Cámara 3D de profundidad con luz estructurada binocular Yahboom AI VIEW para robots ROS1/ROS2, USB3.0 Tipo‑C RGBD
Cámara 3D de profundidad con luz estructurada binocular Yahboom AI VIEW para robots ROS1/ROS2, USB3.0 Tipo‑C RGBD
Yahboom
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Resumen
La Yahboom AI VIEW es una cámara de profundidad 3D de luz estructurada binocular para el desarrollo de robots ROS. Combina visión binocular con proyección de luz estructurada para calcular la profundidad a través de la coincidencia de imágenes izquierda/derecha y triangulación, soportando la reconstrucción 3D y la detección de profundidad en entornos complejos. El tamaño compacto del cuerpo se indica como 68.3 × 25.3 × 19.0 mm, con un rango de medición de 0.25–2.5 m y resistencia a la luz fuerte para escenarios de uso en interiores.
Características Clave
- Detección de profundidad de luz estructurada binocular; principio de medición: visión estereoscópica binocular activa
- Soporte ROS: ROS1 & ROS2; compatible con sistemas ROS1/ROS2 y se señala el soporte SDK
- Chip de motor de profundidad integrado: MX6000
- Área ciega más pequeña: tan baja como 0.25 m (medición a corta distancia; adecuada para la posicionamiento del efector final del robot)
- Capacidad anti-reflejo (resistencia a la luz fuerte); nota de uso: “Por favor, úselo en interiores”
- Sistemas operativos multiplataforma listados: Android / Linux / Windows8/10
- Plataformas y escenarios de ejemplo mostrados: Raspberry Pi, Jetson, PC, educación en programación, robot, reconocimiento facial 3D, medición de objetos 3D, juegos sensoriales, dispositivos inteligentes
Especificaciones
| Nombre del producto | AI VIEW |
| Modelo | Astra SV1301S U3 |
| Línea base | 40 mm |
| Principio de medición | Visión estereoscópica binocular activa |
| Rango de profundidad | 0.25–2.5 m |
| Precisión relativa | ±5 mm @ 1000 mm |
| Precisión absoluta (calibración de múltiples distancias no habilitada) | ±4 mm @ 200 mm; ±20 mm @ 900 mm; ±80 mm @ 2500 mm |
| Precisión absoluta (calibración de múltiples distancias habilitada) | ±4 mm @ 200 mm; ±14 mm @ 900 mm; ±60 mm @ 2500 mm |
| Consumo de energía (típico) | Promedio 2.2 W; Espera 0.9 W; Pico 5 W |
| Nota de energía | La corriente máxima del puerto USB2.0 debe alcanzar 1 A; profundidad 640 × 400 @ 60 FPS modo consumo promedio de energía 2.9 W |
| Resolución del mapa de profundidad | Modo USB2.0: 1280 × 800 @ 7 FPS; 640 × 400 @ 30 FPS Modo USB3.0: 1280 × 800 @ 30 FPS; 640 × 400 @ 60 FPS |
| Resolución del círculo de color | Modo USB2.0: 1280 × 720 @ 7 FPS; 640 × 480 @ 30 FPS USB3.0 modo: 1920 × 1080 @ 30 FPS; 1280 × 720 @ 30 FPS; 640 × 480 @ 30 FPS; 640 × 480 @ 60 FPS 5M (foto fija) |
| Tasa de fotogramas | Ajuste dinámico de la tasa de fotogramas |
| Profundidad FOV | H67.9° V45.3° D78° ±3° |
| Color FOV | H71.5° V56.7° D84° |
| Motor de profundidad | MX6000 |
| Transmisión de datos | USB3.0 Tipo-C |
| Modo de suministro de energía | USB3.0 Tipo-C |
| Sistemas operativos compatibles | Android / Linux / Windows8/10 |
| Soporte ROS | ROS1 & ROS2 |
| Temperatura de funcionamiento | 10°C a 40°C |
| Escenarios aplicables (listados) | Interior Interior/Exterior (nublado) |
| Seguridad (listada) | Clase 1 Laser |
| Tamaño total (listado) | Longitud 68.3 mm; Ancho 25.25 mm; Grosor 19 mm También listado: 65.3 mm × 22.5 mm × 12.3 mm |
| Peso (listado) | 45.7 g También listado: 29.2 g |
| Notas de dibujo mecánico (unidad: mm) | Frente: 68.30 (W) × 25.25 (H); grosor lateral 19; nota de montaje: agujero roscado M3; dimensiones adicionales del dibujo mostradas: 59.90, 45, 17 |
Notas de Software / SDK (como se indica)
- “[SDK] Proporcionar una mejor experiencia de desarrollo de cámara RGBD” (SDK de Orbbec): multiplataforma (Windows, Android, Linux) para cámaras de luz estructurada, binocular, iToF y otros sensores 3D
- Funciones listadas: configuración de hardware, orientación y control; acceso/control/lectura de datos de sensores; sincronización de cuadros y control de alineación; adquisición de datos de nubes de puntos; filtrado y otras capacidades de algoritmos; soporte para diferentes sistemas y envolturas; herramienta de visualización Orbbec Viewer
- Nota del visor: soporta el cambio entre chino e inglés
- Funciones básicas listadas: ver información del dispositivo; obtener flujos de datos básicos; realizar control del dispositivo
