Yahboom DOGZILLA S1/S2 Robot Perro AI 12DOF para Raspberry Pi 5 (ROS2 Humble) Visión + LiDAR (S2)

Descripción general

DOGZILLA S1/S2 es una plataforma de robot perro de 12DOF a nivel de escritorio para Raspberry Pi 5 (ROS2 Humble), diseñada para el aprendizaje de inteligencia incorporada y el desarrollo de robótica. Integra interacción visual de IA, cinemática del robot (cinemática inversa) y retroalimentación de sensores para soportar movimiento omnidireccional y control de actitud en seis dimensiones. El sistema incluye un cuerpo de aleación de aluminio totalmente metálico, IMU incorporado y sensores de posición de las articulaciones para retroalimentación en tiempo real sobre la postura, ángulos de las articulaciones y torques, además de una cámara para aplicaciones de visión de IA.

DOGZILLA también introduce capacidades de modelo grande multimodal, apoyando el diálogo de voz inteligente y la comprensión de escenas. Para preguntas sobre configuración, selección o soporte técnico, contacte a https://rcdrone.top/ o envíe un correo electrónico a [email protected].

Características clave

• Movimiento cuadrúpedo biónico de 12DOF con ajuste de autoequilibrio de postura.
• Cuerpo de aleación de aluminio totalmente metálico con barra de pie de silicona amortiguadora y extremo de pie resistente al desgaste de ABS.
• Retroalimentación del sensor: Sensor de actitud IMU de 6 ejes y lectura de ángulo del servo de la articulación / sensores de posición de la articulación.
• Funciones de visión AI (ROS2 + OpenCV) como reconocimiento de etiquetas, detección de rostros, seguimiento de objetivos y patrulla de línea visual.
• Métodos de control múltiples: APP, controlador de mando, páginas web, teclados de computadora; soporta navegación de mapeo APP.
• 20 grupos de acciones biónicas integradas (ejemplos mostrados): Dar la mano, Sentarse, Buscar comida, Estirarse, Marcar.

Modelo AI Grande & Inteligencia Incorporada

Tres Modelos AI Grandes

• Modelo de Lenguaje Grande: Conexión en tiempo real; entiende instrucciones de texto y responde de manera flexible (ejemplos mostrados: Generación de texto, Preguntas&Respuestas, Resumen científico).
• Modelo de voz grande: El módulo de voz del modelo de IA grande admite la conversión en tiempo real entre voz y texto, comprensión semántica, preguntas y respuestas de voz inteligentes, y control por voz.
• Modelo visual grande: La cámara de alta definición puede identificar y analizar el contenido de la imagen; admite aplicaciones multimodales de imágenes y texto, incluyendo la generación de imágenes a partir de comandos de voz.

Funciones de Inteligencia Incorporada (ejemplos mostrados)

• Seguimiento autónomo de líneas: Identifica y sigue líneas de varios colores en tiempo real.
• Perro robot inteligente incorporado: Entiende las instrucciones del usuario y responde con diferentes retroalimentaciones combinadas con contenido de reconocimiento visual.
• Modelo grande multimodal + Navegación de mapeo SLAM: Función exclusiva de la versión S2 (ver sección LiDAR).

Funciones de LiDAR (Solo S2)

• LiDAR láser TOF para navegación de mapeo SLAM; soporta seguimiento y evitación con LiDAR.
• El módulo LiDAR especificado como LiDAR láser MS200 (también mostrado como LiDAR láser MS200TOF ), con 360° de escaneo rápido del entorno.
• Funciones mostradas: Evitación de obstáculos en navegación, mapeo Cartographer, navegación de mapeo con APP móvil, patrulla LiDAR, seguimiento LiDAR, guardia LiDAR, evitación LiDAR.

Nota: Las funciones de LiDAR láser TOF se indican como disponibles solo para S2.

Funciones de reconocimiento visual de IA (ejemplos mostrados)

• Desarrollo de Mediapipe
• Reconocimiento de etiquetas
• Visión AR
• Seguimiento de etiquetas
• Reconocimiento de colores
• Detección de rostros
• Seguimiento de objetivos
• Reconocimiento de obstáculos
• Reconocimiento de códigos QR
• Seguimiento visual

También se indica: 10+ soluciones de tecnología de reconocimiento visual de IA.

Especificaciones

Comparación de la Serie DOGZILLA (según lo proporcionado)

Raspberry Pi 5 (opcional, como se indica)

• Rendimiento indicado como 2~3 veces el de Raspberry Pi 4B
• Potencia de cálculo: Alrededor de 500GFLOPS
• GPU: Broadcom Videocore VII
• CPU: 64-bit 2.4 GHz quad-core

Estructura de Hardware (partes etiquetadas mostradas)

• MS200 lidar láser (Solo para S2)
• Cámara HD
• Módulo de voz de modelo grande de IA
• Altavoz y base de altavoz
• Cuerpo de aleación de aluminio totalmente metálico
• Placa Raspberry Pi 5 (Opcional)
• Pantalla OLED
• Co-procesador de alto rendimiento ESP32
• Servo de bus serie
• Paquete de batería de litio
• Varilla de pie de silicona; extremo de pie resistente al desgaste de ABS

Nota de manejo mostrada: El servo es un artículo vulnerable, no lo presione.

