Übersicht
ROSMASTER A1 ist eine ROS2-Roboterwagenplattform (ROS2 HUMBLE), die für die ROS-Ausbildung und die Forschung im Bereich künstliche Intelligenz entwickelt wurde. Sie verwendet ein Ackerman-Bewegungs-/Lenkchassis, um die Lenkcharakteristika echter Fahrzeuge nachzubilden, und integriert KI-große Modell-Sprachinteraktion sowie visuelle Wahrnehmung für SLAM-Kartierung und Navigation, Umweltverständnis und multimodale (Sprache/Bild/Text) Interaktion.
Es unterstützt mehrere Hauptsteuerungsoptionen, darunter Raspberry Pi 5 (8GB), RDK X5 (8GB), Jetson Nano B01 (4GB) und Jetson Orin Nano SUPER (8GB). Typische Hardwareoptionen umfassen ein KI-großes Modell-Sprachmodul, 2MP HD-Kamera PTZ (Standard-Kit), 3D-Tiefenkamera PTZ (überlegene/ultimative Kits) und TOF LiDAR (einschließlich T-mini Plus LiDAR oder SLAM C1 LiDAR je nach Version).
Hauptmerkmale
- Ackerman-Lenkchassis für fahrzeugähnliche Bewegung: Aluminiumlegierung Ackerman-Chassis; Lenkgeometrie mit unterschiedlichen inneren/äußeren Radwinkeln.
- Chassishardware für präzise Steuerung: ausgestattet mit einem 20kg Metall-Digitalservo für präzise Lenkung; Hochdrehmoment 520 Encoder-Motor; 68mm rutschfester Gummireifen; hochpräzises Lager.
- Multimodale große Modellfähigkeiten: skalierbare RAG-Wissensdatenbank; visuelles großes Sprachmodell; textbasiertes großskaliges Sprachmodell; bimodale Denkarchitektur; dynamisches Feedback-Denken.
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Eingebaute drei große KI-Modelle (wie beschrieben):
- Großes Sprachmodell: Echtzeitverbindung zu einer großen Modellplattform für Textbefehlserkennung und flexible Antworten.
- Sprachgroßmodell: KI-Sprachmodul und Lautsprecher, die Echtzeitkonvertierung zwischen Sprache und Text unterstützen („hören“ und „sprechen“).
- Visuelles Großmodell: Tiefenkamera oder HD-Kamera für Bildverständnis, Objektidentifikation und Text-/Sprachfeedback-Ausgabe.
- 3D-Tiefenvision (optional): Tiefenabstand; Volumenmessung; 3D-Punktwolken-Erkennung; 3D-Echtwelt-Kartierung; Tiefenkantenerkennung.
- TOF LiDAR-Funktionen: Straßennetzplanung; Kartierungsnavigation; Pfadplanung; dynamische Hindernisvermeidung; Mehrpunktnavigation; 360°-Rundumwahrnehmung.
- ROS2-Entwicklungsökosystem: kompatibel mit Gazebo und RViz; unterstützt SLAM-Kartierung und Navigation, Hindernisvermeidung, Verfolgung und visuelle Erkennungsfunktionen.
- AI-Vision-Software-Stack (wie aufgeführt): Mediapipe, OpenCV, YOLOv11.
Spezifikationen
| Produkt | ROSMASTER A1 |
| Plattform | KI Großmodell Ackerman Auto / ROS2 Roboterauto-Plattform |
| Chassisgröße | 277.8 x 201.4 x 182.2 mm |
| Chassismaterial | Aluminiumlegierung (Ganz-Aluminiumlegierungskörper / Großformatiges Aluminiumlegierungs-Chassis) |
| Lenkung | Ackerman-Lenkchassis; 20kg Metall-Digitalservo (20KG Hochdrehmoment-Metallservo) |
| Antriebsmotor | Hochdrehmoment 520 Encoder-Motor |
| Reifen | 68mm rutschfester Gummireifen |
| Lager | Hochpräzisionslager |
| Akkupack | 6000mAh Akkupack |
| Robotersteuerung | ROS Robotersteuerplatine / ROS Roboter-Erweiterungsplatine (angezeigter Text: ROS Robotersteuerplatine; multifunktionale ROS Roboter-Erweiterungsplatine) |
| Softwareumgebung | ROS2 HUMBLE |
| Simulation/Visualisierung | Gazebo, RViz |
Version Konfigurationen (Unterschiede)
| Artikel | Standard Kit | Superior Kit | Ultimate Kit |
|---|---|---|---|
| Mastersteuerung | Raspberry Pi 5; RDK X5; Jetson Nano B01 | Raspberry Pi 5; RDK X5; Jetson Nano B01; Jetson Orin Nano SUPER | Raspberry Pi 5; RDK X5; Jetson Nano B01; Jetson Orin Nano SUPER |
| Sprachmodul | Inklusive | ||
| Kamera | 2MP HD Kamera PTZ | Nuwa-HP60C Tiefenkamera PTZ | Nuwa-HP60C Tiefenkamera PTZ |
| LiDAR | T-mini Plus LiDAR | T-mini Plus LiDAR | SLAM C1 LiDAR |
ROS-Roboter-Konfigurationsauswahlvorschläge (wie aufgeführt)
Es wird dringend empfohlen, die Konfiguration des Jetson Orin Nano SUPER-Boards zu wählen, um die Flüssigkeit des Betriebs großer Modelle und die Wirkung der Funktionsrealisierung sicherzustellen.(Label shown: “Rechenleistung um 70% erhöht”.)
| ROS Hauptsteuerung | Raspberry Pi 5 8GB | RDK X5 8GB | Jetson Nano B01 4GB | Jetson Orin Nano SUPER 8GB |
|---|---|---|---|---|
