Yahboom DOFBOT AI Kit de Brazo Robótico de Visión con Gran Modelo para Raspberry Pi 5, ROS2 Humble, Python3, Cámara USB
Yahboom DOFBOT AI Kit de Brazo Robótico de Visión con Gran Modelo para Raspberry Pi 5, ROS2 Humble, Python3, Cámara USB
Yahboom
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Descripción general
El Yahboom DOFBOT AI Large Model Vision Robotic Arm es un kit de brazo robótico de escritorio diseñado para el desarrollo de ROS2 y el aprendizaje de visión AI en Raspberry Pi 5. Combina un brazo robótico de 6-DOF con una cámara USB para aplicaciones de agarre, seguimiento e interacción basadas en visión AI, y admite programación con Python3, OpenCV y ROS2 Humble (se especifica Docker + ROS2 Humble).
Admite control multiplataforma, incluyendo aplicación móvil (iOS/Android), control por computadora anfitriona, control por controlador/mando y programación basada en web con JupyterLab.
Video
Características clave
- 6 grados de libertad con integración de cámara + brazo robótico ("6-DOF Camera and Robotic Arm 2 in 1").
- Funciones de modelo AI grande (como se describe): fusión multimodal, diálogo de habla natural, comprensión semántica de texto, comprensión de escenas visuales y una base de conocimiento RAG escalable.
- Interacciones de visión AI: seguimiento de reconocimiento de color, seguimiento de objetos, interacciones relacionadas con gestos, demostraciones de agarre/clasificación y más.
- Pila de desarrollo ROS2: ROS2 Humble (notado como “ROS2 Humble” y “Docker+ROS2 Humble”), con planificación de movimiento MoveIt y simulación de robots RViz listados.
- Marcos de algoritmos listados: algoritmo de cinemática inversa, YOLOv11, OpenCV, MediaPipe; se menciona la aceleración TensorRT para inferencia en tiempo real a nivel de milisegundos.
- Diseño de hardware fácil de usar: pantalla OLED para dirección IP e información de CPU de Raspberry Pi; chasis con ventosas para estabilidad; adaptador de 12V 5A para alimentación continua.
- Extensibilidad: tarjeta de expansión declarada como compatible con Jetson NANO, Raspberry Pi, Arduino y Micro:bit; las interfaces reservadas incluyen 6 servos de bus + 6 servos PWM, receptor de controlador inalámbrico, módulo WiFi/Bluetooth, I2C y interfaces de módulo ultrasónico.
Especificaciones
| Producto | DOFBOT AI Large Model Visual Robotic Arm |
| Grados de libertad | 6 |
| Envergadura del brazo | 350 mm |
| Apertura-cierre del agarre | 6 cm |
| Precisión de posicionamiento repetible | ±0.5 mm |
| Tipo de estructura | Estructura de brazo robótico tradicional |
| Cámara | Cámara USB HD (a 0.Cámara de 3MP se menciona en el texto del tutorial proporcionado) |
| Dimensión visual | Imagen en plano 2D |
| Voz | Módulo de voz de modelo grande de IA + altavoz (listado en la tabla de recomendaciones/especificaciones) |
| Pantalla | / |
| Funciones listadas | Control de interconexión; Planificación de movimiento MoveIt; Simulación de robot RViz; Interacción visual 2D; Interacción por voz; Modelo grande de IA |
Raspberry Pi 5 (listado en materiales del producto)
| CPU | Broadcom BCM2712, 64 bits, 2.4GHz, Quad core Cortex A76 |
| GPU | VideoCore VII @ 800MHz |
