Yahboom DOFBOT AI Brazo Robótico de Visión con Gran Modelo (6-DOF) ROS2 Python para Jetson NANO 4GB B01/SUB
Yahboom DOFBOT AI Brazo Robótico de Visión con Gran Modelo (6-DOF) ROS2 Python para Jetson NANO 4GB B01/SUB
Yahboom
No se pudo cargar la disponibilidad de retiro
Resumen
Yahboom DOFBOT es un modelo de visión AI de gran tamaño brazo robótico diseñado para el desarrollo de ROS2 y programación en Python3 en Jetson NANO 4GB (B01/SUB). Integra una cámara HD USB con un brazo robótico de 6-DOF y soporta aplicaciones de visión AI como seguimiento de color, reconocimiento de gestos, seguimiento de rostros, interacción visual y demostraciones de clasificación. La estructura utiliza una aleación de aluminio oxidado verde, incluyendo un soporte de aleación de aluminio de 2 mm de grosor, y un chasis con ventosas para una colocación estable.
Características Clave
- Integración de brazo de 6-DOF + cámara: “Integración de Brazo Robótico–Cámara” con “6 Grados de Libertad”.
- Desarrollo de ROS2: Se especifica ROS2 Humble (Docker + ROS2 Humble). Soporta simulación de robots RViz y planificación de movimiento MoveIt.
- Pila de interacción de visión AI:& OpenCV, MediaPipe, YOLOv11, algoritmo de cinemática inversa.
- Fusión de modelos grandes de IA multimodal (capacidades listadas): Base de conocimiento RAG escalable, comprensión semántica de texto, diálogo de voz natural y comprensión de escenas visuales.
- Métodos de control: Aplicación móvil Android/iOS, control de computadora host PC y control remoto por cable USB (estándar).
- Configuración amigable para principiantes: Preensamblado antes del envío; tarjeta TF con imagen de fábrica para conectar y usar; configuración de red con código QR de la aplicación; tutoriales y código proporcionados.
- Servos & expansión: 6 servos HQ; placa de expansión multifuncional compatible con Jetson NANO, Raspberry Pi, Arduino y Micro:bit. Configuración de servos listada como 5×15KG servo de bus + 1×6KG servo de bus.
Especificaciones
| Producto | DOFBOT AI Brazo Robótico Visual de Gran Modelo |
| Grados de libertad | 6 |
| Envergadura del brazo | 350mm |
| Apertura-cierre del agarre | 6cm |
| Precisión de posicionamiento repetible | ±0.5mm |
| Cámara | Cámara HD USB |
| Dimensión visual | Imagen 2D plana |
| Voz | Módulo de voz de modelo grande de IA + altavoz |
| Display | / |
| Tipo de estructura | Estructura de brazo robótico tradicional |
| Sistema ROS | Docker + ROS2 Humble |
| Funciones (listadas) | Control de interconexión; Planificación de movimiento MoveIt; Simulación de robot RViz; Interacción visual 2D; Interacción por voz; IA modelo grande |
| Controlador principal (listado) | Raspberry Pi / Jetson Nano B01 |
| Material (estructura) | Aleación de aluminio oxidado verde; grosor del soporte de aleación de aluminio 2mm |
| Base | Chasis con ventosas |
Notas del Jetson NANO 4GB SUB (listadas)
- El Jetson NANO 4GB SUB se describe como: CPU Cortex-A57 de cuatro núcleos, GPU Maxwell de 128 núcleos, 4GB de memoria LPDDR y 472GFLOP de potencia de cálculo.
- Marcos de IA compatibles listados: TensorFlow, Pytorch, caffe/caffe2, Keras, MXNET, etc.
- Jetson NANO 4GB SUB está marcado como Opcional.
Visión AI & Demostraciones de Modelos Grandes (ejemplos mostrados)
- Funciones interactivas de visión AI: seguimiento de reconocimiento de color, capturar bloques de color, interacción de color, juego de captura, clasificación de basura, apilamiento de bloques de color.
- Demostraciones de aprendizaje automático de MediaPipe: grupo de acción de brazo robótico controlado por gestos, apilamiento de reconocimiento de gestos, reconocimiento/seguimiento de palma, control de postura del brazo.
- Aplicaciones de modelos grandes multimodales: análisis de video, control de movimiento de comando largo, manejo inteligente, clasificación en espacio 3D.
- Aplicaciones de inteligencia incorporada: bloques de color de vuelta en su lugar, seguimiento visual (KCF), clasificación de basura (YOLOv11), inferencia de intención (base de conocimiento RAG).