- Funciones avanzadas listadas: sincronización y alineación de cuadros de datos; obtener datos de nubes de puntos; grabación y reproducción de datos
Accesorios opcionales
- Soporte ajustable de ángulo opcional para robot: ángulo ajustable de 120° (30° hacia arriba, 90° hacia abajo)
- “Se proporcionará modelo 3D” (listado junto a la cámara y el soporte ajustable de ángulo)
Aplicaciones
- Reconstrucción 3D y modelado de entornos (interior)
- Mapeo visual 3D, navegación y topografía (como se indica)
- Medición a corta distancia (área ciega tan baja como 0.25 m)
- Reconocimiento de objetos, detección de objetivos y flujos de trabajo de seguimiento (como se enumeran en los temas del curso)
Tutoriales
Enlace del tutorial (página de estudio oficial): http://www.yahboom.net/study/AIVIEW_Camera
Cursos de uso de cámara de profundidad (temas enumerados)
- Instrucciones de uso de la cámara / conceptos básicos de Linux (enumerados): Introducción al sistema Linux; sistema de archivos de Ubuntu; comandos comunes de Ubuntu; editores comunes de Ubuntu; comandos de operación de software de Ubuntu; instalación de máquina virtual; control remoto SSH; control remoto VNC; transferir archivos de forma remota; biblioteca de controladores y comunicación; IP estática y modo hotspot; vincular ID de dispositivo; expansión de capacidad y recursos; actualizar fuentes de software del sistema; establecer contraseña de usuario root; contraseña libre de sudo; conectarse a la red WiFi; ver versión del sistema; gestión de servicios personalizados; hacer una copia de seguridad de la imagen del sistema
- Curso de OpenCV (listado): Introducción a OpenCV; lectura y visualización de imágenes; escritura de imágenes; calidad de imagen; operación de píxeles; escalado de imágenes; corte de imágenes; traducción de imágenes; espejado de imágenes; transformación afín; rotación de imágenes; transformación de perspectiva; procesamiento en escala de grises; binarización de imágenes; detección de bordes; dibujo de segmentos de línea; dibujo de rectángulos y círculos; dibujo de texto e imágenes
- Curso básico de ROS1 (listado): Introducción a ROS; instalación de ROS; herramientas de comandos comunes de ROS; espacio de trabajo de ROS; paquete de funciones de ROS; nodo de ROS; publicador de temas de ROS; suscriptores de temas de ROS; cliente de servicio de ROS; servidor de servicio de ROS; cliente de acción de ROS; servidor de acción de ROS; recepción de mensajes personalizados de ROS; archivo de lanzamiento de ROS; transformación ROS-TF; servicio de parámetros de ROS; uso de ROS-rviz; uso de herramienta ROS-rqt; grabación de mensajes de tema y; introducción al modelo urdf; introducción a gazebo; comunicación distribuida de ROS
- Curso de Mediapipe ROS1 (listado): detección de manos; detección de posturas; detección general; detección de rostros; reconocimiento facial; efectos faciales; reconocimiento de objetos 3D; pincel; control de dedos; reconocimiento de gestos
- Aplicación ROS1 + OpenCV (listada): calibración de cámara; código QR
- Temas adicionales de ROS + OpenCV (listados): 3.Estimación de la pose humana; 4. Detección de objetivos; 5. Fundamentos de ROS+Opencv; 6. Reconocimiento facial; 7. Detección de esquinas de Harris; 8. Algoritmo de seguimiento de objetivos; 9. Momento de contorno; 10. Contorno poligonal; 11. Algoritmo de transformada de Fourier discreta; 12. Algoritmo de detección de bordes; 13. Algoritmo de detección de rostros; 14. Algoritmo de detección de flujo óptico; 15. Detección de contornos; 16. Detección general de contornos; 17. Seguimiento de puntos de características; 18. Filtrado de color HLS; 19. Detección de círculos de Hough; 20. Detección lineal de Hough; 21. Filtrado de color HSV; 22. Algoritmo de flujo óptico LK; 23. Algoritmo de detección humana; 24. Desplazamiento dependiente de la fase; 25. Algoritmo de muestreo de pirámide de imagen; 26. Filtrado de color RGB; 27. Detección de fondo claro; 28. Algoritmo de flujo óptico simplificado; 29. Filtro simple; 30. Procesamiento de imágenes por umbral; 31. Algoritmo de segmentación de cuenca; 32. Conversión de datos y nube de puntos; 33. Visión AR; 34. Código QR AR; 35. Reconocimiento de color; 36.Seguimiento de objetos