Raspberry Pi 5 vs Raspberry Pi 4B (tabla comparativa)
| CPU | Raspberry Pi 5: Broadcom BCM2712; Quad core Cortex-A76 (ARM v8/64 bit SoC) Raspberry Pi 4B: Broadcom BCM2711; Quad core Cortex-A72 (ARM v8/64 bit SoC) |
| GPU | Raspberry Pi 5: 800 MHz VideoCore VII; Soporte OpenGLES3.1, Vulkan 1.2 Raspberry Pi 4B: 600 MHz VideoCore VI; Soporte OpenGLES3.0 |
| Memoria | Raspberry Pi 5: LPDDR4X-4267 SDRAM Raspberry Pi 4B: LPDDR4-3200 SDRAM |
| UART | Raspberry Pi 5: Interfaz UART dedicada (3 pines JST) Raspberry Pi 4B: No |
| Interfaz de ventilador | Raspberry Pi 5: Control PWM y retroalimentación tacho (4 pines JST) Raspberry Pi 4B: No |
| Interfaz USB | Raspberry Pi 5: 2xUSB Soporte 5Gbps Funcionamiento sincrónico; 2xUSB2.0 (la posición es simétrica a PI4B) Raspberry Pi 4B: 2xUSB 3.0, 2x USB 2.0 |
| Interfaz CSI | Raspberry Pi 5: 2x4 carriles MIPI Cámara O Pantalla Raspberry Pi 4B: 1x2 carriles MIPI Cámara puerto de 15 pines |
| Interfaz DSI | Raspberry Pi 5: Interfaz de transmisión bidireccional puerto de 22 pines Raspberry Pi 4B: 1x2 carriles MIPI Pantalla puerto de 15 pines |
| HDMI | Ambos: 2 puertos micro HDMI Raspberry Pi 5: Puede soportar doble canal 4Kp60 y HDR Raspberry Pi 4B: Puede soportar un solo canal 4Kp60 o doble canal 4Kp30 |
| PCIe | Raspberry Pi 5: 1PCS PCIe2.0X1 interfaz conector FPC Raspberry Pi 4B: No |
| Interfaces de audio y video | Raspberry Pi 5: Ninguno (Proporcionar 0.1-pitch pads) Raspberry Pi 4B: Sí |
| Entrada de energía | Raspberry Pi 5: 5V/5A DC a través de interfaz USB-C (soporta PD); 5V/5A DC a través de interfaz GPIO Raspberry Pi 4B: 5V/3A DC a través de interfaz USB-C (PD no soportado); 5V/3A DC a través de interfaz GPIO |
| Otras interfaces | Raspberry Pi 5: POE pasa por un nuevo POEHAT separado (cambio de ubicación del puerto de red) Raspberry Pi 4B: POE a través de POE HAT independiente |
Diferencias de configuración ROS (Versión Estándar vs Versión Superior)
| Módulo de voz de modelo grande de IA | Estándar: / Superior: ✓ |
| Reproducción de Modelo Grande de IA | Estándar: / Superior: ✓ |
| Interacción Visual de IA | Estándar: ✓ Superior: ✓ |
| Sistema ROS | Docker + ROS2 Humble |
| Recomendado | Estándar: Adecuado para aprender funciones de visión AI Superior: Adecuado para aprender modelos AI grandes, interacción de voz AI y aplicaciones de funciones de visión AI |
Qué está incluido
- Brazo robótico ensamblado
- Mapa impreso a color correspondiente
- 4 bloques de diferentes colores
- Gamepad PS2
- Tarjeta TF con sistema de imagen
- HAT de enfriamiento especial Yahboom
- Adaptador de corriente 12V 5A
Nota: Una nota de demostración indica “El cubo de basura es un accesorio de exhibición y no está en la lista de envío.”
Aplicaciones
- Funciones de visión AI y ejemplos de juego listados: reconocimiento de gestos, reconocimiento de colores, posicionamiento visual, clasificación de basura, juego de captura, seguimiento facial y apilamiento de bloques.
- Funciones interactivas de visión AI descritas: seguimiento de reconocimiento de colores; juego de captura (reconocimiento de área de mapa); agarrar bloques de colores; interacción de colores; clasificación de basura; apilamiento de bloques de colores.
