Yahboom DOGZILLA S1/S2 Chien Robot AI 12DOF pour Raspberry Pi 5 (ROS2 Humble) Vision + LiDAR (S2)

Aperçu

DOGZILLA S1/S2 est une plateforme robot chien de niveau bureau à 12DOF AI pour Raspberry Pi 5 (ROS2 Humble), conçue pour l'apprentissage de l'intelligence incarnée et le développement de la robotique. Elle intègre l'interaction visuelle AI, la cinématique robotique (cinématique inverse) et le retour d'information des capteurs pour soutenir le mouvement omnidirectionnel et le contrôle d'attitude à six dimensions. Le système comprend un corps en alliage d'aluminium tout en métal, un IMU intégré et des capteurs de position des articulations pour un retour d'information en temps réel sur la posture, les angles des articulations et les couples, ainsi qu'une caméra pour les applications de vision AI.

DOGZILLA introduit également des capacités de modèle large multimodal, soutenant le dialogue vocal intelligent et la compréhension de scène. Pour des questions sur la configuration, la sélection ou le support technique, contactez https://rcdrone.top/ ou envoyez un email à [email protected].

Caractéristiques principales

• Mouvement quadrupède bionique 12DOF avec ajustement d'auto-équilibrage de la posture.
• Corps en alliage d'aluminium tout métal avec barre de pied en silicone absorbant les chocs et embout de pied résistant à l'usure en ABS.
• Retour d'information du capteur: Capteur d'attitude IMU à 6 axes et retour d'angle de servo de joint / capteurs de position de joint.
• Fonctions de vision AI (ROS2 + OpenCV) telles que la reconnaissance d'étiquettes, la détection de visages, le suivi de cibles et la patrouille de ligne visuelle.
• Multiples méthodes de contrôle: APP, manette de contrôle, pages web, claviers d'ordinateur; prend en charge la navigation par cartographie APP.
• 20 groupes d'actions bioniques intégrés (exemples montrés): Poignée de main, S'asseoir, Chercher de la nourriture, S'étirer, Marquer.

Modèle AI Large & Intelligence Incarnée

Trois Modèles AI Large

• Modèle de Langage Large: Connexion en temps réel; comprend les instructions textuelles et répond de manière flexible (exemples montrés: Génération de texte, Q&A, Résumé scientifique).
• Grand modèle vocal: Le module vocal du grand modèle d'IA prend en charge la conversion en temps réel entre la voix et le texte, la compréhension sémantique, le Q&R vocal intelligent et le contrôle vocal.
• Grand modèle visuel: La caméra haute définition peut identifier et analyser le contenu des images ; prend en charge les applications multimodales d'images et de texte, y compris la génération d'images à partir de commandes vocales.

Fonctions d'intelligence incarnée (exemples montrés)

• Suivi de ligne autonome: Identifie et suit en temps réel des lignes de différentes couleurs.
• Robot chien intelligent incarné: Comprend les instructions de l'utilisateur et répond avec différents retours combinés avec le contenu de reconnaissance visuelle.
• Grand modèle multimodal + Navigation par cartographie SLAM: Fonction exclusive de la version S2 (voir section LiDAR).

Fonctions LiDAR (S2 uniquement)

• LiDAR laser TOF pour la navigation par cartographie SLAM ; prend en charge le suivi et l'évitement LiDAR.
• Module LiDAR spécifié comme LiDAR laser MS200 (également indiqué comme LiDAR laser MS200TOF ), avec 360° de balayage rapide de l'environnement.
• Fonctions présentées : Évitement d'obstacles de navigation, Cartographie Cartographer, Navigation par cartographie APP mobile, Patrouille LiDAR, Suivi LiDAR, Garde LiDAR, Évitement LiDAR.

Remarque : Les fonctions LiDAR laser TOF sont indiquées comme disponibles uniquement pour S2.

Fonctions de reconnaissance visuelle par IA (exemples montrés)

• Développement Mediapipe
• Reconnaissance de balises
• Vision AR
• Suivi de balises
• Reconnaissance des couleurs
• Détection de visage
• Suivi de cible
• Reconnaissance d'obstacles
• Reconnaissance de code QR
• Suivi visuel

Aussi indiqué : 10+ solutions technologiques de reconnaissance visuelle par IA.

Spécifications

Comparaison de la série DOGZILLA (comme fourni)

Raspberry Pi 5 (optionnel, comme indiqué)

• Performance indiquée comme 2~3 fois celle du Raspberry Pi 4B
• Puissance de calcul : Environ 500GFLOPS
• GPU : Broadcom Videocore VII
• CPU : 64 bits 2.4 GHz quad-core

Structure matérielle (pièces étiquetées montrées)

• MS200 lidar laser (Uniquement pour S2)
• Caméra HD
• Module vocal AI grand modèle
• Haut-parleur et base de haut-parleur
• Corps en alliage d'aluminium tout métal
• Carte Raspberry Pi 5 (Optionnel)
• Écran OLED
• Co-processeur haute performance ESP32
• Servo bus série
• Pack de batteries lithium
• Tige de pied en silicone; Extrémité de pied résistante à l'usure en ABS

Note de manipulation montrée: Le servo est un élément vulnérable, ne le pressez pas.

