Yahboom ROSMASTER X3 PLUS Robot ROS avec roues Mecanum & Bras 6DOF pour Jetson Nano 4GB/Orin SUPER/RPi 5

Aperçu

Yahboom ROSMASTER X3 PLUS est un robot ROS (robot éducatif ROS) avec un mouvement omnidirectionnel à roues mecanum, développé sur le système d'exploitation robotique ROS. Il prend en charge quatre contrôleurs : Jetson NANO 4GB, Jetson Orin NX SUPER, Jetson Orin NANO SUPER et Raspberry Pi 5. La plateforme intègre LiDAR, une caméra de profondeur, un bras robotique 6DOF, un module d'interaction de reconnaissance vocale, des moteurs de réduction à encodeur 520, et un écran tactile HD de 7 pouces pour le développement ROS et les flux de travail d'apprentissage AI/vision tels que la cartographie et la navigation, la reconnaissance des caractéristiques humaines, et la simulation/contrôle MoveIt.

Caractéristiques principales

• Base mobile omnidirectionnelle à roues mecanum avec châssis à suspension pendulaire
• Bras robotique à vision AI 6-DOF et support de simulation/contrôle MoveIt
• LiDAR SLAM, planification de trajectoire et flux de travail de navigation (y compris le support gmapping/hector/karto/cartographer comme indiqué)
• Fonctions de caméra de profondeur incluant nuage de points, cartographie ORB-SLAM2 + Octomap, et cartographie/navigation visuelle 3D RTAB-Map
• Module d'interaction vocale du robot pour le contrôle vocal du mouvement et de la navigation (comme listé)
• Plusieurs méthodes de contrôle prises en charge : téléphone mobile, manette et clavier d'ordinateur ; options de contrôle à distance VNC/Jupyter/SSH également listées
• La plupart des pièces structurelles sont pré-assemblées ; après réception, seule l'installation/connexion de la carte de contrôle principale est requise pour l'utiliser

Spécifications

Plateforme robotique

Options de carte de contrôle principale (comme listé)

ROSMASTER X3 PLUS est profondément adapté au Raspberry Pi 5 et peut fournir une alimentation stable de 5.1V/5A pour le Raspberry Pi 5 (comme décrit).

Liste des fonctions

Caméra de profondeur

1. Surveillance web en temps réel
2. Estimation de pose ArTag
3. Effets spéciaux AR
4. Création de code QR
5. Reconnaissance de code QR
6. Détection de squelette
7. Suivi des doigts
8. Calibration de la caméra
9. Développement MediaPipe
10. Suivi de couleur
11. Suivi d'objet KCF
12. Suivi visuel
13. Cartographie ORBSLAM2
14. ORBSLAM2 + Octomap
15. Cartographie 3D Rtabmap
16. Navigation 3D Rtabmap
17. Reconnaissance d'objet yolov4-tiny
18. Reconnaissance d'objet yolov5 + TensorRT
19. Reconnaissance d'objet yolov11 + TensorRT
20. yolov5 pour entraîner les panneaux de signalisation
21. TensorRT pour accélérer la reconnaissance des panneaux

YDLIDAR 4ROS LiDAR

1. Algorithme de cartographie mapping
2. Algorithme de cartographie Hector
3. Algorithme de cartographie Karto
4. Algorithme de cartographie Cartographer
5. Cartographie d'exploration RRT
6. Navigation LiDAR à point fixe
7. Navigation LiDAR multi-points
8. Planification de chemin TEB et DWA
9. Évitement d'obstacles LiDAR
10. Suivi LiDAR
11. Garde LiDAR
12. Patrouille LiDAR
13. Cartographie APP ROS
14. Navigation APP ROS
15. Navigation multi-véhicules
16. Formation multi-véhicules
17. Enveloppement multi-véhicules

Bras robotique 6DOF

1. Configuration MoveIt
2. MoveIt contrôle la machine réelle
3. MoveIt se déplace aléatoirement
4. Conception cinématique MoveIt
5. Chemin cartésien MoveIt
6. Éviter MoveIt
7. Détection MoveIt
8. Planification de trajectoire MoveIt
9. Voiture de contrôle de paume MediaPipe
10. Bras robotique de contrôle gestuel MediaPipe
11. Contrôle gestuel MediaPipe voiture
12. Contrôle d'attitude du bras MediaPipe bras robotique
13. MediaPipe reconnaît et suit le contrôle de la paume bras robotique
14. Reconnaît le bloc de couleur et la manipulation
15. Pilote automatique pour éviter les obstacles

Module d'interaction vocale AI

1. Introduction du module vocal et liaison de port
2. Réveil par commande
3. Contrôle vocal du mouvement de la voiture
4. Contrôle vocal du pilote automatique
5. Contrôle vocal de la reconnaissance des couleurs
6. Contrôle vocal du suivi des couleurs
7. Contrôle vocal de la navigation multi-point
8. Fonctions vocales du bras robotique

Carte d'extension robot ROS

1. Communication série
2. Contrôle du servo
3. Capteur d'attitude 9 axes
4. Détection de la tension de la batterie
5. Communication par bus CAN
6. Contrôle à distance modèle d'avion SBUS
7. Contrôle du buzzer
8. Contrôle de la barre lumineuse RGB

Contrôle maître ROS (comme indiqué)

1. Contrôle à distance VNC
2. Contrôle à distance Jupyter lab
3. Contrôle à distance SSH
4. Contrôle du clavier
5. Contrôle de la poignée
6. Contrôle par capteur de gravité de l'application
7. Transmission d'image et contrôle logiciel de l'application
8. Configuration de la communication multi-machines
9. Accélération GPU*
10. Accélération TensorRT*
11. Communication par port série du robot
12. Publication des données IMU et odomètre
13. Définir l'IP statique ou le mode hotspot
14. Contrôle PID en temps réel qr
15. La vitesse linéaire et la vitesse angulaire sont plus précises
16. Affichage sur écran OLED

Remarque : Les éléments marqués d'un * indiquent que seuls les panneaux de contrôle de la série Jetson sont disponibles.

