Yahboom Muto S2 Robot Hexápodo 18DOF con Visión AI para Raspberry Pi 5 & Jetson NANO, PTZ 2DOF FPV

Descripción general

El Yahboom Muto S2 es un robot hexápodo de 18DOF diseñado para Raspberry Pi 5 o NVIDIA Jetson NANO como controlador principal. Es un robot hexápodo biónico de nivel de escritorio con un cuerpo de aleación de aluminio, 18 grados de libertad y control de algoritmo de cinemática inversa incorporado para simular andares. Con programación en Python3 y procesamiento de imágenes OpenCV, admite funciones de interacción visual de IA como reconocimiento de color, seguimiento/persecución, seguimiento facial, reconocimiento de códigos QR y patrulla de línea visual. Los métodos de control incluyen APP de teléfono móvil, control de mando inalámbrico y control de página web de computadora (Jupyter Lab), con transmisión de video en tiempo real (FPV).

Características clave

• Robot Hexápodo de Visión AI: Algoritmo de Cinemática Inversa, Andar Biónico, Articulación de 18DOF, Interacción Visual AI.
• Articulaciones de movimiento de 18DOF: Utiliza 18 servos de alto rendimiento y piezas estructurales de aleación de aluminio para conectar tres articulaciones en cada pierna.
• Sistema de servos de bus serie inteligente de 35KG: 18PCS servos metálicos de 35KG.
• PTZ de cámara 2D: PTZ de cámara 2DOF para aplicaciones de visión.
• Transmisión de video en tiempo real: Conéctese a través de la red de área local mediante la aplicación móvil para ver imágenes de video HD en tiempo real.
• Ajuste de movimiento de postura& : Soporta el ajuste libre de la velocidad de marcha y la altura del cuerpo del robot (Ajuste de Altura del Robot / Ajuste de Velocidad del Robot; ajuste de velocidad de marcha: lento/rápido).
• Modo de enseñanza: Control manual del movimiento de una sola pierna de la máquina anfitriona; otra máquina esclava realiza la misma acción.
• Nota de soporte para Raspberry Pi 5: “MUTO RS está equipado con una placa de expansión de fuente de alimentación regulada” adaptada para Raspberry Pi 5, proporcionando una fuente de alimentación estable de 5.1V/5A; el límite de corriente de 0.6A aumenta la salida de corriente del puerto USB a 1.6A (para ayudar a evitar congelamientos/reinicios).

Para ayuda de selección y soporte postventa, contacte https://rcdrone.top/ o envíe un correo electrónico a [email protected].

Especificaciones

Comparación de control principal (según lo proporcionado)

El robot Muto S2 proporciona dos controladores principales, Raspberry Pi 5 y Jetson NANO 4GB SUB, y los métodos de uso son básicamente los mismos, ambos utilizan el sistema Ubuntu. Los diferentes controles principales solo afectan ligeramente la fluidez del sistema.Los materiales del curso, las funciones del producto y el software de control proporcionados son consistentes.

Lista de funciones (Cursos/Ejemplos)

Cámara PTZ

• 00. Calibración del valor HSV de color
• 01. Reconocimiento de color
• 02. Seguimiento de color
• 03. Seguimiento de color
• 04. Grupo de acción de reconocimiento de color
• 05. Detección de rostros
• 06. Seguimiento de rostros
• 07. Saludar a las personas
• 08. Reconocimiento de código QR
• 09. Instrucciones de código QR
• 10. Seguimiento visual de línea
• 11. Aprendizaje de movimiento
• 12. Acción sincronizada con colgante de enseñanza

Aprendizaje profundo de máquinas

• 01. KNN
• 02. Tutorial básico de TensorFlow
• 03. Uso básico de PyTorch
• 04. Yolov5 detecta objetos en tiempo real
• 05. Construcción del entorno Jetson-inference
• 06. Detección de objetos y acción
• 07.Control de movimiento corporal del robot
• 08. Robot controlado por gestos

Curso Jetson NANO

• 1. Acerca del sistema JetsonNano
• 2. Configuración de red y Jtop
• 3. Espacio de intercambio aumentado
• 4. Uso de API de la biblioteca GPIO
• 5. Configuración de la biblioteca de hardware
• 6. Función de lectura de pines
• 7. Control de salida de nivel de pines
• 8. Controlar LED
• 9. Jetson Nano se comunica con puertos seriales de dispositivos externos
• 10. Comunicación I2C de Jetson nano

Curso de control remoto

• 1. Cerrar proceso de control de APP
• 2. Tutorial de control remoto de APP móvil
• 3. Control remoto con mando inalámbrico USB

Curso básico de robot

• 1. Controlar zumbador
• 2. Controlar servo PWM
• 3. Controlar servo de bus
• 4. Movimiento hacia adelante y hacia atrás del robot
• 5.Movimiento del robot a la izquierda y derecha
• 6. Rotación del robot a la izquierda y derecha
• 7. Control de altura
• 8. Control de cabeza
• 9. Rendimiento del grupo de acciones
• 10. Leer datos
• 11. Control del ordenador anfitrión
• 12. Controlador de cámara

Curso de Raspberry Pi

• 1. Construir entorno Python
• 2. Helloworld
• 3. Salida de pin en niveles altos y bajos
• 4. Leer niveles altos y bajos del pin
• 5. Salida PWM
• 6. Comunicación serial
• 7. Comunicación I2C
• 8. Comunicación serial
• 9. Comunicación I2C

