Yahboom DOFBOT AI Grand Modèle Vision Bras Robotique (6-DOF) ROS2 Python pour Jetson NANO 4GB B01/SUB

Aperçu

Yahboom DOFBOT est un bras robotique de vision à grand modèle AI conçu pour le développement ROS2 et la programmation Python3 sur Jetson NANO 4GB (B01/SUB). Il intègre une caméra HD USB avec un bras robotique de bureau à 6 DOF et prend en charge des applications de vision AI telles que le suivi des couleurs, la reconnaissance des gestes, le suivi des visages, l'interaction visuelle et les démonstrations de tri. La structure utilise un alliage d'aluminium oxydé vert, y compris un support en alliage d'aluminium de 2 mm d'épaisseur, et un châssis à ventouse pour un placement stable.

Caractéristiques principales

• Intégration bras + caméra 6-DOF: “Intégration Bras Robotique–Caméra” avec “6 Degrés de Liberté”.
• Développement ROS2: ROS2 Humble est spécifié (Docker + ROS2 Humble). Prend en charge la simulation de robot RViz et la planification de mouvement MoveIt.
• Pile d'interaction & de vision AI: OpenCV, MediaPipe, YOLOv11, algorithme de cinématique inverse.
• Fusion de modèles AI multimodaux (capacités listées) : Base de connaissances RAG évolutive, compréhension sémantique du texte, dialogue vocal naturel et compréhension de la scène visuelle.
• Méthodes de contrôle : Application mobile Android/iOS, contrôle par ordinateur hôte PC et télécommande filaire USB (standard).
• Configuration conviviale pour les débutants : Pré-assemblé avant expédition ; carte TF avec image d'usine pour plug-and-play ; configuration réseau par QR-code de l'application ; tutoriels et code fournis.
• Extension des servos & : 6 servos HQ ; carte d'extension multifonctionnelle compatible avec Jetson NANO, Raspberry Pi, Arduino et Micro:bit. Configuration des servos listée comme 5×15KG bus servo + 1×6KG bus servo.

Spécifications

Notes sur le Jetson NANO 4GB SUB (listées)

• Le Jetson NANO 4GB SUB est décrit comme : CPU quad-core Cortex-A57, GPU Maxwell à 128 cœurs, mémoire LPDDR de 4 Go et puissance de calcul de 472 GFLOP.
• Cadres d'IA pris en charge répertoriés : TensorFlow, Pytorch, caffe/caffe2, Keras, MXNET, etc.
• Jetson NANO 4GB SUB est marqué comme Optionnel.

AI Vision & Grandes démos de modèles (exemples montrés)

• Fonctions interactives de vision AI : suivi de reconnaissance des couleurs, saisie de blocs de couleur, interaction de couleur, jeu de capture, tri des déchets, empilement de blocs de couleur.
• Démos d'apprentissage automatique MediaPipe : groupe d'actions de bras robotique de contrôle gestuel, empilement de reconnaissance gestuelle, reconnaissance/suivi de la paume, contrôle de la posture du bras.
• Applications de grands modèles multimodaux : analyse vidéo, contrôle de mouvement à longue commande, manipulation intelligente, tri dans l'espace 3D.
• Applications d'intelligence incarnée : remise en place des blocs de couleur, suivi visuel (KCF), tri des déchets (YOLOv11), inférence d'intention (base de connaissances RAG).

Notes des matériaux fournis : “La formation du modèle doit être effectuée par l'utilisateur.” Certains accessoires de scène (e.g. , une poubelle) sont décrits comme des accessoires d'affichage et ne sont pas inclus.

Simulation MoveIt / RViz & Planification (listée)

• Contrôle de simulation MoveIt et planification de trajectoire.
• Support URDF avec manipulation visuelle RViz (contrôle par glisser-déposer, contrôle de position prédéfini, évitement d'obstacles).
• La détection de collision et la “prise spatiale” sont présentées comme des fonctions de simulation prises en charge.

