Yahboom ROSMASTER M1 Robot ROS2 para SLAM & IA, tracción Mecanum, Jetson Nano/Orin Nano SUPER/RPi 5/RDK X5
Yahboom ROSMASTER M1 Robot ROS2 para SLAM & IA, tracción Mecanum, Jetson Nano/Orin Nano SUPER/RPi 5/RDK X5
Yahboom
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Descripción general
Yahboom ROSMASTER M1 es un robot ROS2 de gran modelo de IA para la educación en robótica, investigación en ROS y experimentos de interacción multimodal de IA. Utiliza un chasis de ruedas Mecanum para movimiento omnidireccional de 360° (lateral, diagonal, rotación en el lugar) y es compatible con ROS2 HUMBLE en múltiples plataformas de control maestro, incluyendo Raspberry Pi 5, RDK X5, Jetson Nano 4GB, Jetson Orin Nano 8G, y también enumera Jetson Orin Nano SUPER y Jetson Nano B01.
El robot integra hardware de percepción multimodal (cámara de profundidad 3D, cámara HD de 2MP PTZ, LiDAR TOF y un módulo de voz de gran modelo de IA) para soportar mapeo/navegación SLAM, reconocimiento visual, planificación de rutas e interacción multimodal. Adopta una arquitectura de inferencia de doble modelo con una capa de decisión (comprensión/planificación de tareas) y una capa de ejecución (generación/respuesta de acciones), y admite interrupción de diálogo, razonamiento de retroalimentación dinámica y expansión opcional con una base de conocimiento RAG.
Características Clave
- Chasis de conducción omnidireccional Mecanum con movimiento omnidireccional de 360°
- Motores metálicos con codificador de alto torque 520 (x4)
- Compatibilidad con plataforma multi-maestro: Raspberry Pi 5, RDK X5, Jetson Nano 4GB, Jetson Orin Nano 8G (también listados: Jetson Orin Nano SUPER, Jetson Nano B01)
- Compatible con ROS2 HUMBLE
- Percepción de fusión multisensor: cámara de profundidad 3D, cámara HD 2MP PTZ, LiDAR TOF, módulo de voz de modelo grande de IA + altavoz
- Capacidades de modelo grande multimodal: base de conocimiento RAG escalable, modelo de lenguaje visual grande, modelo de lenguaje de texto a gran escala, arquitectura de razonamiento bimodal, razonamiento de retroalimentación dinámica
- Percepción precisa de LiDAR: percepción omnidireccional de 360°, evitación dinámica de obstáculos, navegación de punto fijo, navegación de mapeo, planificación de rutas, planificación de red de carreteras
- Funciones de visión de profundidad 3D: cálculo de distancia/profundidad/altura/volumen, mapeo 3D del mundo real, detección profunda de bordes, reconocimiento de nube de puntos 3D
- Pila de visión AI listada: MediaPipe, OpenCV, YOLOv11
- Recursos de aprendizaje: cursos detallados y códigos; tutoriales y video tutoriales con subtítulos en inglés
Especificaciones
| Modelo | ROSMASTER M1 |
| Tipo de robot | Robot de modelo grande AI ROS2 (robot móvil con ruedas mecanum) |
| Versión de ROS | ROS2 HUMBLE |
| Chasis | Chasis de ruedas mecanum |
| Motores | Motor metálico con codificador de alto par 520 x4 |
| Cámaras | Cámara PTZ HD de 2MP; Cámara de profundidad 3D (también listada como “Cámara HD de 2MP/cámara de profundidad”) |
| LiDAR | LiDAR TOF de alto rendimiento |
| Voz | Módulo de voz de modelo AI grande + altavoz |
| Paquete de baterías | Paquete de baterías de alta capacidad de 12V 6000mAh |
| Almacenamiento | 128GB / 256GB |
| Cuerpo | Cuerpo de aleación de aluminio completo |
| Plataformas de control maestro (listadas) | Raspberry Pi 5; RDK X5; Jetson Nano 4GB; Jetson Orin Nano 8G; Jetson Orin Nano SUPER; Jetson Nano B01 |
| Dimensiones | 284.4 x 231.4 x 181.4 mm |
Aplicaciones
- Mapeo y navegación SLAM; navegación inteligente multipunto SLAM; búsqueda de objetos en el mapa SLAM
- Reconocimiento visual AI e interacción visual; comprensión de escenas
- Planificación de rutas; navegación de punto fijo; evitación dinámica de obstáculos
- Interacción por voz e inferencia de intención; experimentos de interacción multimodal
- Seguimiento/seguimiento visual; seguimiento de línea (“crucero autónomo”)
- Control de movimiento sincrónico de múltiples robots (como se indica)
Notas de función: La planificación de la red vial se indica como no compatible en las versiones Raspberry Pi y Jetson Nano B01. Las funciones de reconocimiento de señales de tráfico en el mapa de pistas / navegación en el mapa de pistas se indican como que requieren un mapa de pistas separado, y las versiones de Raspberry Pi se indican como no compatibles con estas funciones de mapa de pistas.
