Yahboom DOGZILLA S1/S2 12DOF KI-Roboterhund für Raspberry Pi 5 (ROS2 Humble) Vision + LiDAR (S2)

Überblick

DOGZILLA S1/S2 ist eine Desktop-12DOF-AI-Roboterhund -Plattform für Raspberry Pi 5 (ROS2 Humble), entwickelt für das Lernen von verkörperter Intelligenz und die Robotikentwicklung. Es integriert AI-Visuelle Interaktion, Roboterkinematik (inverse Kinematik) und Sensor-Feedback, um omnidirektionale Bewegung und sechsdimensionale Haltungskontrolle zu unterstützen. Das System umfasst einen Ganzmetall-Aluminiumlegierungskörper, integrierte IMU- und Gelenkpositionssensoren für Echtzeit-Feedback zu Haltung, Gelenkwinkeln und Drehmomenten sowie eine Kamera für AI-Vision-Anwendungen.

DOGZILLA führt auch multimodale große Modellfähigkeiten ein, die intelligente Sprachdialoge und Szenenverständnis unterstützen. Bei Fragen zur Konfiguration, Auswahl oder technischem Support kontaktieren Sie https://rcdrone.top/ oder senden Sie eine E-Mail an [email protected].

Hauptmerkmale

• 12DOF bionische quadrupede Bewegung mit selbstbalancierender Haltungsanpassung.
• Vollmetall-Aluminiumlegierungskörper mit stoßdämpfender Silikonfußleiste und ABS-verschleißfestem Fußende.
• Sensor-Feedback: 6-Achsen-IMU-Lagesensor und Gelenkservo-Winkelrückmeldung / Gelenkpositionssensoren.
• KI-Vision-Funktionen (ROS2 + OpenCV) wie Etikettenerkennung, Gesichtserkennung, Zielverfolgung und visuelle Linienpatrouille.
• Mehrere Steuerungsmethoden: APP, Handsteuerung, Webseiten, Computertastaturen; unterstützt APP-Kartennavigation.
• Eingebaute 20 bionische Aktionsgruppen (Beispiele gezeigt): Händeschütteln, Hinsetzen, Nahrung suchen, Sich strecken, Markieren.

KI-Großmodell & Verkörperte Intelligenz

Drei KI-Großmodelle

• Großes Sprachmodell: Echtzeitverbindung; versteht Textanweisungen und reagiert flexibel (Beispiele gezeigt: Textgenerierung, Q&A, Wissenschaftszusammenfassung).
• Großes Sprachmodell: Das AI-Sprachmodul für große Modelle unterstützt die Echtzeitumwandlung zwischen Sprache und Text, semantisches Verständnis, intelligente Sprach-Q&A und Sprachsteuerung.
• Visuelles Großmodell: Die hochauflösende Kamera kann Bildinhalte identifizieren und analysieren; unterstützt multimodale Anwendungen von Bildern und Text, einschließlich der Generierung von Bildern aus Sprachbefehlen.

Verkörperte Intelligenzfunktionen (Beispiele gezeigt)

• Autonomes Linienverfolgen: Identifiziert und verfolgt Linien verschiedener Farben in Echtzeit.
• Verkörperter intelligenter Roboterhund: Versteht Benutzeranweisungen und reagiert mit unterschiedlichem Feedback in Kombination mit visuellen Erkennungsinhalten.
• Multimodales Großmodell + SLAM-Kartierungsnavigation: S2-Version exklusive Funktion (siehe LiDAR-Abschnitt).

LiDAR-Funktionen (nur S2)

• TOF-Laser-LiDAR für SLAM-Kartierungsnavigation; unterstützt LiDAR-Folgen und -Vermeidung.
• LiDAR-Modul spezifiziert als MS200-Laser-LiDAR (auch angezeigt als MS200TOF-Laser-LiDAR), mit 360° schneller Umgebungserfassung.
• Gezeigte Funktionen: Navigationshindernisvermeidung, Kartograph-Kartierung, Mobile APP-Kartierungsnavigation, LiDAR-Patrouille, LiDAR-Folgen, LiDAR-Wache, LiDAR-Vermeidung.

Hinweis: Die TOF-Laser-LiDAR-Funktionen sind nur für S2 verfügbar.

AI-Visuelle Erkennungsfunktionen (Beispiele gezeigt)

• Mediapipe-Entwicklung
• Tag-Erkennung
• AR-Sicht
• Tag-Verfolgung
• Farberkennung
• Gesichtserkennung
• Zielverfolgung
• Hinderniserkennung
• QR-Code-Erkennung
• Visuelle Verfolgung

Auch angegeben: 10+ KI-Visuelle Erkennungstechnologie-Lösungen.

Spezifikationen

DOGZILLA Serienvergleich (wie angegeben)

Raspberry Pi 5 (optional, wie angegeben)

• Leistung angegeben als 2~3 Mal die des Raspberry Pi 4B
• Rechenleistung: Etwa 500GFLOPS
• GPU: Broadcom Videocore VII
• CPU: 64-bit 2.4 GHz Quad-Core

Hardware-Struktur (gekennzeichnete Teile gezeigt)

• MS200 Laser-Lidar (Nur für S2)
• HD-Kamera
• AI-Großmodell-Sprachmodul
• Lautsprecher und Lautsprecherbasis
• Gehäuse aus Aluminiumlegierung in Vollmetall
• Raspberry Pi 5 Board (Optional)
• OLED-Display
• ESP32 Hochleistungs-Co-Prozessor
• Serieller Bus-Servo
• Lithium-Batteriepack
• Silikon-Fußstange; ABS-verschleißfeste Fußspitze

Hinweis zur Handhabung gezeigt: Servo ist ein anfälliges Teil, nicht drücken.

