische Aktionsgruppen.
Spezifikationen
| Produkt | DOGZILLA-Lite |
| Freiheitsgrade (DOF) | 15DOF |
| Beine / Arm DOF | 12DOF Vierbeiner + 3DOF Roboterarm (einschließlich Endgreifer) |
| Körpermaterial | Aluminiumlegierung / Ganzmetallkörper |
| Hauptsteuerung | Raspberry Pi CM5 Modul (integriert) |
| Servo-Spezifikation | 15 Bus-Servos, 2.3KG·CM |
| IMU | 6-Achsen-IMU-Sensor |
| Anzeige | 2.0-Zoll IPS-Farbdisplay; 35 dynamische Ausdrücke; 320 x 240 Pixel Vollfarbe |
| Tasten | Vier programmierbare Tasten |
| Kamera | 5MP HD-Kamera; 5MP OV5647 Kamera |
| Mikrofon / Lautsprecher | Duales MEMS-Mikrofon; Kavitationslautsprecher |
| Batterie | 7,4V 2500mAh Batteriepack (2500mAh Lithiumbatterie) |
| Batteriebetriebszeit | 2,2 Stunden |
| Abmessungen (eingeschaltet) | 240,5*142,9*168.5mm |
| Gewicht | Etwa 596g |
| Fernbedienung | WiFi-Fernbedienungs-APP / Bluetooth-Fernbedienungs-APP / Web-Fernbedienung |
| ROS-Unterstützung | X |
Anwendungen
- Programmierung lernen und Robotik-Ausbildung
- AI-Vision-Experimente (Objekterkennung, Gesichtserkennung/-verfolgung, Gesteninteraktion usw.)
- Verkörperte Intelligenz-Demos (Vision + Stimme + Bewegung + Greifen)
- Kreative interaktive Projekte und Technologieforschung
Handbücher
- Tutorial-Link: http://www.yahboom.net/study/DOGZILLA-Lite
Details
Ein 15-DOF-Desktop-Quadruped mit integriertem Arm und Greifer, entwickelt für AI-Interaktion und praxisnahes Robotik-Lernen.
Raspberry Pi CM5 Computing, Kamera, Mikrofon und Lautsprecher sind für Vision, Sprache und multimodale Interaktion integriert.
Multimodale Funktionen verbinden Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und Ausführung – einschließlich visuellen Verständnisses und armgestützter Handhabung.
Kernfähigkeiten umfassen bionische Aktionsgruppen, mehrere Vision-Anwendungen, Echtzeitsteuerung und geführte Lernressourcen.
Überspringen Sie die CM5-Details hier, wenn sie bereits oben behandelt wurden; verwenden Sie diese Grafik als unterstützenden technischen Kontext.
Sprach-, Sprach- und visuelle KI-Modi ermöglichen Text-Q&A, Sprachinteraktion und kamerabasiertes Verständnis.
Sprachbefehle und Szenenverständnis arbeiten zusammen, um Aktionen und Reaktionen in Echtzeit auszulösen.
Autonome Demos umfassen Objektauswahl, Farbspurverfolgung und Befehlsausführung während Aufgaben.
Der 3DOF-Arm und der Greifer unterstützen app-gesteuertes Greifen, visuell unterstützte Handhabung und Aufgaben zur Hindernisbeseitigung.
Eine breite Palette von Vision-Demos umfasst Objekt-/Zielerkennung, Verfolgung, Gesten und andere kamerabasierte Interaktionen.
Gestenähnliche Eingaben wie Handflächensteuerung, Skelett-Erkennung und Gesichtserkennung ermöglichen spielerische interaktive Verhaltensweisen.
Zusätzliche Kamera-Demos beinhalten Farbverfolgung, QR-gestartete Bewegungen und Multi-Gesten-Steuerungsoptionen.
Ein Vergleich nebeneinander hilft, das richtige DOGZILLA-Modell basierend auf Rechenleistung, Sensoren und Funktionen auszuwählen.
Eingebaute bionische Aktionsgruppen liefern lebensechte Bewegungen wie Händeschütteln, Hinsetzen, Strecken und mehr.
Die vorinstallierte GUI bringt viele Funktionen an einen Ort für schnelles Testen, Demos und Konfiguration.
Schritt-für-Schritt-Video-Tutorials unterstützen die Einrichtung, Programmierung und Erkundung von Funktionen vom Anfänger bis zur fortgeschrittenen Nutzung.
Der vordere IPS-Bildschirm bietet ausdrucksstarkes Feedback mit 35 dynamischen Ausdrücken für eine ansprechendere Interaktion.
Nützliche Funktionen umfassen Aufzeichnung, Haltung/Servo-Telemetrie, Batteriemonitoring und Multi-Roboter-Steuerungsleistung.
Der DOGZILLA-Lite-Inverse-Kinematik-Algorithmus unterstützt die Gangplanung mit Hindernisüberquerung, Gehen, Kriechen und omnidirektionalen Bewegungsmodi.
DOGZILLA-Lite unterstützt plattformübergreifende Fernsteuerung über Bluetooth und WiFi-Mobile-Apps sowie Computer-Websteuerung.
DOGZILLA-Lite unterstützt einen Lehrmodus zum manuellen Bewegen eines Beins und Aufzeichnen von Gelenkwinkeln für die Bewegungswiedergabe.
DOGZILLA-Lite verwendet ein Raspberry Pi CM5 Modul mit einer ESP32 Treiberplatine zur Steuerung der Servos und des IMU, mit Unterstützung für Peripheriegeräte wie Kamera, SD-Karte, Bildschirm, Mikrofon und Lautsprecher.
DOGZILLA-Lite enthält einen 3-DOF-Roboterarm hinten mit einem Endgreifer, der für einen Greifbereich von 14,4–53,6 mm ausgelegt ist, um kleine Objekte aufzuheben.
DOGZILLA-Lite kombiniert einen Ganzmetall-Quadruped-Körper mit einem 6-Achsen-IMU, 2500mAh-Akku und einer seriellen Bus-Servo-Struktur für einfachere Montage und Wartung.
DOGZILLA-Lite wird mit einem organisierten Satz von Ordnern für KI-Interaktionsressourcen, große Modellinteraktion, Tutorial-Videos und Unterstützungsmaterialien geliefert.
Die Produktparameter von DOGZILLA-Lite listen die Gesamtabmessungen in Millimetern zusammen mit den wichtigsten Komponenten- und Leistungsdetails für die Planungsaufstellung auf.
Das DOGZILLA-Lite-Kit wird mit einer Aluminiumkiste, Lade- und Anzeigekabeln, einem Type-C-USB-Hub, einer TF-Karte, Werkzeugen und einer Bedienungsanleitung geliefert.
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