Para verificaciones de compatibilidad previas a la venta (plataforma de control maestro, opción de almacenamiento y soporte de funciones), contacte [email protected] or visite https://rcdrone.top/ .
Manuales
Tutoriales
Tutoriales de Yahboom ROSMASTER M1
Videos
Detalles
ROSMASTER M1 es un robot móvil ROS2 HUMBLE diseñado para la educación en IA y robótica con movilidad de ruedas mecanum de 360°.
La percepción multimodal (cámara, profundidad, LiDAR y voz) soporta mapeo SLAM, navegación y experimentos interactivos.
Un mapa rápido de características de las capacidades principales de la plataforma: razonamiento multimodal, navegación LiDAR, visión de profundidad y herramientas de visión AI.
Diseñado para desarrolladores de ROS que desean un robot de inteligencia incorporada que sea fácil de enseñar, probar y extender.
Un pipeline de dos capas separa la comprensión de tareas de la ejecución de acciones, con soporte de retroalimentación dinámica e interrupción.
Se describen las opciones de plataforma y materiales de aprendizaje para ayudar a elegir la configuración adecuada para su laboratorio o aula.
Ejecute tareas al estilo LLM como preguntas y respuestas, generación de texto, interacción por voz y flujos de trabajo de comprensión visual.
Se pueden usar indicaciones visuales para la comprensión de escenas y el seguimiento de objetos en proyectos de robótica interactiva.
Los datos de profundidad se pueden combinar con la visión para responder preguntas de distancia y apoyar funciones de conducción con mapa de seguimiento donde estén disponibles.
Se pueden agregar accesorios de mapa de seguimiento para el reconocimiento de señales de tráfico y actividades relacionadas con la conducción autónoma.
El seguimiento de líneas de color permite el crucero autónomo a lo largo de rutas marcadas para demostraciones en el aula y ejercicios de robótica.
Los flujos de trabajo de mapeo SLAM y navegación multipunto apoyan la planificación de rutas a través de múltiples ubicaciones objetivo.
La intención de voz y el contexto del mapa se pueden utilizar para tareas de búsqueda de objetos y rutinas de navegación de alto nivel.
Los comportamientos de alto nivel combinan percepción y navegación para descomponer tareas más largas en pasos accionables.
Las respuestas conscientes del contexto ayudan al robot a adaptarse a objetivos cambiantes, con actividades opcionales de conducción en mapa de seguimiento.
Los módulos del curso cubren una amplia gama de temas de aprendizaje de IA + ROS, con recursos de código organizados por función.
Elija entre versiones de kit según su plataforma de control maestro preferida y configuración de sensores.
La guía de rendimiento del controlador ayuda a ajustar las necesidades de cómputo a su carga de trabajo de inferencia multimodal y ROS2.
Las funciones LiDAR del ROSMASTER M1 cubren opciones comunes de mapeo ROS, modos de navegación y características de evitación de obstáculos con fusión asistida por IMU.
El soporte de cámara de profundidad permite datos de profundidad de nube de puntos, medición de distancia, navegación de mapeo visual 3D RTAB-Map, medición de volumen y detección de bordes.
Los ejemplos de visión integrados YOLOv11 cubren segmentación de imágenes, estimación de poses, clasificación de imágenes y detección de objetos para tareas de robótica.
El ROSMASTER M1 admite flujos de trabajo de OpenCV y MediaPipe para tareas como seguimiento de gestos, esqueleto, punta de los dedos, detección 3D y reconocimiento de color.
El ROSMASTER M1 admite características de interacción visual con IA como control por gestos, seguimiento de líneas y colores, seguimiento facial y seguimiento de objetos.
La configuración del Yahboom ROSMASTER M1 ROS2 admite la navegación de múltiples robots, el control sincronizado desde un solo host y la conducción en formación.
El Yahboom ROSMASTER M1 admite la práctica de conducción autónoma basada en escenarios en ROS, con la nota de que la versión de Raspberry Pi no admite esta función.
El ROSMASTER M1 admite la detección de señales de tráfico, el mantenimiento de carril, el estacionamiento autónomo y las decisiones de dirección basadas en las marcas de carril y los semáforos.