Ce qui est inclus

• Bras robotique DOFBOT pré-assemblé (assemblé avant expédition)
• Carte TF avec fichier image d'usine
• Télécommande filaire USB (standard)

Tutoriels / Vidéos

Tutoriels en ligne : http://www.yahboom.net/study/Dofbot-Jetson_nano

Support

Pour des questions de compatibilité (options de contrôleur Jetson/Raspberry Pi), confirmation de configuration ou support après-vente, contactez https://rcdrone.top/ ou envoyez un email à [email protected].

Détails

DOFBOT combine un bras de bureau 6-DOF et une caméra HD USB pour le développement de vision AI Python ROS2, avec une portée de 350 mm et une répétabilité de ±0,5 mm.

Choisissez la plateforme de contrôle qui correspond à votre configuration de laboratoire, des environnements PC au développement AI basé sur Jetson.

Les configurations améliorées ajoutent des options de vision en profondeur et d'interaction 3D pour des démonstrations de perception plus avancées.

Des configurations alternatives de bras sont disponibles lorsqu'une portée différente ou une disposition de degrés de liberté est nécessaire.

Une plateforme DOFBOT pré-assemblée prête pour l'apprentissage guidé, les tests et l'expérimentation rapide avec ROS2.

Conçu pour prendre en charge les flux de travail de vision de style OpenCV et les projets d'interaction de haut niveau dans un système de bureau.

Le Jetson Nano 4GB SUB optionnel fournit le calcul embarqué pour les tâches de vision IA de pointe et le développement Python.

Les flux de travail de démonstration couvrent l'interaction naturelle, l'exécution de tâches et les scénarios de tri de base pour une pratique pratique.

Les comportements guidés par la vision incluent le suivi des cibles et l'exécution d'actions simples de type pick-and-place.

Des jeux d'apprentissage interactifs aident à explorer les tâches de style vision-plus-langage dans un format adapté à la classe.

Les démonstrations de vision centrale incluent la reconnaissance et le suivi des couleurs, le jeu interactif de "catch" et le tri basé sur des règles.

Inclut des concepts d'interaction basés sur les gestes, des exemples d'entraînement de modèles et un contrôle de mouvement par cinématique inverse.

Utilisez MoveIt avec la simulation RViz et la planification de mouvement pour tester les trajectoires et la logique de préhension avant de les exécuter en direct.

Le support ROS2 Humble s'associe à l'application mobile, au contrôle PC et aux options de télécommande filaire USB pour une opération flexible.

Les contrôles basés sur l'application ajoutent un jeu dirigé par gestes, des démonstrations de suivi et des groupes d'actions personnalisés pour des mouvements répétables.

Six articulations (J1–J6) fournissent un espace de travail compact pour la manipulation guidée par vision et l'apprentissage des mouvements.

Les options matérielles modulaires incluent des servos de bus, des cartes d'extension/contrôle, des réseaux et des composants vocaux optionnels.

La carte d'extension et les servos du bus série simplifient le câblage et facilitent l'extension du bras avec des accessoires.

Le kit DOFBOT comprend un module de caméra USB (480p/30fps, 110°) et un module vocal AI avec un petit haut-parleur pour l'entrée visuelle et vocale.

Les ressources de formation Yahboom DOFBOT incluent plus de 200 cours systématiques pour apprendre la configuration et la programmation du bras robotique de vision.

Le programme de cours DOFBOT inclus présente les modules de formation et les plans de leçons pour guider la configuration et l'apprentissage.

Yahboom DOFBOT comprend du code open-source et des tutoriels détaillés, ainsi que des fichiers de modèles 3D et des ressources de support technique après-vente.

Le bras robotique DOFBOT 6-DOF comprend des dessins dimensionnels et un tableau de spécifications pour aider à planifier le montage et les dégagements de l'espace de travail.

Le kit DOFBOT comprend l'assemblage du bras robotique, la caméra, l'écran OLED, la manette de contrôle, les câbles, les ventouses, les vis, les outils et un manuel.

Les accessoires Jetson Nano incluent la carte Nano 4GB (en option), le ventilateur de refroidissement, la carte SD, la carte réseau sans fil et le câble ruban.