Curso de CV de código abierto

• 1. Introducción a CV de código abierto
• 2. Lectura y visualización de imágenes
• 3. Escritura de imágenes
• 4. Calidad de imagen
• 5. Operaciones de píxeles
• 6. Zoom de imagen
• 7. Recorte de imagen
• 8.Panorámica de imagen
• 9. Espejo de imagen
• 10. Transformación afín
• 11. Rotación de imagen
• 12. Transformación de perspectiva
• 13. Procesamiento en escala de grises
• 14. Imagen binaria
• 15. Detección de bordes verdes
• 16. Dibujo de segmentos de línea
• 17. Dibujo de círculo rectangular
• 18. Dibujo de texto e imagen

Video

Manuales / Tutoriales

Enlace del tutorial (oficial): http://www.yahboom.net/study/Muto-S2

Detalles

Una plataforma hexápoda biónica de 18DOF combina el control de marcha por cinemática inversa con interacción AI basada en cámara.

Diseñada para funcionar en Raspberry Pi 5 o NVIDIA Jetson Nano para aprendizaje de robótica, proyectos de visión y experimentos de marcha.

Las capacidades clave incluyen funciones de visión basadas en OpenCV, programación en Python, control por WiFi y transmisión de video FPV.

Elija Raspberry Pi 5 o Jetson Nano como el controlador principal, con una opción de placa de expansión de energía diseñada para la estabilidad del Pi 5.

Una lista de funciones estructurada y un camino de aprendizaje cubren la visión PTZ, los conceptos básicos de aprendizaje profundo y cursos paso a paso para ambos controladores.

Dieciocho servos de alto torque impulsan tres articulaciones por pierna para un movimiento hexápodo estable y articulado.

La cinemática inversa incorporada ayuda a coordinar las trayectorias de los pies para pasos simulados más suaves y estables.

El FPV en tiempo real te permite conducir y monitorear el robot desde una aplicación de teléfono a través de una conexión de red local.

Guarda grupos de acciones en la aplicación para activar movimientos preestablecidos o ajustar individualmente las articulaciones para poses personalizadas.

Los movimientos interactivos apoyan comportamientos lúdicos como saludos estilo gesto y rutinas de movimiento.

Las demostraciones de movimiento reactivo destacan los ajustes de equilibrio durante obstáculos de corto alcance y movimiento dinámico.

Los comportamientos basados en visión pueden apoyar el seguimiento y la interacción práctica con IA en experimentos.

Los comandos rápidos permiten estados de acción comunes como enrollarse y avanzar.

Ajusta la altura del cuerpo y la velocidad de caminata para adaptarse a diferentes superficies, demostraciones y pruebas de escritorio en interiores.

El modo de enseñanza permite que el movimiento de la pierna de un robot sea guiado manualmente y reflejado por una segunda unidad.

Las características de IA basadas en cámara incluyen seguimiento de color, seguimiento de rostros y reconocimiento de códigos QR utilizando flujos de trabajo de OpenCV.

Explora demostraciones de IA más profundas como detección de objetos, estimación de poses basada en esqueleto y rutinas de control por gestos.

Programa comportamientos en Python y itera rápidamente desde una computadora portátil para el control de movimiento, procesamiento de visión y automatización.

El MUTO S2 admite una aplicación multiplataforma iOS/Android para control remoto, calibración del robot, modos de rendimiento y monitoreo de datos.

Muto S2 admite control de PC a través de una página web de JupyterLab y control de movimiento del robot mediante un gamepad inalámbrico 2.4G/USB.

El catálogo de cursos de Yahboom Muto S2 describe módulos guiados para ensamblaje, control de movimiento, características de visión OpenCV y experimentos de IA.

Yahboom Muto S2 incluye recursos de aprendizaje organizados con archivos de cursos de visión AI y aprendizaje profundo para configuración y codificación paso a paso.

El diseño hexápodo del Muto S2 incluye una pantalla OLED, módulo PTZ de cámara 2DOF, placa de expansión de concentrador USB y un soporte para batería de litio grande.

El Muto S2 utiliza un servo de bus serie inteligente con un rango de articulación de 0–270° y especificaciones listadas que incluyen un torque de 35kgf·cm y operación de 6.0–8.4V.

La cámara USB HD 1080P PTZ utiliza un servo 2DOF para control de paneo/inclinación y se conecta a través de USB 2.0 con un campo de visión de hasta 80–120°.

El paquete de baterías de litio de 7.4V 9900mAh utiliza una interfaz de carga DC 4.0×1.7 y cables de aproximadamente 15cm para una conexión fácil.

Yahboom Muto S2 viene con un diseño dimensionado que muestra vistas superior y frontal con medidas en milímetros para planificar la colocación y el espacio libre.

MUTO S2 está disponible con una placa de control principal Jetson Nano 4GB USB o Raspberry Pi 5, ambas compatibles con Python, 18DOF articulaciones y aproximadamente 3.7 horas de duración de la batería.

El kit de hexápodo Muto S2 incluye el chasis del robot, módulo de cámara PTZ, componentes OLED, placa de expansión USB hub, paquete de baterías, cargador, cables y herramientas básicas, con accesorios Raspberry Pi o Jetson Nano listados como add‑