Yahboom DOFBOT SE Bras Robotique 6DOF Version Machine Virtuelle, Kit Modèle Large Vision IA Python ROS2 Humble
Yahboom DOFBOT SE Bras Robotique 6DOF Version Machine Virtuelle, Kit Modèle Large Vision IA Python ROS2 Humble
Yahboom
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Aperçu
DOFBOT SE est un modèle de vision AI bras robotique (version machine virtuelle) de Yahboom. C'est un bras robotique de bureau à 6 DOF qui génère des décisions de contrôle sur une machine virtuelle côté PC et actionne les articulations via un contrôleur STM32. Le système est conçu autour de ROS2 pour prendre en charge la cinématique (directe/inverse), la planification de mouvement, la simulation MoveIt et la détection de collision, tout en permettant l'interaction de vision AI pour des tâches telles que le suivi de reconnaissance de couleur et la préhension d'objets.
Caractéristiques principales
- Contrôle principal de la machine virtuelle PC: utilise une machine virtuelle PC pour remplacer les cartes de développement ARM; Mac non pris en charge.
- Développement ROS2: système de contrôle robotique ROS2 (l'image spécifie ROS2 Humble), prenant en charge la planification de mouvement, la simulation et les flux de travail associés.
- Contrôle de servo bus série 6 DOF: contrôle intégré pour le mouvement multi-articulations et la préhension.
- Interaction par vision IA: vision 2D plane avec des fonctions telles que la reconnaissance/suivi/saisie de couleurs et la reconnaissance de gestes.
- Interaction avec un grand modèle IA (la disponibilité des fonctionnalités dépend de la version): les images décrivent des capacités multimodales (texte/voix/vision) incluant une base de connaissances RAG évolutive, un dialogue vocal naturel et une compréhension de scène visuelle.
- Multiples méthodes de contrôle: le texte indique une application mobile, une manette sans fil et un contrôle par logiciel PC.
Spécifications
| Modèle | DOFBOT SE (Version machine virtuelle) |
| Contrôle principal | Machine virtuelle PC |
| Degré de liberté | 6 |
| Envergure du bras | 350mm |
| Angle d'ouverture-fermeture de la pince | 6cm |
| Précision de positionnement répétable | ±0.5mm |
| Type de structure | Structure de bras robotique traditionnel |
| Caméra | Caméra USB HD |
| Dimension visuelle | Image plane 2D |
| Voix | Module vocal AI grand modèle + haut-parleur |
| Affichage | / |
| Fonctions (texte image) | Contrôle d'interconnexion; Planification de mouvement MoveIt; Simulation de robot Rviz; Interaction visuelle 2D; interaction vocale; AI grand modèle |
| Positionnement (texte image) | Version machine virtuelle bras robotique AI grand modèle niveau débutant |
| Système ROS (texte image) | ROS2 Humble |
Note de résolution de la caméra: la description textuelle fournie mentionne un 0.3MP caméra, et mentionne également un module caméra 30MP sous "Configuration matérielle professionnelle". Les images spécifient une caméra USB HD mais ne montrent pas de valeur en mégapixels. Pour confirmation du module caméra exact expédié, contactez [email protected] ou visitez https://rcdrone.top/ .
Contrôle & Logiciel
- Contrôle ROS2: simplifie le contrôle de mouvement du bus série 6 DOF; prend en charge la solution directe, la solution inverse et la planification de mouvement (texte).
- MoveIt + RViz: les images listent la planification de mouvement MoveIt et la simulation de bras robotique RViz.
- Communication série de machine virtuelle: les images décrivent l'envoi d'instructions de la machine virtuelle à un co-processeur STM32 via un port série pour piloter chaque articulation.
- Méthodes de contrôle à distance (texte): application mobile, manette sans fil et logiciel PC.
Vision AI, gestes et formation de modèles (comme décrit)
- Reconnaissance visuelle AI/suivi de cible: reconnaissance des couleurs & suivi; saisie de couleur; interaction de couleur; tri des déchets; empilement de blocs de couleur; “jeu de saisie”.
- Interaction gestuelle (MediaPipe): groupe d'action de bras robotique contrôlé par gestes; pile de contrôle de reconnaissance gestuelle; contrôle d'attitude du bras robotique; reconnaissance et suivi de la paume par le bras robotique.
- Cadres algorithmiques (texte d'image): algorithme de cinématique inverse; YOLOv11; OpenCV; MediaPipe.
- Apprentissage profond & formation de modèles (texte d'image): soutient la formation personnalisée et le déploiement de la quantification des modèles; les exemples présentés incluent la classification des déchets et la formation de modèles (présentation du cas YOLOv11).
Notes montrées dans les images: “La poubelle n'est pas incluse dans la liste d'expédition.La formation du modèle nécessite que les utilisateurs se forment eux-mêmes.”
