Yahboom Muto RS Kit de Robot Hexápodo 18DOF ROS2 con IA, LiDAR & Cámara de Profundidad para Raspberry Pi 5

Descripción general

El Yahboom Muto RS es un robot hexápodo biónico de modelo grande a nivel de escritorio con inteligencia artificial, construido sobre el sistema operativo ROS2 y diseñado para trabajar con Raspberry Pi (incluyendo opciones de Raspberry Pi 5). Utiliza un cuerpo de aleación de aluminio y una estructura de articulación de 18 DOF impulsada por 18 servos de bus en serie de 35KG, e integra sensores como una cámara de profundidad y LiDAR, además de un módulo de interacción por voz. Con programación en Python3 y algoritmos integrados (incluyendo cinemática inversa), admite interacción visual con IA, mapeo/navegación SLAM, interacción por voz, aprendizaje profundo y simulación RViz para el desarrollo y la educación en ROS.

Características clave

• 18 articulaciones de movimiento DOF con piezas estructurales de aleación de aluminio; tres articulaciones por pata; 18 servos de alto rendimiento.
• 18 servos de bus en serie de metal de 35KG para un control de movimiento estable y coordinado.
• Control de precisión del algoritmo de cinemática inversa; soporta marcha de paso triangular y frecuencia de zancada ajustable.
• Ajustabilidad de movimiento: Traducción X/Y, rotación propia de 360°, ajuste de altura del cuerpo, superposición de postura (marcha en posición alta/media/baja) y velocidad de marcha ajustable (velocidad lineal, velocidad angular, altura, altura del paso, longitud de zancada).
• Integración de modelo grande de IA multimodal: base de conocimiento RAG escalable, arquitectura de razonamiento de retroalimentación dinámica dual-modal, comprensión semántica de texto y diálogo de habla natural.
• Cámara de profundidad + reconocimiento visual: detección de obstáculos con cámara de profundidad, mapeo 3D en tiempo real, medición de distancia de profundidad y reconocimiento de nube de puntos 3D.
• Percepción ambiental basada en LiDAR: sensado omnidireccional de 360°, mapeo y navegación, planificación de rutas, evitación dinámica de obstáculos, navegación multipunto y planificación de redes viales.
• Marcos/algoritmos compatibles (listados): MediaPipe, OpenCV; Gmapping, Cartographer; slam_toolbox; Odómetro de radar RF2O; Planificación de rutas DWA.
• Funciones de interacción visual con IA (listadas): Seguimiento de objetos KCF, seguimiento de color, control de comandos por código QR, seguimiento de línea visual.
• Control interactivo por voz: los comandos de voz pueden controlar el estado de movimiento; soporta funciones como seguimiento de color, reconocimiento de color y patrulla de línea visual.
• Control multiplataforma: aplicación de control remoto iOS/Android, aplicación de navegación y mapeo iOS/Android, control de computadora anfitriona en PC y control con mando inalámbrico 2.4G/USB.
• Transmisión de video en tiempo real FPV: conéctese a una red de área local a través de la aplicación móvil para ver video HD en tiempo real capturado por el robot.
• Control de interconexión multi-máquina: soporta navegación simultánea de múltiples robots con evitación dinámica de obstáculos en el mismo mapa, y control sincrónico a través de una sola computadora host.
• Modo de enseñanza: el movimiento manual de una sola pierna en el robot anfitrión puede ser reflejado por un robot esclavo realizando la misma acción.
• Recursos de aprendizaje: se hace referencia a “200+ ejemplos de cursos”; se describen cursos de ROS y ejemplos de aplicación de modelos de lenguaje AI de gran tamaño (URL del tutorial eliminado por cumplimiento).

Para ayuda en la selección previa a la venta o soporte de configuración, contacte https://rcdrone.top/ o envíe un correo electrónico a [email protected].