| Rechenleistung | Jetson Nano B01 ist nahe bei | 10 TOPS | 0.5TFLOPS (FP16) | 67 TOPS |
| CPU | Cortex-A76 | 8-Kern Cortex-A55 @ 1.5GHz | Quad-Core Arm Cortex-A57 MPCore Prozessor | 6-Kern Arm Cortex-A78AE v8.2 64-Bit CPU; 1.5MB L2 + 4MB L3 |
| GPU | VideoCore VII | 32Gflops | 128-core NVIDIA Maxwell GPU | 1024-core NVIDIA Ampere Architektur GPU mit 32 Tensor Cores |
| RAM | 8GB | 8GB | 4GB 64-bit LPDDR4; 25.6 GB/s | 8GB 128-bit LPDDR5; 102 GB/s |
| Speicher | 128GB TF-Karte (Kostenlos) | 128GB U-Disk (Kostenlos) | 256GB SSD (Kostenlos) | |
| Leistung | 10W | 25W | 5W, 10W | 7W, 15W, 25W |
| Bereitstellung des ROS-Systems | Raspberry Pi OS + Docker + ROS2 Humble | Ubuntu 22.04 + ROS2 Humble | Ubuntu18.04 LTS + Docker+ ROS2 Humble | Ubuntu22.04 LTS + ROS2 Humble |
Zusammenfassungstext angezeigt: ROSMASTER A1 unterstützt Raspberry Pi, RDK X5 und Jetson Serien-Mastersteuerung, und die Verwendungsmethoden sind im Wesentlichen gleich. Unterschiedliche Mastersteuerungen beeinflussen nur die Leistung des Autos. Die Kursmaterialien, Produktfunktionen und Steuerungssoftware sind konsistent.
Funktionaler Falltestvergleich (Superior Kit)
| Funktion | Raspberry Pi 5 8GB | RDK X5 8GB | Jetson Nano B01 | Jetson Orin Nano SUPER |
|---|---|---|---|---|
| AI großes Modell visuelle Verfolgung | 20fps | 10fps | 10fps | 20fps |
| Gesichtserkennung | 20fps | 10fps | 9fps | 30fps |
| KCF Objektverfolgung | 12fps | 15fps | 15fps | 30fps |
| AprilTag Maschinen-Code-Verfolgung | 30fps | 20fps | 20fps | 30fps |
| Mediapipe | 12fps | 13fps | 13fps | 30fps |
| YOLOV11 Objekterkennung | 4fps | 12fps | 1fps | 30fps |
| Visuelles autonomes Fahren Offline-Modell | Nicht unterstützt | 22fps | 5fps | 25fps |
| KI-Großmodellfusion autonomes Fahren | Nicht unterstützt | 18fps | Nicht unterstützt | 25fps |
ROS-Funktionen (Highlights)
- LiDAR-Funktionen: hochpräzises TOF-LiDAR integriert mit Encoder- und IMU-Gyroskopdaten für Kartierung und Navigation; unterstützt mehrere Kartierungsalgorithmen und Einzelpunkt-/Mehrpunktnavigation; steuerbar über die App; optimierte Neupositionierung und Navigation zur Reduzierung von Positionsdrift und Verbesserung der Stabilität und Zuverlässigkeit.
- Unterstützte Mapping-/Navigationskomponenten (wie gezeigt): Gmapping LiDAR-Mapping; Cartographer LiDAR-Mapping; slam_toolbox LiDAR-Mapping; IMU-Dual-LiDAR-Fusionsfilterung; TEB-Pfadplanung dynamische Hindernisvermeidung; APP-Mapping-Navigation; Repositionierung Mapping-Navigation.
- Straßennetzplanung: als NEU gekennzeichnet und als „Nur für Jetson ORIN NANO-Version“ angezeigt.
- Tiefenkamera-Funktionen (Nur für Superior Kit/Ultimate Kit): 3D-Strukturlicht-Tiefenkamera gibt Tiefenbilder und Punktwolken-Daten aus; unterstützt Distanz- und Volumenmessung; kann mit LiDAR kombiniert werden, um hochpräzise 3D-Farbkarten für verbesserte Wahrnehmung und Navigation zu erstellen. Gezeigte Beispiele umfassen RTAB-Map 3D-Visual-Mapping-Navigation, Holzblock-Volumenmessung und Kantenerkennung.
Funktionshinweise / Einschränkungen (wie angegeben)
- Autonomes Fahren: Raspberry Pi-Version unterstützt diese Funktion nicht.
- Planung des Straßennetzes: Raspberry Pi und Jetson NANO 4GB-Version unterstützen diese Funktion nicht.
- SLAM-Track-Kartennavigation / Track-Kartenanwendung: angezeigt mit dem Hinweis „Track-Karte muss selbst gekauft werden“; Track-Karte ist nicht enthalten.
- Tiefenabstand Q&A: markiert „Nur für Superior Kit“.
Anwendungen
- ROS2-Unterricht, Laborübungen und Projekte im Bereich Robotik-Lehrpläne
- SLAM-Kartierung und Navigationsexperimente (Gazebo/RViz-Workflow)
- Verifizierung von Algorithmen für autonome Fahrzeuge auf einem Ackerman-Lenkchassis (Pfadplanung, Trajektorienverfolgung, Lenksteuerung)
- Maschinensehprojekte: Objekterkennung und -verfolgung, visuelle Erkennung und visuelle/Sprachinteraktion
- Mehrpunkt-Navigation und routenähnliches Netzwerkmanagement (unterstützt auf spezifischen Master-Control-Konfigurationen wie angegeben)
Für Beratung zur Vorkonfiguration (Standard/Superior/Ultimate Kit-Auswahl) oder Integrationshilfe mit ROS2 HUMBLE, kontaktieren Sie [email protected] or besuchen Sie https://rcdrone.top/.
Handbücher
Videos
Details

