Yahboom ROSMASTER M3 ROS2 Coche Robot AI de Gran Modelo con Ruedas Mecanum para Orin Nano/NX SUPER, RDK X5, Pi 5

Descripción general

El Yahboom ROSMASTER M3 es una plataforma de coche robot ROS2 diseñada para Jetson Orin Nano/Orin NX SUPER, Raspberry Pi 5 y RDK X5. Integra IA multimodal (texto/visión/voz) con navegación SLAM, y cuenta con un chasis de ruedas Mecanum con una estructura de suspensión independiente tipo péndulo para movimiento omnidireccional de 360°. Dependiendo de la configuración, admite LiDAR TOF opcional simple/dual y utiliza una cámara de profundidad DaBai DCW2 para aplicaciones de visión 3D.

Características Clave

• Aplicaciones de modelos de lenguaje grande multimodal de IA: comprensión semántica, diálogo de voz y comprensión de escenas
• Soporte de plataforma de desarrollo de flujo de trabajo Dify para desarrollar y desplegar flujos de trabajo de modelos grandes
• Arquitectura de inferencia de doble modelo con soporte de inferencia de retroalimentación dinámica e interrupción de conversación
• Fusión de LiDAR + codificador + IMU (giroscopio) para mapeo y navegación; soporta múltiples algoritmos de mapeo
• Cámara de profundidad DaBai DCW2 : imagen de profundidad + nube de puntos para mapeo, medición y reconocimiento de visión 3D
• Ruedas Mecanum de grado profesional + suspensión de péndulo para reducir el impacto del deslizamiento de las ruedas en el reconocimiento del codificador y reducir el error del odómetro
• Faros RGB integrados/tira LED con efectos de iluminación de flujo, respiración y marquesina; colores/brillo personalizables
• Soporte de pila de visión AI: OpenCV / MediaPipe / YOLOv11; incluye funciones como reconocimiento de gestos, reconocimiento de códigos QR, estimación de pose, segmentación de imágenes y detección de objetos
• Control de formación e interconexión de múltiples robots: navegación de múltiples robots y evitación dinámica de obstáculos en el mismo mapa; múltiples robots controlados por un solo anfitrión

Especificaciones

Opciones de Versión (Selección de Configuración)

Nota: Solo la versión Ultimate está configurada con Dual T-mini Plus LiDARs.

Sugerencias de Selección de Controlador (Referencia)

Para mejorar la suavidad de operación de modelos grandes y los resultados funcionales, se recomienda seleccionar Jetson Orin Nano/NX SUPER. Si elige una versión sin placa, prepare un Raspberry Pi 5 con al menos 8GB de RAM.

Referencia de Rendimiento (Comparación de Pruebas Funcionales)

Funciones (LiDAR / Cámara de Profundidad / Visión)

Funciones de LiDAR

• LiDAR TOF de alta precisión con datos de fusión de codificador e IMU (giroscopio) para mapeo y navegación de alta precisión
• Soporta múltiples algoritmos de mapeo y Mapeo de Archivo
• Soporta navegación de un solo punto y multipunto; se puede operar a través de una APP
• La tecnología de navegación de reubicación reduce la deriva de posicionamiento, mejorando la estabilidad y fiabilidad de la navegación
• Modos de mapeo y navegación mostrados: mapeo LiDAR Gmapping, mapeo LiDAR Cartographer, mapeo LiDAR slam_toolbox, filtrado de fusión IMU LiDAR, navegación de mapeo APP
• Ejemplos de comportamientos mostrados: evitación de obstáculos LiDAR, seguimiento LiDAR, guardián LiDAR, planificación de red de carreteras

Funciones de la Cámara de Profundidad

• Cámara de profundidad de luz estructurada 3D que genera imágenes de profundidad y datos de nube de puntos
• Cálculo de distancia y volumen de profundidad; construye mapas 3D de color de alta precisión cuando se combina con datos de radar
• Ejemplos de aplicaciones mostrados: mapeo y navegación de visión 3D RTAB-Map, medición de volumen de bloques de madera, detección de bordes, medición de distancia con cámara de profundidad

Detección del Modelo YOLOv11

• Soporta segmentación de imágenes, estimación de poses, clasificación de imágenes y detección de objetos orientados

Reconocimiento / Interacción Visual AI

• Soporta marcos como OpenCV y MediaPipe
• Ejemplos de reconocimiento mostrados: reconocimiento de características humanas, reconocimiento de gestos, reconocimiento de trayectoria de la punta del dedo, reconocimiento de código QR, detección 3D, detección de rostro 3D, reconocimiento de color, visión AR
• Ejemplos de interacción mostrados: control por gestos, seguimiento de postura con MediaPipe, control de código de máquina, seguimiento de línea visual, seguimiento de color, seguimiento de rostro, seguimiento de objetos KCF, seguimiento de objetos con aprendizaje profundo

Notas de Conducción Autónoma (Sandbox)

Se muestra que las pruebas de sandbox de conducción autónoma son compatibles con: RDK X5, Orin Nano y Orin NX.Las placas Raspberry Pi se muestran como no compatibles con esta función. Las funciones demostradas incluyen detección de señales de tráfico, mantenimiento de carril, estacionamiento autónomo y toma de decisiones de dirección.

