Yahboom DOFBOT SE Brazo Robótico 6DOF Versión Máquina Virtual, Kit de Gran Modelo de Visión AI Python ROS2 Humble
Yahboom DOFBOT SE Brazo Robótico 6DOF Versión Máquina Virtual, Kit de Gran Modelo de Visión AI Python ROS2 Humble
Yahboom
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Resumen
DOFBOT SE es un modelo de visión AI de gran tamaño brazo robótico (versión de máquina virtual) de Yahboom. Es un brazo robótico de 6 DOF de escritorio que genera decisiones de control en una máquina virtual del lado del PC y mueve las articulaciones a través de un controlador STM32. El sistema está diseñado en torno a ROS2 para soportar cinemática (directa/inversa), planificación de movimiento, simulación de MoveIt y detección de colisiones, al mismo tiempo que permite la interacción de visión AI para tareas como el seguimiento de reconocimiento de color y la sujeción de objetos.
Características Clave
- Control principal de máquina virtual de PC: utiliza una máquina virtual de PC para reemplazar las placas de desarrollo ARM; Mac no soportado.
- Desarrollo de ROS2: sistema de control de robot ROS2 (la imagen especifica ROS2 Humble), soportando planificación de movimiento, simulación y flujos de trabajo relacionados.
- Control de servo de bus serie de 6 DOF: control integrado para movimiento de múltiples articulaciones y sujeción.
- Interacción de visión AI: visión 2D con funciones como reconocimiento/seguimiento/agarrado de color y reconocimiento de gestos.
- Interacción con modelo grande de AI (la disponibilidad de funciones depende de la versión): imágenes describen capacidades multimodales (texto/voz/visión) incluyendo base de conocimiento RAG escalable, diálogo de voz natural y comprensión de escenas visuales.
- Múltiples métodos de control: estados de texto aplicación móvil, control inalámbrico y software para PC.
Especificaciones
| Modelo | DOFBOT SE (versión de máquina virtual) |
| Control maestro | Máquina virtual PC |
| Grados de libertad | 6 |
| Envergadura | 350mm |
| Ángulo de apertura-cierre del gripper | 6cm |
| Precisión de posicionamiento repetible | ±0.5mm |
| Tipo de estructura | Estructura de brazo robótico tradicional |
| Cámara | Cámara HD USB |
| Dimensión visual | Imagen 2D plana |
| Voz | Módulo de voz de modelo grande de IA + altavoz |
| Display | / |
| Funciones (texto de imagen) | Control de interconexión; Planificación de movimiento MoveIt; Simulación de robot Rviz; Interacción visual 2D; Interacción por voz; modelo grande de IA |
| Posicionamiento (texto de imagen) | Versión de máquina virtual de nivel de entrada de brazo robótico de modelo grande de IA |
| Sistema ROS (texto de imagen) | ROS2 Humble |
Nota sobre la resolución de la cámara: la descripción de texto proporcionada menciona un 0.Cámara de 3MP, y también indica un módulo de cámara de 30MP bajo “Configuración de hardware profesional”. Las imágenes especifican una cámara USB HD pero no muestran un valor de megapíxeles. Para confirmar el módulo de cámara exacto enviado, contacte [email protected] o visite https://rcdrone.top/ .
Control & de software
- Control ROS2: simplifica el control de movimiento de servos de bus serie de 6 DOF; soporta solución directa, solución inversa y planificación de movimiento (texto).
- MoveIt + RViz: las imágenes enumeran la planificación de movimiento de MoveIt y la simulación de brazo robótico RViz.
- Comunicación serial de máquina virtual: las imágenes describen el envío de instrucciones desde la máquina virtual a un coprocesador STM32 a través de un puerto serie para accionar cada articulación.
- Métodos de control remoto (texto): aplicación móvil, mango inalámbrico y software para PC.
Visión AI, Gestos y Entrenamiento de Modelos (como se describe)
- Reconocimiento visual AI/seguimiento de objetivos: reconocimiento de color & seguimiento; captura de color; interacción de color; clasificación de residuos; apilamiento de bloques de color; “juego de captura”.
- Interacción por gestos (MediaPipe): grupo de acción del brazo robótico controlado por gestos; pila de control de reconocimiento de gestos; control de actitud del brazo robótico; reconocimiento y seguimiento del brazo robótico de la palma.
- Marcos de algoritmos (texto de imagen): algoritmo de cinemática inversa; YOLOv11; OpenCV; MediaPipe.
- Entrenamiento de modelos de & aprendizaje profundo (texto de imagen): soporta entrenamiento personalizado y despliegue de cuantificación de modelos; los ejemplos mostrados incluyen clasificación de basura y entrenamiento de modelos (presentación de caso YOLOv11).
Notas mostradas en imágenes: “El cubo de basura no está incluido en la lista de envío."El entrenamiento del modelo requiere que los usuarios se capaciten a sí mismos."”