Especificaciones

Diferencias de Configuración (como se lista)

Raspberry Pi 5 (información mostrada)

Aplicaciones

• Aprendizaje y desarrollo de ROS2 para locomoción de múltiples patas (hexápodo) y cinemática inversa.
• Experimentos de mapeo/navegación SLAM: navegación de un solo punto y multipunto, planificación de redes viales y evitación de obstáculos dinámicos.
• Proyectos de visión por computadora y percepción utilizando cámara de profundidad y reconocimiento visual por IA (referenciado OpenCV / MediaPipe).
• Interacción por voz y demostraciones de modelos grandes multimodales (referenciada integración de texto/voz/visual).
• Control de sincronización multirobot y navegación multirobot (referenciado control de interconexión multimáquina).

Manuales

Se referencian recursos tutoriales para este producto (página de estudio del fabricante mencionada en la fuente; URL externa eliminada por cumplimiento).

Detalles

Construido sobre ROS2 para Raspberry Pi, Muto RS combina movilidad hexápoda de 18-DOF con percepción de IA para el aprendizaje de robótica de escritorio.

Desde la cartografía y navegación SLAM hasta la interacción visual y por voz, la plataforma está diseñada como un kit de desarrollo ROS2 todo en uno.

Los flujos de trabajo de IA multimodal se combinan con conceptos de planificación de redes viales para apoyar demostraciones de investigación e instrucción en el aula.

Elija una configuración que se adapte a sus necesidades de controlador y sensor, con opciones centradas en el cómputo de Raspberry Pi.

Los modelos de texto, voz y visión se pueden integrar para construir comportamientos de inteligencia incorporada en Python y ROS2.

Utilice comandos de alto nivel para tareas de movimiento, percepción Q&A, seguimiento de objetivos y navegación autónoma.

La percepción basada en SLAM admite navegación multipunto y comportamientos de búsqueda de objetivos en entornos mapeados.

Las demostraciones de interacción de nivel superior incluyen comprensión de intenciones, comportamientos de aprendizaje por imitación y exploración del entorno.

Los paquetes ROS2 integrados conectan datos de LiDAR y cámara de profundidad para mapeo, nubes de puntos y conciencia de obstáculos.

Los algoritmos de visión y los comandos de voz añaden control manos libres, con soporte para características de coordinación multi-robot.

El modo de enseñanza y un diseño completo de 18 grados de libertad facilitan la demostración de andares y el movimiento coordinado de las patas.

La cinemática inversa y la planificación de andares ayudan a traducir configuraciones de postura y zancada en un movimiento estable de hexápodo.

Ajuste la altura del cuerpo, la postura y la velocidad de marcha para adaptarse a diferentes superficies, demostraciones y escenarios de navegación.

El video FPV y los comportamientos de imitación de acciones hacen que las demostraciones sean más interactivas para laboratorios, clubes y presentaciones.

Programe en Python y controle el robot desde aplicaciones móviles, un host de PC o un mando inalámbrico según su configuración.

Desarrolla y prueba en simulación RViz, luego despliega en la pila ROS2 para experimentos robóticos repetibles.

Los materiales de aprendizaje de Yahboom Muto RS ROS2 cubren visión AI, Mediapipe, navegación de red vial y tutoriales en video de conceptos básicos de ROS2.

El hexápodo Muto RS utiliza una pila modular con componentes como lidar, una cámara de profundidad, controlador Raspberry Pi y servos de bus serie para el movimiento coordinado de las patas.

El sensor de profundidad Orbbec Astra Pro Plus y un módulo SLAM LiDAR 2D proporcionan entradas de profundidad y mapeo para proyectos de robótica ROS2.

El kit incluye un módulo de voz AI con un altavoz con cable más un paquete de baterías de litio de 7.4V 9900mAh para energía a bordo.

El hexápodo Yahboom Muto RS ROS2 incluye una referencia de dimensiones mm de vista múltiple para ayudar a planificar el espacio de montaje y la colocación.

La lista de paquetes incluye el chasis ensamblado del robot MUTO más complementos opcionales como un Raspberry Pi 5, SLAM Lidar y cámara de profundidad, junto con accesorios de energía y audio.