ROSMASTER A1 ist eine ROS2 Humble Ackerman Roboterwagenplattform, die für SLAM, Navigation und verkörperte KI-Forschung entwickelt wurde.

Multimodale Interaktion kombiniert Sprachbefehle mit visueller Wahrnehmung für freihändige Navigation.

Erweiterbare Hardware-Optionen fügen Tiefenwahrnehmung und TOF LiDAR hinzu, um Kartierung, Hindernisvermeidung und Wahrnehmung zu unterstützen.

Wählen Sie eine Bausatzkonfiguration basierend auf der benötigten Rechenplattform und den Sensoren für Ihre ROS2-Arbeitslast.

Verbinden Sie sich mit Großmodell-Diensten und integrieren Sie Sprach-, Text- und Visions-Workflows für Projekte zur verkörperten Intelligenz.

Drei Modi—Text, Sprache und Vision—unterstützen reichhaltigere Mensch-Roboter-Interaktion und Aufgabenverständnis.

Eine fahrzeugähnliche Ackerman-Lenkgeometrie kombiniert sich mit einem Hochdrehmoment-Servo und einem Encoder-Motor für präzise Steuerung.

Ackerman-Lenkung hilft, das Verhalten eines echten Autos für Spurverfolgung und die Verifizierung von Steuerungsalgorithmen nachzubilden.

Beispiele für Autonomieaufgaben umfassen Schildererkennung, Spurhaltung, Parkverhalten und Routenentscheidungslogik.

Die Straßen-Netzwerkplanung unterstützt strukturierte Navigationsrouten für streckenartige Umgebungen und Wegpunktreisen.

Höherstufige Anwendungsfälle kombinieren Wahrnehmung und Dialog für interaktive Demos, Verfolgung und Beantwortung von Fragen.

SLAM-Workflows umfassen Kartierung, Mehrpunktnavigation und kartenbasierte Suche für Indoor-Autonomie-Experimente.