Software & Desarrollo

• Sistema ROS2 (ROS2 Humble indicado en el título del producto), soporte de programación en Python, simulación RVIZ.
• Flujos de trabajo ROS2 + OpenCV para funciones de visión AI (ejemplos listados arriba).

Aplicaciones

• Educación e investigación científica
• Experimentos de inteligencia artificial
• Prototipado de robots de servicio y exploración de inteligencia incorporada

Tutoriales & Videos

Enlace del tutorial: http://www.yahboom.net/study/DOGZILLA

Detalles

Una plataforma de perro robot de 12DOF lista para escritorio, diseñada para el aprendizaje de robótica con Raspberry Pi, visión artificial y proyectos de inteligencia incorporada.

Diseñado para el desarrollo de ROS2 con opciones como navegación de mapeo SLAM (S2) junto con recursos de visión artificial y tutoriales.

12 grados de libertad más retroalimentación de sensores ayudan a soportar el control de marcha estable, ajuste de postura y experimentos de cinemática.&

Las actualizaciones continuas de hardware y software añaden características como interacción por voz, soporte para Raspberry Pi 5 y navegación S2 LiDAR.

Las capacidades principales incluyen visión AI, grupos de acción biónica, múltiples opciones de control y herramientas ROS2 para desarrollo y aprendizaje.

El hardware de cámara y voz integrado permite la interacción multimodal para tareas como reconocimiento visual, diálogo por voz y retroalimentación.

Las características del modelo grande multimodal admiten flujos de trabajo de preguntas y respuestas de texto, control por voz y comprensión de escenas basadas en cámara.

Las funciones de inteligencia incorporada conectan percepción y movimiento, desde el seguimiento de comportamientos hasta el mapeo de navegación en S2.

Las demostraciones de visión AI cubren temas comunes de aprendizaje OpenCV/ROS2 como reconocimiento, seguimiento y conciencia de obstáculos.

S2 añade un módulo LiDAR láser TOF para mapeo SLAM, evitación autónoma y comportamientos de seguimiento LiDAR.

Utilice la comparación de series para elegir entre las configuraciones S1 y S2, incluidas las características relacionadas con LiDAR y mapeo.

Una biblioteca de grupos de acción biónica ayuda a demostrar el control de la marcha y los comportamientos de interacción durante la práctica y las lecciones.

La construcción totalmente metálica se combina con la retroalimentación del IMU y el ángulo de las articulaciones para apoyar pruebas de postura y movimiento más repetibles.

El soporte opcional para Raspberry Pi 5 proporciona un cálculo más potente para el desarrollo de ROS2 y cargas de trabajo de IA a bordo.

Un diseño interno modular facilita la comprensión de componentes clave como la cámara, el paquete de baterías y el S2 LiDAR opcional.

Los flujos de trabajo de ROS2 + RViz apoyan el análisis de cinemática inversa, la planificación de la marcha y la simulación junto con las pruebas de robots reales.

Las opciones de control van desde la aplicación móvil y la navegación de mapeo hasta el control web, el manejo de gamepad y las entradas de teclado.

El modo de enseñanza permite que un robot actúe como maestro para que otro pueda seguir el mismo movimiento de piernas para demostraciones rápidas.

Yahboom DOGZILLA S1/S2 viene con acceso a cursos tutoriales sistemáticos a través del enlace en línea proporcionado.

DOGZILLA S1/S2 incluye un amplio conjunto de modos de IA y control, como visión ROS2/OpenCV, seguimiento facial, seguimiento de líneas y control por voz, para proyectos flexibles.

Las carpetas de tutoriales de control de DOGZILLA cubren temas básicos y avanzados como reconocimiento de color, seguimiento facial, control por código QR e interacción por voz.

Yahboom DOGZILLA S1/S2 viene con tutoriales organizados para navegación de mapeo LiDAR, control por voz y videos básicos de ROS2 con subtítulos en inglés.

Las dimensiones de DOGZILLA S1/S2 se proporcionan para posiciones de encendido y apagado, incluyendo una longitud aproximada de 246–250 mm y un rango de altura de 93–170 mm para la planificación de ajuste.

DOGZILLA S1/S2 utiliza Raspberry Pi 5 como control maestro ROS con servos de bus 12DOF, una cámara de 5MP y una batería de 7.4V 5000mAh.

El módulo LiDAR DOGZILLA S2 ofrece un ángulo de escaneo de 360° con 4,500 puntos/s y un rango de medición de distancia de 0.03–12 m.

Los kits DOGZILLA S1/S2 incluyen las partes principales del cuerpo, controlador de gamepad, tarjeta TF de 64G con lector, altavoz, módulo de cámara, y herramientas y tornillos básicos, con la placa Raspberry Pi listada como opcional.

El embalaje opcional de caja de aluminio proporciona un estuche de transporte protector, y la versión DOGZILLA S2 incluye un lidar láser MS200 con placa adaptadora serial y cable de conexión.