Software & Entwicklung

• ROS2-System (ROS2 Humble im Produkttitel angegeben), Python-Programmierunterstützung, RVIZ-Simulation.
• ROS2 + OpenCV-Workflows für KI-Vision-Funktionen (oben aufgeführte Beispiele).

Anwendungen

• Bildung und wissenschaftliche Forschung
• Experimente mit künstlicher Intelligenz
• Prototyping von Servicerobotern und Erforschung verkörperter Intelligenz

Anleitungen & Videos

Anleitungslink: http://www.yahboom.net/study/DOGZILLA

Details

Eine desktopbereite 12DOF-Roboterhund-Plattform, entwickelt für Raspberry Pi Robotik-Lernen, KI-Visions- und verkörperte Intelligenzprojekte.

Entwickelt für ROS2-Entwicklung mit Optionen wie SLAM-Kartennavigation (S2) neben KI-Visions- und Anleitungsmaterialien.

12 Freiheitsgrade plus Sensor-Feedback unterstützen die stabile Gangsteuerung, Haltungsanpassung und Kinematik-Experimente.&

Laufende Hardware- und Software-Upgrades fügen Funktionen wie Sprachinteraktion, Raspberry Pi 5-Unterstützung und S2 LiDAR-Navigation hinzu.

Die Kernfunktionen umfassen KI-Sicht, bionische Aktionsgruppen, mehrere Steuerungsoptionen und ROS2-Tools für Entwicklung und Lernen.

Integrierte Kamera- und Sprachhardware ermöglichen multimodale Interaktionen für Aufgaben wie visuelle Erkennung, Sprachdialoge und Feedback.

Multimodale Großmodelfunktionen unterstützen Text-Q&A, Sprachsteuerung und kamerabasierte Szenenverständnis-Workflows.

Verkörperte Intelligenzfunktionen verbinden Wahrnehmung und Bewegung, von Verhaltensverfolgung bis zur Navigationskartierung auf S2.

KI-Sicht-Demos decken gängige OpenCV/ROS2-Lernthemen wie Erkennung, Verfolgung und Hindernisbewusstsein ab.

S2 fügt ein TOF-Laser-LiDAR-Modul für SLAM-Kartierung, autonome Vermeidung und LiDAR-Verfolgungsverhalten hinzu.

Verwenden Sie den Serienvergleich, um zwischen den S1- und S2-Konfigurationen zu wählen, einschließlich LiDAR- und kartierungsbezogener Funktionen.

Eine Bibliothek bionischer Aktionsgruppen hilft, die Steuerung des Gangs und Interaktionsverhalten während Übungen und Lektionen zu demonstrieren.

Die Ganzmetallkonstruktion kombiniert sich mit IMU und Rückmeldung des Gelenkwinkels, um wiederholbarere Haltungs- und Bewegungstests zu unterstützen.

Optionale Unterstützung für Raspberry Pi 5 bietet stärkere Rechenleistung für ROS2-Entwicklung und Onboard-AI-Workloads.

Ein modulares internes Layout erleichtert das Verständnis wichtiger Komponenten wie Kamera, Batteriepack und optionalem S2 LiDAR.

ROS2 + RViz-Workflows unterstützen die Analyse der inversen Kinematik, die Gangplanung und die Simulation neben realen Robotertests.

Steuerungsoptionen reichen von mobiler App und Kartennavigation bis hin zu Websteuerung, Gamepad-Bedienung und Tastatureingaben.

Der Lehrmodus ermöglicht es einem Roboter, als Master zu agieren, sodass ein anderer die gleiche Beinbewegung für schnelle Demonstrationen nachahmen kann.

Yahboom DOGZILLA S1/S2 wird mit Zugang zu systematischen Tutorial-Kursen über den bereitgestellten Online-Link geliefert.

DOGZILLA S1/S2 umfasst eine breite Palette von KI- und Steuerungsmodi—wie ROS2/OpenCV Vision, Gesichtserkennung, Linienverfolgung und Sprachsteuerung—für flexible Projekte.

DOGZILLA Steuerungstutorial-Ordner decken grundlegende und fortgeschrittene Themen wie Farberkennung, Gesichtserkennung, QR-Code-Steuerung und Sprachinteraktion ab.

Yahboom DOGZILLA S1/S2 wird mit organisierten Tutorials für LiDAR-Kartennavigation, Sprachsteuerung und ROS2-Grundvideos mit englischen Untertiteln geliefert.

DOGZILLA S1/S2 Abmessungen werden für Ein- und Ausgeschaltet-Positionen angegeben, einschließlich einer ungefähren Länge von 246–250 mm und einer Höhenbereich von 93–170 mm für die Planungsanpassung.

DOGZILLA S1/S2 verwendet Raspberry Pi 5 ROS Master Control mit 12DOF Bus-Servos, einer 5MP Kamera und einer 7,4V 5000mAh Batterie.

Das DOGZILLA S2 LiDAR-Modul bietet einen 360°-Scanwinkel mit 4.500 Punkten/s und einem Distanzmessbereich von 0,03–12 m.

Die DOGZILLA S1/S2 Kits enthalten die Hauptkomponenten, einen Gamepad-Controller, eine 64G TF-Karte mit Leser, einen Lautsprecher, ein Kameramodul sowie grundlegende Werkzeuge und Schrauben, wobei das Raspberry Pi Board als optional aufgeführt ist.

Optionale Aluminiumverpackung bietet einen schützenden Transportkoffer, und die DOGZILLA S2 Version listet einen MS200 Laser-Lidar mit seriellem Adapterboard und Verbindungskabel auf.