Applications

• Cartographie et navigation APP (iOS/Android sont listés)
• Cartographie par balayage LiDAR et navigation autonome (navigation à point unique et multi-points sont listées)
• Navigation de cartographie visuelle 3D RTAB-Map et relocalisation globale (comme décrit)
• Reconnaissance des caractéristiques humaines et suivi visuel (comme décrit/listé)
• Simulation de contrôle de bras robotique MoveIt et apprentissage de la cinématique/planification de trajectoire
• Contrôle synchrone multi-machines et navigation/formation multi-véhicules (comme listé)

Tutoriels & Vidéo

Lien du tutoriel (officiel) : http://www.yahboom.net/study/ROSMASTER-X3-PLUS

Pour la sélection de configuration ou le support technique avant l'achat, contactez https://rcdrone.top/ ou envoyez un email à [email protected].

Détails

ROSMASTER X3 PLUS combine une base omnidirectionnelle à roues mecanum avec LiDAR, une caméra de profondeur et un bras à 6 DOF pour l'apprentissage ROS.

Choisissez un contrôleur principal—options Raspberry Pi 5 ou NVIDIA Jetson—pour répondre à vos besoins de performance ROS et de charge de travail AI.

Les points forts du matériel incluent des roues mecanum avec suspension pendulaire, un bras à 6 DOF et un support SLAM basé sur YDLIDAR.

Les détails de sélection du contrôleur aident à planifier le calcul, la mémoire et la puissance pour des tâches comme la cartographie, la navigation et les pipelines de vision.

Aperçu des accessoires couvre le matériel de détection et d'interaction inclus utilisé dans les tutoriels et démonstrations ROS.

Le grand châssis en alliage d'aluminium et la suspension pendulaire améliorent le contact des roues sur les surfaces inégales pour un contrôle de mouvement plus fluide.

Les flux de travail LiDAR prennent en charge la cartographie et la navigation, y compris les piles SLAM courantes et la planification de trajectoire pour la conduite autonome.

Les pipelines de caméras de profondeur permettent des nuages de points et des options de cartographie 3D telles que ORB‑SLAM2 + Octomap et RTAB‑Map.

Les exemples axés sur MoveIt couvrent la cinématique (URDF), les tâches de préhension, le suivi et les exercices pratiques de prise et de placement.

Plusieurs options de contrôle sont disponibles, y compris des méthodes d'accès à distance, des démonstrations de formation/coordination et une interaction vocale.

ROSMASTER X3 Plus prend en charge le contrôle multiplateforme via des applications de télécommande et de cartographie iOS/Android, ainsi que des interfaces clavier, Jupyter Lab et système ROS.

Le kit robot ROS comprend des cas de démonstration de modèles de langage de grande taille pour aider les développeurs à démarrer avec des plateformes comme DeepSeek, Qwen, Meta et Gemma.

Le ROSMASTER X3 Plus prend en charge le contrôle de simulation RViz et la visualisation des données pour aider au test et au débogage des algorithmes.

Le contenu du cours ROSMASTER X3 PLUS décrit l'installation, l'assemblage et un ensemble structuré de leçons de programmation ROS et de robotique.

Le Yahboom ROSMASTER X3 PLUS inclut l'accès à des tutoriels et des supports de cours couvrant les bases de Linux, OpenCV, et l'installation et les outils ROS.

Le contenu d'apprentissage du ROSMASTER X3 PLUS couvre les bases du contrôle des robots ainsi que la cartographie lidar, le contrôle multi-robots, l'apprentissage profond et les modules d'interaction vocale.

Le ROSMASTER X3 PLUS comprend des tutoriels vidéo sous-titrés en anglais couvrant l'installation, les modules, les capteurs et les projets d'apprentissage ROS.

La structure du robot ROSMASTER X3 PLUS combine un écran de 7 pouces, des modules lidar et caméra, des cartes de contrôle/extension, et des roues mecanum pour une construction complète.

Le ROSMASTER X3 Plus combine un lidar laser et une caméra de profondeur sur un mât de capteur avec un bras robotique à 6 degrés de liberté pour la navigation et les expériences de prise et de placement.

La plateforme ROSMASTER X3 PLUS prend en charge une carte d'extension, un module d'interaction vocale AI, et un écran tactile optionnel de 7 pouces pour le contrôle et le retour d'information.

Les diagrammes dimensionnels du Yahboom ROSMASTER X3 Plus et les mesures de l'écran tactile HD de 7 pouces aident à planifier le montage et l'ajustement global.

Le ROSMASTER X3 PLUS prend en charge les contrôleurs Raspberry Pi ou Jetson, avec des entrées de capteurs listées, une communication Wi-Fi, et une batterie de 12,6V 6600mAh.

Le kit ROSMASTER X3 Plus comprend le matériel du châssis, les pièces de contrôle électronique, les options de contrôle maître ROS, et des accessoires comme une caméra et un support de montage.

Le robot Yahboom ROSMASTER X3 PLUS ROS est équipé d'un bras robotique sur un châssis à roues et d'une valise de transport en aluminium rigide.