El chasis de aleación de aluminio del ROSMASTER M1 utiliza cuatro ruedas Mecanum para admitir un movimiento omnidireccional de 360°, incluyendo desplazamientos laterales y diagonales.
El Yahboom ROSMASTER M1 se desarrolla utilizando el sistema ROS2 y hace referencia a la versión ROS2 Humble Hawksbill.
El ROSMASTER M1 admite la simulación RViz para visualizar datos de radar y odometría, transmisiones de cámara, construcción de mapas y planificación SLAM.
El ROSMASTER M1 integra un LiDAR montado en la parte superior para escaneo de 360° para apoyar tareas de mapeo y navegación.
El ROSMASTER M1 admite control multiplataforma a través de un terminal de computadora, una aplicación móvil de mapeo/navegación o un controlador inalámbrico USB estándar.
El diseño del robot ROSMASTER M1 incluye lidar, una cámara PTZ opcional y ROS master, además de un hub USB 3.0 y un paquete de baterías de 6000mAh para una integración limpia.
El kit de cámara de profundidad de luz estructurada 3D se conecta a través de USB Tipo‑C y admite una distancia de trabajo de 0.2–4 m con un campo de visión horizontal de hasta 73.8° para proyectos de mapeo y navegación.
El Kit Estándar/Superior incluye un T-MINI Plus TOF LiDAR (5V, 300mA) con un rango de 0.05–12m y escaneo de 0–360°.
El módulo de voz Yahboom ROSMASTER M1 combina micrófonos MEMS duales con un altavoz compacto e interfaz USB Tipo‑C para entrada y reproducción de voz de 5V.
La placa de control del robot Yahboom ROSMASTER M1 ROS2 utiliza una entrada de alimentación de 12V DC tipo C y proporciona salidas de 12V/5V DC para motores y periféricos.
El ROSMASTER M1 utiliza un paquete de baterías de iones de litio de 12.6V 6000mAh con características de protección integradas y un tamaño compacto para una fácil instalación.
El plan de estudios del curso ROSMASTER M1 detalla lecciones desde la configuración y calibración PID hasta tareas de visión como reconocimiento de QR, detección de carriles y seguimiento de color.
El robot Yahboom ROSMASTER M1 ROS2 admite funciones de mapeo y navegación LiDAR junto con opciones de control de chasis y voz para desarrollo y pruebas.
El paquete del robot ROSMASTER M1 ROS2 incluye un currículo estructurado que cubre el desarrollo de YOLOv11, fundamentos de ROS2, Linux, Docker y temas de procesamiento de imágenes.
Los tutoriales y recursos de código de Yahboom ROSMASTER M1 ROS2 están organizados en carpetas para cursos básicos de modelos de IA, desarrollo y visión.
Los materiales de aprendizaje de ROSMASTER M1 cubren mapeo y navegación con LiDAR, control mediante aplicación móvil, tutoriales de IA y conceptos básicos de ROS2 con subtítulos en inglés.
Yahboom ROSMASTER M1 incluye tutoriales en video, descarga de archivos de modelos 3D y acceso a recursos de soporte técnico.
Las especificaciones de la serie ROSMASTER se comparan en áreas clave como tipo de chasis, opciones de cámara RGBD, pantalla, placa de control y capacidad de batería.
ROSMASTER M1 utiliza un chasis de ruedas mecanum con ruedas de 80 mm, cuatro motores engranados 520 (1:56) y soporte opcional para LiDAR T-MINI PLUS o SLAM C1.
La plataforma ROSMASTER combina un chasis de ruedas mecanum y motores engranados 520 con opciones como selección de cámara RGBD/profundidad, LiDAR y una batería de 12.6V 6000mAh.
El ROSMASTER M3 Pro cuenta con un chasis de ruedas mecanum de 80 mm, 4 motores con engranajes 520 (1:56), doble LiDAR y un brazo robótico de 6-DOF, con opciones de placa de control que incluyen Raspberry Pi 5 y Jetson.
Las especificaciones del robot ROSMASTER M1 ROS2 enumeran las dimensiones generales junto con detalles del sistema, almacenamiento y energía para la planificación de la integración.
El kit ROSMASTER M1 incluye el chasis del robot, placa de control con OLED, motores con codificador y ruedas mecanum, paquete de baterías, cargador y cables y herramientas esenciales.
El conjunto de accesorios ROSMASTER M1 incluye un T-MINI PLUS LiDAR, opciones de cámara, cables Type-C, soportes de montaje y paquetes de tornillos para el ensamblaje.
La lista de accesorios del robot ROSMASTER M1 ROS2 incluye placas opcionales Jetson o Raspberry Pi, partes de refrigeración, cables de energía/datos y opciones de almacenamiento de 128GB/256GB.
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