Notas de los materiales proporcionados: “El entrenamiento del modelo debe ser realizado por el usuario.” Algunos accesorios de escena (e.g. , un bote de basura) se describen como accesorios de exhibición y no están incluidos.
Simulación MoveIt / RViz & Planificación (listada)
- Control de simulación MoveIt y planificación de trayectorias.
- Soporte URDF con manipulación visual RViz (control de arrastrar y soltar, control de posición preestablecida, evitación de obstáculos).
- La detección de colisiones y el “agarre espacial” se muestran como funciones de simulación soportadas.
Qué incluye
- Brazo robótico DOFBOT preensamblado (ensamblado antes del envío)
- Tarjeta TF con archivo de imagen de fábrica
- Control remoto con cable USB (estándar)
Tutoriales / Videos
Tutoriales en línea: http://www.yahboom.net/study/Dofbot-Jetson_nano
Soporte
Para preguntas de compatibilidad (opciones de controlador Jetson/Raspberry Pi), confirmación de configuración o soporte postventa, contacte https://rcdrone.top/ o envíe un correo electrónico a [email protected].
Detalles
DOFBOT combina un brazo de escritorio de 6 DOF y una cámara HD USB para el desarrollo de visión AI en Python con ROS2, con un alcance de 350 mm y una repetibilidad de ±0.5 mm.
Elija la plataforma de control que se ajuste a la configuración de su laboratorio, desde entornos de PC hasta el desarrollo de AI basado en Jetson.
Las configuraciones mejoradas añaden visión en profundidad y opciones de interacción 3D para demostraciones de percepción más avanzadas.
Las configuraciones alternativas de brazos están disponibles cuando se necesita un alcance diferente o un diseño de grado de libertad.
Una plataforma DOFBOT preensamblada que está lista para el aprendizaje guiado, pruebas y experimentación rápida con ROS2.
Construido para soportar flujos de trabajo de visión al estilo OpenCV y proyectos de interacción de nivel superior en un sistema de escritorio.
El Jetson Nano 4GB SUB opcional proporciona la computación a bordo para tareas de visión AI en el borde y desarrollo en Python.
Los flujos de trabajo de demostración cubren interacción natural, ejecución de tareas y escenarios básicos de clasificación para práctica práctica.
Los comportamientos guiados por visión incluyen el seguimiento de objetivos y la realización de acciones simples de recoger y colocar.
Los juegos de aprendizaje interactivo ayudan a explorar tareas de estilo visión más lenguaje en un formato amigable para el aula.
Las demostraciones de visión central incluyen reconocimiento y seguimiento de color, juego interactivo de "atrapar" y clasificación basada en reglas.
Incluye conceptos de interacción basados en gestos, ejemplos de entrenamiento de modelos y control de movimiento de cinemática inversa.
Utiliza MoveIt con simulación RViz y planificación de movimiento para probar trayectorias y lógica de agarre antes de ejecutar en vivo.
El soporte de ROS2 Humble se combina con la aplicación móvil, control de PC y opciones de control remoto por USB para una operación flexible.
Los controles basados en la aplicación añaden juego impulsado por gestos, demostraciones de seguimiento y grupos de acciones personalizadas para movimientos repetibles.
Seis articulaciones articuladas (J1–J6) proporcionan un espacio de trabajo compacto para manipulación guiada por visión y movimientos de enseñanza.
Las opciones de hardware modular incluyen servos de bus, placas de expansión/control, redes y componentes de voz opcionales.
La placa de expansión y los servos de bus serie simplifican el cableado y facilitan la extensión del brazo con complementos.
El kit DOFBOT incluye un módulo de cámara USB (480p/30fps, 110°) y un módulo de voz AI con un pequeño altavoz para entrada de visión y voz.
Los recursos de capacitación de Yahboom DOFBOT incluyen más de 200 cursos sistemáticos para aprender la configuración y programación del brazo robótico de visión.
El plan de estudios del curso DOFBOT incluido detalla los módulos de capacitación y los esquemas de lecciones para guiar la configuración y el aprendizaje.
Yahboom DOFBOT incluye código de código abierto y tutoriales detallados, además de archivos de modelos 3D y recursos de soporte técnico postventa.
El brazo robótico DOFBOT 6-DOF incluye dibujos de dimensiones y una tabla de especificaciones para ayudar a planificar el montaje y los espacios de trabajo.
El kit DOFBOT incluye el ensamblaje del brazo robótico, cámara, pantalla OLED, mango del controlador, cables, ventosas, tornillos, herramientas y un manual.
Los accesorios de Jetson Nano incluyen la placa Nano de 4GB (opcional), ventilador de refrigeración, tarjeta SD, tarjeta de red inalámbrica y cable plano.
Related Collections
