Yahboom DOFBOT AI Kit de bras robotique à vision grand modèle pour Raspberry Pi 5, ROS2 Humble, Python3, caméra USB

Aperçu

Le Yahboom DOFBOT AI Large Model Vision Robotic Arm est un kit de bras robotique de bureau conçu pour le développement ROS2 et l'apprentissage de la vision AI sur Raspberry Pi 5. Il combine un bras robotique à 6 degrés de liberté avec une caméra USB pour la préhension basée sur la vision, le suivi et les applications interactives d'IA, et prend en charge la programmation avec Python3, OpenCV et ROS2 Humble (Docker + ROS2 Humble est spécifié).

Il prend en charge le contrôle multiplateforme, y compris l'application mobile (iOS/Android), le contrôle par ordinateur hôte PC, le contrôle par manette/poignée et la programmation basée sur le web JupyterLab.

Vidéo

Caractéristiques principales

• 6 degrés de liberté avec intégration caméra + bras robotique ("6-DOF Camera and Robotic Arm 2 in 1").
• Fonctions de grand modèle AI (comme décrit) : fusion multimodale, dialogue en langage naturel, compréhension sémantique du texte, compréhension de la scène visuelle et une base de connaissances RAG évolutive.
• Interactions de vision par IA: suivi de reconnaissance des couleurs, suivi d'objets, interactions liées aux gestes, démonstrations de préhension/tri, et plus encore.
• Stack de développement ROS2: ROS2 Humble (mentionné comme “ROS2 Humble” et “Docker+ROS2 Humble”), avec planification de mouvement MoveIt et simulation de robot RViz listées.
• Cadres algorithmiques listés: algorithme de cinématique inverse, YOLOv11, OpenCV, MediaPipe; l'accélération TensorRT est mentionnée pour l'inférence en temps réel au niveau milliseconde.
• Conception matérielle conviviale: affichage OLED pour l'adresse IP et les informations du CPU Raspberry Pi; châssis avec ventouses pour la stabilité; adaptateur 12V 5A pour une alimentation continue.
• Extensibilité: carte d'extension déclarée compatible avec Jetson NANO, Raspberry Pi, Arduino et Micro:bit ; les interfaces réservées incluent 6 bus-servo + 6 PWM-servo, récepteur de contrôleur sans fil, module WiFi/Bluetooth, I2C et interfaces de module ultrasonique.

Spécifications

Raspberry Pi 5 (listé dans les matériaux du produit)

Raspberry Pi 5 vs Raspberry Pi 4B (tableau comparatif)

Différences de configuration ROS (Version Standard vs Version Supérieure)

Ce qui est inclus

• Bras robotique assemblé
• Carte imprimée en couleur assortie
• 4 blocs de couleurs différentes
• Manette de jeu PS2
• Carte TF avec système d'image
• HAT de refroidissement spécial Yahboom
• Adaptateur secteur 12V 5A

Remarque : Une note de démonstration indique « La poubelle est un accessoire d'affichage et n'est pas dans la liste d'expédition.”

Applications

• Fonctions de vision AI et exemples de jeu listés : reconnaissance de gestes, reconnaissance de couleurs, positionnement visuel, tri des déchets, jeu de capture, suivi de visage et empilement de blocs de construction.
• Fonctions interactives de vision AI décrites : suivi de reconnaissance de couleurs ; jeu de capture (zone de reconnaissance de carte) ; saisir des blocs de couleur ; interaction de couleur ; tri des déchets ; empilement de blocs de couleur.
• Exemples d'application de grands modèles multimodaux listés : analyse vidéo ; contrôle de mouvement à longue commande ; manipulation intelligente ; tri dans l'espace 3D.
• Le contrôle de simulation MoveIt et la planification de trajectoire (avec détection de collision et préhension spatiale) sont listés pour la vérification de l'environnement virtuel.
• La formation de modèles d'apprentissage profond est prise en charge ; une note indique que la formation des modèles doit être effectuée par l'utilisateur.

Manuels

• Tutoriel Yahboom DOFBOT-Pi

Pour des questions avant-vente, la sélection de la version du kit ou le support technique, contactez [email protected] or visitez https://rcdrone.top/.

Détails

DOFBOT combine un bras robotique à 6 DOF et une caméra USB pour les projets de vision Raspberry Pi 5, les démonstrations de préhension et le développement ROS2.

De multiples options de contrôle et des démonstrations d'algorithmes intégrés vous aident à passer du contrôle de servo de base à l'interaction visuelle et aux flux de travail d'IA.

Conçu autour de la puissance de calcul du Raspberry Pi 5 pour ROS2 Humble, Python3 et les flux de travail d'inférence visuelle en temps réel.

Les démonstrations spatiales quasi-3D connectent la perception de la caméra avec le mouvement du bras pour des applications d'intelligence incarnée.

Les démonstrations multimodales couvrent le contrôle de mouvement à longue commande, la manipulation intelligente et les tâches de tri pilotées par la vision et les invites.

Utilisez des tâches intégrées comme le suivi visuel, le tri des couleurs et l'inférence d'intention pour prototyper votre propre logique robotique interactive.

Les interactions de vision de style OpenCV incluent la reconnaissance des couleurs, le suivi et les routines de préhension pour un apprentissage pratique.

MediaPipe et des exemples d'entraînement s'associent à la cinématique inverse pour que les résultats de vision se traduisent par des mouvements articulaires précis.

Développez et validez le mouvement avec MoveIt et RViz avant d'exécuter des trajectoires sur le bras physique.

Les options de contrôle multiplateformes incluent une application mobile, un contrôle hôte PC et une télécommande filaire USB, avec le support de ROS2 Humble.

La disposition des articulations à 6 DOF (J1–J6) prend en charge des chemins de prise et de placement flexibles et une interaction guidée par caméra.

Le matériel extensible comprend une carte de contrôle de bras, des servos de bus, un module vocal et un haut-parleur en option, ainsi qu'un montage pour Raspberry Pi 5.

La carte d'extension du bras robotique DOFBOT utilise une disposition de ports étiquetés et un support de servomoteur de bus série pour simplifier le câblage et la configuration du contrôle.

La caméra USB se monte sur le bras robotique et comprend un champ de vision de 110° avec une résolution de 480p à 30fps, ainsi qu'un module vocal AI (version supérieure) comprenant une carte, un haut-parleur et un câblage.

Le dépôt de tutoriels DOFBOT-Pi de Yahboom fournit un lien vers un tutoriel et jusqu'à 200+ cours structurés pour apprendre le bras robotique DOFBOT.

Le programme de cours DOFBOT décrit des leçons étape par étape couvrant la configuration du Raspberry Pi, ROS2 Humble, la programmation Python et les projets de vision basés sur la caméra.

Les dossiers de code open-source et les tutoriels vidéo étape par étape vous aident à configurer et programmer le bras robotique DOFBOT en Python et ROS2.

DOFBOT comprend une disposition détaillée des dimensions et des spécifications clés pour aider à planifier l'espace de montage et l'intégration du système.

Le kit DOFBOT comprend le bras robotique assemblé, une caméra USB, une carte d'extension, un écran OLED, des câbles, un adaptateur secteur, des outils et un manuel, avec des accessoires optionnels listés séparément.

L'ensemble d'accessoires Raspberry Pi 5 comprend une carte TF de 64 Go avec lecteur, un refroidisseur actif, une carte d'extension d'alimentation, un câble de communication I2C et une carte adaptateur d'alimentation double Type‑C.