- Curso básico de ROS2 (listado): Introducción a ROS2; Instalación de ROS2 Humble; Entorno de desarrollo de ROS2; Espacio de trabajo de ROS2; Paquete de funciones de ROS2; Nodo de ROS2; Comunicación de temas de ROS2; Comunicación de servicios de ROS2; Comunicación de acciones de ROS2; Mensaje de interfaz personalizada de ROS2; Caso de servicio de parámetros de ROS2; Paquete de meta-funciones de ROS2; Comunicación distribuida de ROS2; ROS2 DDS; API relacionada con el tiempo de ROS2; Herramientas de comando comunes de ROS2; Uso de ROS2 rviz2; Caja de herramientas de ROS2 rqt; Archivo de inicio de ROS2 Launch; Herramienta de grabación y reproducción de ROS2; Modelo URDF de ROS2; Plataforma de simulación Gazebo de ROS2; Transformación de coordenadas TF2 de ROS2
- Cursos de ROS2 OpenCV (listado): Aplicación ROS+opencv; Creación y reconocimiento de códigos QR; Visión AR
- Curso de mediapipe de ROS2 (listado): detección de manos; detección de posturas; detección general; detección de rostros; identificación de seguros personales
- Cursos de la serie de cámaras de profundidad ROS2 (listados): uso de la cámara de profundidad; calibración de parámetros internos de la cámara; seguimiento de color; seguimiento de objetos KCF; fundamentos de ORB_SLAM2; mapeo PCL de ORB_SLAM2; mapeo Octomap de ORB_SLAM2
Para preguntas de compatibilidad antes de la venta o soporte posterior a la venta, contacta [email protected] or visita https://rcdrone.top/.
Detalles
AI VIEW combina estéreo binocular y luz estructurada para ofrecer una rápida detección de profundidad RGB‑D para proyectos de robots ROS.
Funciona en plataformas de robots comunes, incluyendo Raspberry Pi, Jetson y PC para tareas de mapeo, medición y percepción.
Los dibujos mecánicos detallados y las especificaciones básicas ayudan con el diseño de la carcasa y la planificación de la integración del robot.
La luz estructurada binocular utiliza emparejamiento izquierdo/derecho y triangulación para mejorar la precisión de la percepción de profundidad.
El factor de forma compacto se adapta fácilmente a los brazos robóticos y plataformas móviles donde el espacio y el peso son importantes.
El amplio campo de visión de profundidad soporta la percepción a corta distancia y la captura de escenas más amplias para navegación y seguimiento.
Un rango mínimo corto de 0.25 m ayuda con la detección en el campo cercano, como la posicionamiento del efector final.
La salida de profundidad se puede utilizar para flujos de trabajo de mapeo visual en 3D, como nubes de puntos y reconstrucción de entornos.
Diseñado para resistir mejor la luz intensa, con un uso recomendado en entornos interiores para obtener los mejores resultados.
El soporte para ROS1 y ROS2 ayuda a agilizar la integración en pilas de software de robots existentes.
Las herramientas SDK proporcionan configuración del dispositivo, captura de flujo y acceso a datos de nubes de puntos para el desarrollo.
Un soporte ajustable opcional permite ángulos de montaje flexibles durante la creación y prueba de prototipos de robots.
Disponible como la cámara sola o empaquetada con un soporte ajustable en ángulo para una instalación más fácil.
Los materiales del curso paso a paso cubren temas comunes de RGB‑D, desde la configuración básica hasta funciones avanzadas.
Los proyectos de ejemplo incluyen mapeo SLAM, etiquetas AR, procesamiento OpenCV y aplicaciones de mapas de profundidad para el aprendizaje.
La cámara de profundidad RGBD de luz estructurada AI VIEW de Yahboom se presenta como compatible con Raspberry Pi, NVIDIA Jetson y plataformas de robots ROS1/ROS2.
El SDK incluye envoltorios para ROS1/ROS2 y lenguajes y plataformas comunes como C/C++, Java, Python, Windows, Linux, Android y Unity.
La cámara de luz estructurada RGB-D AI VIEW de Yahboom cuenta con un recinto negro compacto con lentes frontales duales y una conexión USB-C para configuraciones de PC o robots.
El kit de cámara de profundidad AI VIEW de Yahboom incluye un cable USB‑C además de un soporte de montaje y hardware para una integración más fácil en robots.
Las dimensiones del soporte de ángulo ajustable y de la placa base fija ayudan a planificar el montaje y el espaciado de agujeros para una instalación ordenada del robot.
La cámara de profundidad RGB-D Yahboom AI VIEW utiliza un diseño frontal binocular compacto que es fácil de montar en robots ROS.
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