Logiciel & Développement

• Système ROS2 (ROS2 Humble indiqué dans le titre du produit), support de programmation Python, simulation RVIZ.
• Flux de travail ROS2 + OpenCV pour les fonctions de vision AI (exemples listés ci-dessus).

Applications

• Éducation et recherche scientifique
• Expériences en intelligence artificielle
• Prototypage de robots de service et exploration de l'intelligence incarnée

Tutoriels & Vidéos

Lien du tutoriel : http://www.yahboom.net/study/DOGZILLA

Détails

Une plateforme de robot chien 12DOF prête pour le bureau, conçue pour l'apprentissage de la robotique avec Raspberry Pi, la vision AI et les projets d'intelligence incarnée.

Conçu pour le développement ROS2 avec des options comme la navigation cartographique SLAM (S2) ainsi que des ressources de vision AI et de tutoriels.

12 degrés de liberté plus retour de capteur aident à soutenir le contrôle de la démarche stable, l'ajustement de la posture et les expériences de cinématique.&

Les mises à jour matérielles et logicielles continues ajoutent des fonctionnalités telles que l'interaction vocale, la prise en charge de Raspberry Pi 5 et la navigation S2 LiDAR.

Les capacités principales incluent la vision par IA, les groupes d'action bioniques, plusieurs options de contrôle et les outils ROS2 pour le développement et l'apprentissage.

Le matériel intégré de caméra et de voix permet une interaction multimodale pour des tâches telles que la reconnaissance visuelle, le dialogue vocal et le retour d'information.

Les fonctionnalités de modèle multimodal prennent en charge les flux de travail de compréhension de scène basés sur le texte Q&R, le contrôle vocal et la caméra.

Les fonctions d'intelligence incarnée connectent la perception et le mouvement, du suivi des comportements à la cartographie de la navigation sur S2.

Les démonstrations de vision par IA couvrent des sujets d'apprentissage OpenCV/ROS2 courants tels que la reconnaissance, le suivi et la sensibilisation aux obstacles.

S2 ajoute un module LiDAR laser TOF pour la cartographie SLAM, l'évitement autonome et les comportements de suivi LiDAR.

Utilisez la comparaison de séries pour choisir entre les configurations S1 et S2, y compris les fonctionnalités liées au LiDAR et à la cartographie.

Une bibliothèque de groupes d'action bioniques aide à démontrer le contrôle de la démarche et les comportements d'interaction pendant les pratiques et les leçons.

Une construction tout en métal s'associe à la rétroaction de l'IMU et de l'angle des articulations pour soutenir des tests de posture et de mouvement plus répétables.

Le support optionnel pour Raspberry Pi 5 offre une puissance de calcul plus forte pour le développement ROS2 et les charges de travail d'IA embarquées.

Un agencement interne modulaire facilite la compréhension des composants clés tels que la caméra, le bloc-batterie et le LiDAR S2 optionnel.

Les flux de travail ROS2 + RViz prennent en charge l'analyse cinématique inverse, la planification de la démarche et la simulation en parallèle avec les tests de robots réels.

Les options de contrôle vont de l'application mobile et de la navigation cartographique au contrôle web, à la gestion par manette de jeu et aux entrées clavier.

Le mode d'enseignement permet à un robot d'agir comme maître pour qu'un autre puisse suivre le même mouvement des jambes pour des démonstrations rapides.

Yahboom DOGZILLA S1/S2 est livré avec un accès à des cours tutoriels systématiques via le lien en ligne fourni.

DOGZILLA S1/S2 inclut un large éventail de modes d'IA et de contrôle—tels que la vision ROS2/OpenCV, le suivi de visage, le suivi de ligne et le contrôle vocal—pour des projets flexibles.

Les dossiers de tutoriels de contrôle DOGZILLA couvrent des sujets de base et avancés comme la reconnaissance des couleurs, le suivi de visage, le contrôle par code QR et l'interaction vocale.

Yahboom DOGZILLA S1/S2 est livré avec des tutoriels organisés pour la navigation par cartographie LiDAR, le contrôle vocal et des vidéos de base ROS2 avec sous-titres en anglais.

Les dimensions du DOGZILLA S1/S2 sont fournies pour les positions allumée et éteinte, y compris une longueur d'environ 246–250 mm et une plage de hauteur de 93–170 mm pour la planification de l'ajustement.

DOGZILLA S1/S2 utilise le contrôle maître Raspberry Pi 5 ROS avec des servos de bus 12DOF, une caméra de 5MP et une batterie de 7,4V 5000mAh.

Le module LiDAR DOGZILLA S2 indique un angle de balayage de 360° avec 4 500 points/s et une plage de mesure de distance de 0,03 à 12 m.

Les kits DOGZILLA S1/S2 incluent les pièces principales, une manette de jeu, une carte TF de 64 Go avec lecteur, un haut-parleur, un module caméra, ainsi que des outils et vis de base, avec la carte Raspberry Pi répertoriée comme optionnelle.

L'emballage optionnel en boîte d'aluminium offre un étui de transport protecteur, et la version DOGZILLA S2 répertorie un lidar laser MS200 avec carte adaptateur série et câble de connexion.