Yahboom MicroROS Selbstbalancierendes Roboterauto 4KG Traglast (Standard/AI Vision) ROS2 Humble TOF LiDAR SLAM
Yahboom MicroROS Selbstbalancierendes Roboterauto 4KG Traglast (Standard/AI Vision) ROS2 Humble TOF LiDAR SLAM
Yahboom
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Übersicht
Der Yahboom MicroROS Self-balancing Robot Car ist eine zweirädrige selbstbalancierende Roboterwagenplattform, die für das Lernen und die Entwicklung von ROS2 (Humble) entwickelt wurde. Sie integriert STM32 + ESP32 Dual-Prozessoren, ein Metallchassis, 520 Encoder-DC-Getriebemotoren, einen 6-Achsen-IMU-Lagesensor, ein Ultraschallmodul, TOF-Laser-LiDAR und ein OLED-Display. Mit der MicroROS-Funkkommunikation können Sensordaten (wie LiDAR, Odometer, 6-Achsen-Sensor und optionale Kamera) an ein PC-Virtual-Maschinensystem übertragen werden, um komplexe Rechenaufgaben zu erledigen und Entscheidungen für Kartierung und Navigation zu treffen.
Hauptmerkmale
- MicroROS drahtlose Kommunikation + virtuelle Maschinensteuerung für die Echtzeitübertragung von Sensordaten und Berechnungen auf der PC-virtuellen Maschine
- ROS2 Humble Unterstützung, mit RViz-Simulation zur Visualisierung des Systemstatus und der SLAM-Prozesse
- SLAM-Kartierung & Navigations unterstützung (Gmapping- und Kartographen-Algorithmen)
- LiDAR-Funktionen: Wandverfolgung, Wache (richtet sich auf das nächste Ziel), Verfolgung (verfolgt das nächste Ziel), Patrouille (scannt die Route und stoppt bei Hindernissen), Hindernisvermeidung
- Ultraschall-Hindernisvermeidung/-verfolgung Modi (umschaltbar)
- OLED-Datenanzeige (unterstützt die Anzeige des aktuellen Modus und der Spannung des Roboterautos)
- 4KG Traglast Fähigkeit; 3-Schicht-Strukturdesign mit einer oberen Plattform zum Tragen von Gegenständen/DIY-Erweiterung
- Klettern: unterstützt Steigungen von etwa 30°
- Synchronisierte Navigation/Steuerung mehrerer Maschinen (Multi-Roboter-Navigation auf derselben Karte; Steuerung mehrerer Maschinen mit Griff und Tastatur)
- App-Steuerung: Mapping-Navigations-App (iOS/Android) und Bluetooth-Fernsteuerungs-App (nur Android)
Für Produktauswahl, Einrichtungshilfe und Kundendienst kontaktieren Sie https://rcdrone.top/ oder senden Sie eine E-Mail an [email protected].
Standard vs AI Vision Version
- Standard Version: AI-Visuelle Interaktionsfunktionen werden nicht unterstützt.
- AI Vision Version: fügt ein ROS-WiFi-Kameramodul hinzu und unterstützt AI-Visions-Erkennung/Interaktion. Die AI-Vision-Version unterstützt das Ansehen von Videos in der Mapping-Navigations-App.
AI-Vision-Funktionen (nur AI-Vision-Version)
- QR-Code-Bewegungssteuerung (erkennt QR-Code-Inhalte und führt Vorwärts-/Rückwärtsanweisungen aus)
- Handflächenverfolgung
- Gestensteuerung der Fahrzeugbewegung
- Gesichtserkennung
- Verfolgung der menschlichen Körperhaltung
- OpenCV-Bildverarbeitung
- MediaPipe-Maschinelles Lernen
Spezifikationen
| Modell | MicroROS selbstbalancierendes Roboterauto (Standardversion / AI-Vision-Version) |
| Hauptprozessor | STM32 + ESP32 Dual-Prozessoren |
| Prozessor (detailliert) | STM32F103RCT6; ESP32-S3-WROOM-1U-N4R2 |
| Host-Computer / ROS-Mastersteuerung | PC-Virtual-Maschine |
| Drahtlosmodus | WiFi-UDP-Modus (verbindet sich mit dem WiFi-UDP-Proxy der virtuellen Maschine/des Computers); Professioneller Modus (STA) geeignet für die Steuerung mehrerer Roboter; Geräte sollten sich im selben Netzwerksegment befinden |
| LiDAR | TOF LiDAR als Standard; TOF-Laser-LiDAR (SLAM) |
| Standardsensoren | OLED; Ultraschall; TOF-Laser-LiDAR (SLAM) |
| IMU | 6-Achsen-IMU-Lagesensor |
| Motor | 520 Encoder DC-Getriebemotor |
| Encoder | AB-Phasen-Geschwindigkeitsencoder |
| Regelalgorithmus | PID / LQR (unterstützt PID- und LQR-Regelung) |
| Batterie | 2200mAh Akkupack |
| Last | 4KG Lastenausgleich |
| Klettern | Etwa 30° Steigung |
| Fernbedienung | BT-Fernbedienungs-APP; Mapping-Navigations-APP; Tastatursteuerung; Griffsteuerung (optional) |
| Mobile Apps | Map-Navigations-APP unterstützt iOS/Android; Bluetooth-Fernbedienungs-APP unterstützt nur Android |
| Kamera (Vision-Version) | ROS-WiFi-Kameramodul |
| RViz | RViz-Simulationsunterstützung |
| Onboard-Anzeige | OLED-Datenanzeige (Modus und Spannung) |
| Schutz / Warnung | Mit Batterieschutzbox; Niederspannungs-Warnfunktion |
| Betriebssystem / Plattformhinweis | Unterstützt kein Mac-System |
| BT-App-Parameteranpassung | Nicht unterstützt |
Anwendungen
- ROS2 Humble Lernen und Unterricht im Klassenzimmer
- SLAM-Kartierung und Navigationsexperimente (gmapping/cartographer)
- Koordinationsdemos für mehrere Roboter (synchronisierte Navigation/Steuerung mehrerer Maschinen)
- AI-Vision-Interaktionsprojekte (AI Vision Version mit ROS-WiFi-Kameramodul)
Anleitung
Anleitungslink: http://www.yahboom.net/study/SBR-microROS
Details
MicroROS drahtlose Kommunikation überträgt LiDAR/IMU/Odometrie-Daten an einen ROS2 Humble PC (virtuelle Maschine) zur Kartierung und Navigation.