- Ejemplos de aplicación de modelos grandes multimodales listados: análisis de video; control de movimiento de comandos largos; manejo inteligente; clasificación en espacio 3D.
- Control de simulación MoveIt y planificación de trayectorias (con detección de colisiones y agarre espacial) se enumeran para la verificación en entornos virtuales.
- Se admite el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo; una nota indica que el entrenamiento del modelo debe ser realizado por el usuario.
Manuales
Para preguntas antes de la compra, selección de versión del kit o soporte técnico, contacte [email protected] or visite https://rcdrone.top/.
Detalles
DOFBOT combina un brazo robótico de 6 grados de libertad y una cámara USB para proyectos de visión con Raspberry Pi 5, demostraciones de agarre y desarrollo de ROS2.
Múltiples opciones de control y demostraciones de algoritmos integrados te ayudan a pasar del control básico de servos a la interacción de visión y flujos de trabajo de IA.
Diseñado en torno a la potencia de cómputo de Raspberry Pi 5 para ROS2 Humble, Python3 y flujos de trabajo de inferencia de visión en tiempo real.
Las demostraciones espaciales cuasi-3D conectan la percepción de la cámara con el movimiento del brazo para aplicaciones de inteligencia incorporada.
Las demostraciones multimodales cubren el control de movimiento de comandos largos, manejo inteligente y tareas de clasificación impulsadas por visión y comandos.
Utilice tareas integradas como seguimiento visual, clasificación de colores e inferencia de intención para prototipar su propia lógica de robótica interactiva.
Las interacciones de visión al estilo OpenCV incluyen reconocimiento de colores, seguimiento y rutinas de agarre para un aprendizaje práctico.
MediaPipe y ejemplos de entrenamiento se combinan con cinemática inversa para que los resultados de visión se traduzcan en movimientos articulares precisos.
Desarrolle y valide el movimiento con MoveIt y RViz antes de ejecutar trayectorias en el brazo físico.
Las opciones de control multiplataforma incluyen aplicación móvil, control de host de PC y un control remoto con cable USB, junto con soporte para ROS2 Humble.
La disposición de articulaciones de 6 DOF (J1–J6) admite rutas flexibles de recogida y colocación e interacción guiada por cámara.
El hardware expandible incluye una placa de control del brazo, servos de bus, módulo de voz opcional y altavoz, además de montaje para Raspberry Pi 5.
La placa de expansión del brazo robótico DOFBOT utiliza un diseño de puerto etiquetado y soporte para servos de bus serie para ayudar a simplificar el cableado y la configuración de control.
La cámara USB se monta en el brazo robótico e incluye un campo de visión de 110° con resolución de 480p a 30fps, junto con un módulo de voz AI (versión superior) que cuenta con una placa, altavoz y cableado.
El repositorio de tutoriales DOFBOT-Pi de Yahboom proporciona un enlace de tutorial y hasta 200+ cursos estructurados para aprender el brazo robótico DOFBOT.
El programa del curso DOFBOT describe lecciones paso a paso que cubren la configuración de Raspberry Pi, ROS2 Humble, programación en Python y proyectos de visión basados en cámara.
Carpetas de código de código abierto y tutoriales en video paso a paso te ayudan a configurar y programar el brazo robótico DOFBOT en Python y ROS2.
DOFBOT incluye un diseño detallado de dimensiones y especificaciones clave para ayudar a planificar el espacio de montaje y la integración del sistema.
El kit DOFBOT incluye el brazo robótico ensamblado, cámara USB, placa de expansión, pantalla OLED, cables, adaptador de corriente, herramientas y manual, con accesorios opcionales listados por separado.
El conjunto de accesorios para Raspberry Pi 5 incluye una tarjeta TF de 64GB con lector, un enfriador activo, una placa de expansión de energía, un cable de comunicación I2C y una placa adaptadora de energía dual Type‑C.
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