Fortgeschrittene Verhaltensweisen bauen auf dem Verständnis der Umgebung und der Befehlsinterpretation auf, um Navigationsziele auszuführen.

Die Steuerungsführung hilft dabei, die Rechenleistung und Schnittstellen an Ihren Sensor-Stack und ROS2-Funktionen anzupassen.

LiDAR-Kartierung und Tiefenerkennung ermöglichen 2D/3D-Wahrnehmung, Distanzmessung und Navigationsplanung.

Ein Computer-Vision-Toolkit unterstützt Objekterkennung, Erkennungsaufgaben und interaktive, visuelle Verhaltensweisen.

ROS2 Humble-Kompatibilität und RViz-Simulation unterstützen schnellere Entwicklung, Tests und Visualisierung.

360° LiDAR-Wahrnehmung verbessert die Zuverlässigkeit der Kartierung und das Hindernisbewusstsein in dynamischen Umgebungen.

Der ROSMASTER A1 unterstützt plattformübergreifende Fernsteuerung über eine iOS/Android-Karten-App, eine Computer-Schnittstelle oder einen Standard-USB-Funkcontroller.

Der ROSMASTER A1 verwendet ein geschichtetes Chassis mit einem 6000mAh-Akkupack, USB 3.0-Hub-Erweiterung und optionalen LiDAR- oder Kameramodulen für flexible Aufbauten.

Der Yahboom ROSMASTER A1 unterstützt eine 2MP PTZ HD-Kamera mit 360° horizontaler und 180° vertikaler Rotation oder eine 3D-Strukturlicht-Tiefenkamera mit einem Bereich von 0,2–4 m.

Der Yahboom ROSMASTER A1 ROS2-Roboter integriert ein TOF-LiDAR oben und ein KI-Sprachmodul mit Mikrofon und Lautsprecher für Navigation und Sprachinteraktion.

Das ROSMASTER A1 ROS2-Roboterkit kombiniert eine ROS-Robotersteuerplatine mit einem 12,6V 6000mAh Li-Ionen-Akkupack zur Stromversorgung des Aufbaus.

Der ROSMASTER A1 Kursplan legt schrittweise ROS2-Lernthemen dar, von Einrichtung und Grundsteuerung bis hin zu Kartierung und Navigation.

Open-Source-Code und schrittweise Tutorial-Ordner helfen Ihnen beim Einstieg in die ROS2-Einrichtung, Programmierung und Demos.

Die ROSMASTER A1 Lernressourcen decken Tiefenkamera-Vision, LiDAR-Einrichtung, Kartierungs-/Spurenerweiterung und ROS2-Grundlagen in organisierten Tutorial-Modulen ab.

Yahboom ROSMASTER A1 umfasst praktische Video-Tutorials, herunterladbare 3D-Modell-Dateien und technischen Support nach dem Verkauf, um bei der Einrichtung und dem Lernen zu helfen.

ROSMASTER A1 verwendet ein Ackermann-Lenkchassis mit 65 mm Gummirädern und unterstützt RGBD-Kamera- und Onboard-Computer-Optionen wie Raspberry Pi 5 oder Jetson.

Die Konfigurationsoptionen des ROSMASTER A1 umfassen Mecanum-Chassis-Hardware, RGBD-Kamera- und LiDAR-Auswahlen, Steuerplatinen und Batteriedetails.

ROSMASTER A1 unterstützt ein Mecanum-Rad-Chassis mit optionaler RGBD-Kamera, LiDAR und mehreren Steuerplatinen-Optionen, einschließlich Raspberry Pi und Jetson.

Die ROSMASTER-Roboterplattform kombiniert ein Mecanum-Rad-Chassis mit Optionen wie einer RGBD-Kamera und LiDAR-Mapping-Modulen für die ROS2-Entwicklung.

Die Spezifikationen des ROSMASTER A1 umfassen wichtige Details wie Systemversionsoptionen, Speicher, Batteriebetriebszeit, Schnittstellen und Gesamtabmessungen.

Das ROSMASTER A1 Kit enthält das Roboterauto-Chassis sowie wichtige Zubehörteile wie die Steuerungserweiterungsplatine, OLED-Display, Encoder-Motoren, Batterie, drahtlosen Griff und Verbindungskabel für die Einrichtung.

Die Zubehörpakete des ROSMASTER A1 listen enthaltene LiDAR-Optionen, Kameramodule, Adapterplatinen, Montagehalterungen, Kabel und Schraubensätze für verschiedene Versionen auf.