Différences de version (texte de l'image)
| Version Standard | Version Supérieure | |
| Support du contrôle principal | Machine Virtuelle PC | |
| Module vocal de grand modèle AI | Non | Oui |
| Fonction de grand modèle AI | Non | Oui |
| Interaction visuelle AI | Oui | Oui |
| Système ROS | ROS2 Humble | |
| Utilisateurs recommandés | Convient pour l'apprentissage des fonctions visuelles AI | Convient pour l'apprentissage des applications de grand modèle AI, d'interaction vocale AI et de fonction visuelle AI |
Applications
- Apprentissage et recherche ROS2 : cinématique, planification de mouvement, simulation MoveIt et détection de collision.
- Démos de vision par IA : suivi d'objets, reconnaissance des couleurs, préhension et placement, et flux de travail de tri.
- Démos d'interaction multimodale (comme décrit) : analyse vidéo, contrôle d'action de commande longue, gestion intelligente et tri dans l'espace 3D.
Tutoriels & Vidéos
Lien du tutoriel : Yahboom DOFBOT SE Bras Robotique
Détails
DOFBOT SE associe un bras de bureau à 6 DOF avec un contrôle de machine virtuelle côté PC et des flux de travail ROS2 Humble pour l'apprentissage et le développement.
Le contrôle principal de la machine virtuelle réduit la dépendance matérielle tout en conservant les fonctions principales telles que la planification de mouvement, la simulation RViz et l'interaction visuelle 2D.
Une configuration supérieure ajoute une interaction visuelle 3D basée sur la profondeur pour la perception spatiale et les applications de préhension.
Les autres options de bras de la série mettent en avant différents choix de DOF et de structure pour des besoins spécifiques en recherche et enseignement.
Comparé aux cartes de développement ARM, l'approche de la machine virtuelle PC met l'accent sur une expansion plus facile, la sauvegarde/restauration, et un développement rentable.
Conçu pour le développement ROS2, le DOFBOT SE prend en charge l'interaction de vision AI et le contrôle de servos multi-articulations dans un format compact de bureau.
L'interaction multimodale, les applications visuelles et les tutoriels étape par étape aident à passer du premier mouvement aux tâches pratiques de vision AI.
Choisissez la configuration qui correspond à vos besoins, des bases de ROS2 Humble aux capacités élargies des grands modèles AI.
Les grands modèles de langage, de voix et de vision permettent des commandes et des retours plus naturels lors de l'opération du bras robotique.
Les démonstrations d'application se concentrent sur la transformation des commandes naturelles en actions répétables telles que la gestion et le tri des séquences.
La compréhension multimodale prend en charge divers scénarios de type salle de classe tels que Q&R, l'analyse et l'exécution de tâches guidées.
Les fonctions de vision 2D incluent la reconnaissance des couleurs, le suivi des cibles et la préhension guidée pour des projets interactifs sur table.
La reconnaissance des gestes et le contenu de formation de modèles étendent l'interaction au-delà de la pince pour des expériences de contrôle AI plus riches.
La cinématique ROS2 plus la simulation MoveIt aident à valider les trajectoires avant d'exécuter les mouvements sur le bras réel.
Le support ROS2 Humble et les multiples méthodes de contrôle—application mobile, contrôle PC et poignée sans fil—s'adaptent à différents environnements d'apprentissage.
L'application DOFBOT SE inclut la saisie par geste ainsi que le contrôle à distance, le suivi, l'étalonnage des servos et les modes de tri pour une opération flexible.
Le bras robotique DOFBOT SE prend en charge le suivi par reconnaissance faciale et l'apprentissage de groupes d'actions personnalisées pour des séquences de mouvements répétables.
Le kit de bras robotique DOFBOT SE 6-DOF comprend une caméra USB, une carte centrale STM32 et des articulations J1–J6 clairement étiquetées, avec prise en charge optionnelle de haut-parleur et module vocal AI.
Le kit DOFBOT SE combine un bras à 6DOF entraîné par servomoteur avec une carte d'extension qui fournit des ports et des en-têtes clairement étiquetés pour le câblage des périphériques et l'alimentation.
Le kit DOFBOT SE comprend un module de caméra USB, une poignée sans fil 2.4G avec carte réceptrice, et un module vocal AI avec haut-parleur et câblage pour une intégration facile.
Le programme du cours DOFBOT SE couvre l'installation, l'étalonnage, le contrôle à distance et les leçons de programmation, y compris les modules de vision AI.
Le plan d'apprentissage du kit couvre les bases des grands modèles, la configuration de l'environnement et des projets pratiques tels que la configuration d'une clé API et l'intégration de fonctionnalités AI.
Le kit comprend des ressources de code open-source structurées et des tutoriels vidéo étape par étape couvrant les fonctionnalités des grands modèles AI et les bases de ROS2.
Le kit DOFBOT SE inclut l'accès à un fichier de modèle 3D simple et fournit un support technique avec un service après-vente.
DOFBOT SE comprend un schéma dimensionnel en millimètres et une liste de spécifications rapides couvrant la plateforme embarquée et l'environnement logiciel tel qu'Ubuntu 22.04 avec ROS2 Humble et Python.
Le kit DOFBOT SE comprend le corps et le châssis du bras robotique, la carte principale STM32, une caméra avec support, 2.
Poignée sans fil 4G, câbles, outils et un manuel d'instructions.
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