Wählen Sie das Standard-Kit für das grundlegende MicroROS + SLAM-Lernen oder die AI Vision-Version, um die ROS-WiFi-Kamera und visuelle Interaktionsfunktionen hinzuzufügen.
Eine Wi-Fi UDP-Brücke verbindet den Roboter mit dem ROS2-Virtual-Machine-Master und hilft, die Onboard-Berechnung leichtgewichtig zu halten.
Eingebaute LiDAR-Verhaltensweisen umfassen Wandverfolgung, Wach-/Folgemodi, Patrouillenscannen und Hindernisvermeidung für Indoor-Demos.
ROS2 SLAM-Workflows unterstützen Gmapping und Cartographer sowie die Pfadplanung mit Hindernisvermeidung und app-basierter Kartennavigation.
Das AI Vision-Kit fügt kamerabasierte Interaktionen wie QR-Code-Befehle, Gesten, Handflächenverfolgung und Haltungserkennung hinzu.
Betreiben Sie mehrere Roboter auf derselben Karte und koordinieren Sie die Bewegung mit Tastatursteuerung oder optionalen Gamepad-Griffen.
Eine 3-lagige Metallstruktur unterstützt Nutzlasten bis zu 4 kg, mit Ultraschallmodi und einem OLED-Display für Status und Spannung.
STM32 übernimmt die Echtzeit-Motorsteuerung, während ESP32 die MicroROS-Funkkommunikation zum ROS2-Master verwaltet.
Verwenden Sie die Mapping-/Navigations-App für SLAM-Workflows oder wechseln Sie zur Bluetooth-Fernsteuerung für schnelle Fahrtests.
Lernmaterialien konzentrieren sich auf PID-Geschwindigkeits-/Positionsregelung, mit Beispielcode und App-basierter Abstimmung für schnellere Inbetriebnahme.
Yahboom enthält einen Studienlink sowie organisierte Ordner mit Dokumenten und englisch untertitelten Tutorial-Videos, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern.
Der MicroROS selbstbalancierende Roboter verwendet ein geschichtetes Chassis mit TOF-Laser-Lidar, Ultraschallsensorik, einem OLED-Bildschirm und separaten Steuerungs-/Kommunikationsplatinen, mit einem optionalen ROS-WiFi-Kameramodul.
Das TOF-Laser-Lidar-Modul bietet 360°-Scans mit bis zu 12 m Reichweite und einem 5 cm toten Winkel für Navigations- und Kartierungsaufgaben.
Der MicroROS selbstbalancierende Roboter unterstützt ein optionales ROS-WiFi-Kameramodul mit 5V Stromversorgung und serieller Schnittstelle für Bildaufnahme und Videostreaming.
Das Yahboom MicroROS selbstbalancierende Roboterchassis verwendet einen 12V Getriebemotor (1:30) mit einem AB-Phasen-Inkremental-Hall-Encoder (3,3–5V) für die Rückkopplungssteuerung.
Der Yahboom MicroROS selbstbalancierende Roboter verwendet ein ESP32-Steuerboard mit klar gekennzeichneten Anschlüssen für Motoren und Zusatzmodule wie OLED, microSD, Kamera und Ultraschallsensoren.
Das Yahboom ESP32-Kommunikationsboard enthält gekennzeichnete Anschlüsse für Antenne, OLED, UART/seriell und LiDAR sowie BOOT- und RESET-Tasten für die Einrichtung.
Der microROS selbstbalancierende Roboter von Yahboom enthält ein detailliertes Maßlayout (194 mm breit, 197 mm hoch), um die Montage und den Platzbedarf zu planen.
Das MicroROS selbstbalancierende Roboter-Kit enthält das Fahrzeuggehäuse, Mini Plus Laser-Lidar, ESP32- und STM32-Boards, einen OLED-Bildschirm, ein 12,6V-Batteriepack und grundlegendes Verkabelungszubehör.