Aplicaciones

• Mapeo y navegación SLAM
• Planificación de redes viales, planificación de rutas y navegación multipunto
• Comprensión de escenas, seguimiento visual, Q de distancia profunda&A, y demostraciones de crucero autónomo
• Control de movimiento sincrónico de múltiples robots y control de formación

Tutoriales

Tutoriales de ROSMASTER-M3

Para ayuda de configuración antes de la compra (versiones, selección de controladores y accesorios), contacte https://rcdrone.top/ o envíe un correo electrónico a [email protected].

Detalles

Conozca el ROSMASTER M3: una plataforma de coche robot lista para ROS2 construida para IA multimodal y navegación SLAM en controladores de borde populares.

La interacción multimodal, la percepción 3D y la movilidad omnidireccional se unen en una sola plataforma integrada.

El soporte de flujo de trabajo Dify y múltiples opciones de mapeo ayudan a pasar de demostraciones a aplicaciones robóticas desplegables.

Elija el nivel de kit adecuado comparando sensores de percepción, compatibilidad del controlador y rendimiento del chasis.

LiDAR TOF opcional simple/dual y la iluminación RGB programable amplían los casos de uso de navegación y presentación.

Ejecute modelos de texto, voz y visión juntos para un entendimiento semántico más rico y robótica interactiva.

Una pila de visión práctica soporta seguimiento, reconocimiento y Q&A interactivo para escenarios del mundo real.

Los flujos de trabajo SLAM cubren mapeo, navegación punto a punto y exploración orientada a tareas.

La planificación de alto nivel combina percepción y mapeo para ejecutar tareas paso a paso de manera más confiable.

Utilice la guía de selección para ajustar sus necesidades de controladores y sensores entre las opciones Estándar, Superior y Ultimate.

La fusión de sensores y las herramientas ROS apoyan el mapeo, la evitación de obstáculos y la medición basada en profundidad.

Las características de visión incluyen detección, seguimiento, reconocimiento de gestos y control de formación de múltiples robots.

Los comportamientos de conducción autónoma incluyen mantenimiento de carril, reconocimiento de señales, rutinas de estacionamiento y decisiones de dirección.

El desarrollo de ROS2 Humble se combina con la simulación RViz y opciones flexibles de control remoto para pruebas y demostraciones.

Una vista explotada destaca los complementos modulares como la cámara de profundidad, LiDAR, pantalla opcional e iluminación a bordo.

El paquete de la placa de control del robot ROS incluye un paquete de baterías de iones de litio de 12V 6000mAh y admite una pantalla táctil HD opcional de 7 pulgadas para control interactivo.

El plan de estudios del curso ROSMASTER M3 describe los módulos de lecciones en video y la hoja de ruta de aprendizaje para proyectos de robots AI ROS2.

El paquete ROSMASTER M3 incluye carpetas de tutoriales y códigos organizadas que cubren temas de control de chasis, configuración de LiDAR y desarrollo de modelos de IA.

Los recursos de aprendizaje de ROSMASTER M3 describen tutoriales de modelos grandes de IA, videos de cursos básicos de ROS2 y materiales prácticos para guiar la configuración y el desarrollo.

Yahboom proporciona archivos de modelos 3D de ROSMASTER M3 y soporte técnico postventa para ayudar con el modelado y la configuración de bricolaje.

Las opciones de plataforma ROSMASTER M3 cubren dirección Ackermann, opciones de cámara RGBD/USB, una pantalla OLED de 0.91 pulgadas y múltiples selecciones de placas de control.

ROSMASTER M3 utiliza un chasis con ruedas mecanum de 80 mm y ofrece opciones como un módulo de voz AI, múltiples placas controladoras y una batería de 12.6V 6000mAh.

ROSmaster M3 utiliza un chasis con ruedas mecanum con múltiples opciones de cámara y placas de control, además de un paquete de baterías de 12.6V 6000mAh para construcciones móviles.

ROSMaster M3 PRO combina un chasis con ruedas mecanum con un brazo robótico de 6 DOF y es compatible con LiDAR, cámara de profundidad y placas de control Raspberry Pi o Jetson.

La hoja de especificaciones de ROSMASTER M3 incluye dibujos de dimensiones y detalles clave como soporte para ROS2 y programación en Python.

El kit ROSMASTER M3 incluye el chasis del robot junto con la electrónica principal, sensores y cables y accesorios esenciales para el montaje.

La línea de accesorios ROSMASTER M3 incluye módulos LiDAR y cámaras de profundidad, una pantalla de 7 pulgadas con soportes, monturas y diferentes paquetes de placas de control principal.