Diferencias de versión (texto de imagen)
| Versión estándar | Versión superior | |
| Soporte de control principal | Máquina virtual de PC | |
| Módulo de voz de modelo grande de IA | No | Sí |
| Función de modelo grande de IA | No | Sí |
| Interacción visual de IA | Sí | Sí |
| Sistema ROS | ROS2 Humble | |
| Usuarios recomendados | Adecuado para aprender funciones visuales de IA | Adecuado para aprender aplicaciones de modelo grande de IA, interacción de voz de IA y funciones visuales de IA |
Aplicaciones
- Aprendizaje e investigación de ROS2: cinemática, planificación de movimiento, simulación de MoveIt y detección de colisiones.
- Demostraciones de visión AI: seguimiento de objetos, reconocimiento de colores, agarre y colocación, y flujos de trabajo de clasificación.
- Demostraciones de interacción multimodal (como se describe): análisis de video, control de acción de comando largo, manejo inteligente y clasificación en espacio 3D.
Tutoriales & Videos
Enlace del tutorial: Yahboom DOFBOT SE Brazo Robótico
Detalles
DOFBOT SE empareja un brazo de escritorio de 6 DOF con control de máquina virtual del lado del PC y flujos de trabajo ROS2 Humble para aprendizaje y desarrollo.
El control principal de la máquina virtual reduce la dependencia del hardware mientras mantiene funciones clave como planificación de movimiento, simulación RViz e interacción visual 2D.
Una configuración más alta agrega interacción visual 3D basada en profundidad para percepción espacial y aplicaciones de agarre.
Otras opciones de brazo en la serie destacan diferentes DOF y elecciones de estructura para necesidades específicas de investigación y enseñanza.
En comparación con las placas de desarrollo ARM, el enfoque de máquina virtual en PC enfatiza una expansión más fácil, respaldo/restauración y desarrollo rentable.
Construido para el desarrollo de ROS2, DOFBOT SE soporta interacción de visión AI y control de servos multiarticulados en una forma compacta de escritorio.
La interacción multimodal, aplicaciones visuales y tutoriales paso a paso ayudan a pasar del primer movimiento a tareas prácticas de visión AI.
Elija la configuración que se ajuste a sus necesidades, desde los conceptos básicos de ROS2 Humble hasta capacidades ampliadas de modelos grandes de AI.
Los modelos de lenguaje, voz y visión grandes permiten un comando y retroalimentación más natural durante la operación del brazo robótico.
Las demostraciones de aplicaciones se centran en convertir comandos naturales en acciones repetibles, como manejar y clasificar secuencias.
La comprensión multimodal apoya diversos escenarios de estilo aula, como Q&A, análisis y ejecución de tareas guiadas.
Las funciones de visión 2D incluyen reconocimiento de color, seguimiento de objetivos y agarre guiado para proyectos interactivos en mesa.
El reconocimiento de gestos y el contenido de entrenamiento de modelos extienden la interacción más allá del agarre para experimentos de control de IA más ricos.
La cinemática de ROS2 más la simulación de MoveIt ayuda a validar trayectorias antes de ejecutar movimientos en el brazo real.
El soporte de ROS2 Humble y múltiples métodos de control—aplicación móvil, control de PC y mango inalámbrico—se adaptan a diferentes configuraciones de aprendizaje.
La aplicación DOFBOT SE incluye captura por gestos junto con control remoto, seguimiento, calibración de servos y modos de clasificación para una operación flexible.
El brazo robótico DOFBOT SE soporta seguimiento de reconocimiento facial y aprendizaje de grupos de acciones personalizadas para secuencias de movimiento repetibles.
El kit de brazo robótico DOFBOT SE de 6 grados de libertad (6-DOF) cuenta con una cámara USB, una placa base STM32 y articulaciones J1–J6 claramente etiquetadas, con soporte opcional para altavoz y módulo de voz AI.
El kit DOFBOT SE combina un brazo accionado por servos de 6DOF con una placa de expansión que proporciona puertos y conectores claramente etiquetados para cablear periféricos y alimentación.
El kit DOFBOT SE incluye un módulo de cámara USB, un mango inalámbrico de 2.4G con placa receptora y un módulo de voz AI con altavoz y cableado para una fácil integración.
El esquema del curso DOFBOT SE cubre la configuración, calibración, control remoto y lecciones de programación, incluidos los módulos de visión AI.
El esquema de aprendizaje del kit cubre los conceptos básicos de modelos grandes, configuración del entorno y proyectos prácticos como la configuración de una clave API e integración de características AI.
El kit incluye recursos de código abierto estructurados y tutoriales en video paso a paso que cubren características de modelos grandes de AI y conceptos básicos de ROS2.
El kit DOFBOT SE incluye acceso a un archivo de modelo 3D simple y proporciona soporte técnico con servicio postventa.
DOFBOT SE incluye un esquema de dimensiones en milímetros y una lista rápida de especificaciones que cubre la plataforma a bordo y el entorno de software como Ubuntu 22.04 con ROS2 Humble y Python.
El kit DOFBOT SE incluye el cuerpo y chasis del brazo robótico, placa base STM32, cámara con soporte, 2.Mango inalámbrico 4G, cables, herramientas y un manual de instrucciones.
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