Overview
Yahboom AI Large Model Scene Sandbox Map एक अल्ट्रा-लार्ज रोबोटिक्स प्रशिक्षण क्षेत्र है जिसे शैक्षिक और प्रतियोगिता परिदृश्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एरिना 4.1m × 3m (410 × 300CM) मानचित्र का उपयोग करता है ताकि फैक्ट्री और लॉजिस्टिक्स वातावरण का अनुकरण किया जा सके, जैसे कि हैंडलिंग/परिवहन, छंटाई, निरीक्षण, पार्किंग नेविगेशन, और बाधा नेविगेशन। यह पहिएदार रोबोट, ROS प्लेटफार्मों, Raspberry Pi/Jetson AI रोबोट, रोबोटिक आर्म्स, और अधिक के साथ उपयोग का समर्थन करता है।
Key Features
- लैब, कक्षाओं, और प्रतियोगिताओं में मल्टी-रोबोट संचालन के लिए अल्ट्रा-लार्ज हाई-डेफिनिशन मानचित्र।
- परिदृश्य कवरेज में अनुकरणित फैक्ट्री हैंडलिंग/निरीक्षण, SLAM सड़क नेटवर्क नेविगेशन, और AI बड़े मॉडल अनुप्रयोग शामिल हैं।
- कार्यात्मक क्षेत्रों को अनुकूलित किया जा सकता है; संदर्भित क्षेत्र में शामिल हैं: उत्पादन कार्यशाला, अग्नि उपकरण क्षेत्र, भंडारण क्षेत्र, पार्किंग स्थान, कचरा छंटाई क्षेत्र, पिकिंग क्षेत्र, लोडिंग और अनलोडिंग क्षेत्र, सुरक्षा निकास, रखरखाव क्षेत्र, और उच्च-प्रतिबंध चेतावनी रेखाएँ।
- वैकल्पिक बाड़ा प्रॉप्स किट एरिना के चारों ओर एक सीमा बनाता है ताकि रोबोटों को क्षेत्र के भीतर रखा जा सके और तेज़ कार्यों के दौरान प्रॉप्स के बिखराव को कम किया जा सके।
सेटअप प्रश्नों या प्रतिस्थापन भागों के लिए, संपर्क करें [email protected] or देखें https://rcdrone.top/.
विशेषताएँ
| उत्पाद | एआई बड़े मॉडल परिदृश्य सैंडबॉक्स मानचित्र (L5) |
| कठिनाई | L5 (★★★★★) |
| सिद्धांत | अनुकरणीय कारखाना हैंडलिंग/निरीक्षण & SLAM सड़क नेटवर्क नेविगेशन & एआई बड़े मॉडल अनुप्रयोग |
| मानचित्र का आकार | 4.1m × 3m (410 × 300CM) |
| नक्शा सामग्री | उच्च-परिभाषा कैनवास; UV प्रिंटिंग उच्च अंत तेल चित्रकला कपड़ा |
क्या शामिल है
AI बड़े मॉडल दृश्य सैंडबॉक्स (मानक)
- AI बड़े मॉडल नक्शा (4.1*3 मीटर), सामग्री: उच्च-परिभाषा कैनवास
- कचरे के डिब्बे (चार रंगों में से प्रत्येक का 1)
- नीले प्लास्टिक के मैट *14
- स्टेप शेल्व्स *4 सेट
- पैलेट (कुल 12, चार रंग)
- दृश्य स्थिति कोड *20
- क्यूब EVA ब्लॉक्स (कुल 40, पांच रंग)
- आयताकार EVA ब्लॉक्स (कुल 25, पांच रंग)
- सिलेंडर EVA ब्लॉक्स (कुल 25, पांच रंग)
- छोटे क्यूब लकड़ी के ब्लॉक्स (कुल 4)
- सिलेंडर लकड़ी के ब्लॉक्स (चार रंगों में से प्रत्येक का 1)
- आयताकार लकड़ी के ब्लॉक्स (चार रंगों में से प्रत्येक का 1)
- बड़ा क्यूब लकड़ी का ब्लॉक *1
वैकल्पिक: AI बड़ा मॉडल दृश्य सैंडबॉक्स + बाड़ प्रॉप्स
- 50 पीसी बाड़ प्रॉप्स
- स्नैप-ऑन*120
नोट: बाड़ सेट में कुल 50 बाड़ के टुकड़े और 120 बाड़ क्लिप शामिल हैं; कुछ प्रदर्शन केवल बाड़ के टुकड़ों का एक भाग दिखा सकते हैं।
आवेदन
- कारखाने की सामग्री परिवहन और हैंडलिंग प्रथा
- 4-रंगीन बिन के साथ कचरा छंटाई
- पार्किंग स्थल नेविगेशन (P1/P2 क्षेत्र)
- दृश्य स्थिति कोड का उपयोग करके दृश्य पहचान चुनौतियाँ
- गश्त/निरीक्षण प्रशिक्षण (e.g. , सुरक्षा निकासी निरीक्षण, गोदाम इन्वेंटरी जांच, शेल्फ पुनःपूर्ति)
वीडियो
विवरण

अपने पाठ्यक्रम के लिए सही मानचित्र स्तर चुनें—बुनियादी रेखा ट्रैकिंग से लेकर L5 बड़े-मॉडल फैक्ट्री दृश्य तक।

प्रवेश स्तर L1 ट्रैक मानचित्र सीधी इन्फ्रारेड लाइन-फॉलोइंग प्रथा पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

L2 बड़े जलरोधक कैनवास पर बहु-संवेदक ट्रैकिंग व्यायाम के लिए जटिलता बढ़ाता है।

L3 अधिक वास्तविकता वाले इनडोर रोबोट कार्यों के लिए दृश्य पहचान और ट्रैफिक-साइन प्रशिक्षण पेश करता है।

L4 ने ट्रैकिंग से स्वायत्त नेविगेशन में पुल बनाने के लिए SLAM सड़क-नेटवर्क नेविगेशन जोड़ा है।

L5 क्षेत्र को अनुकरणीय फैक्ट्री लॉजिस्टिक्स, निरीक्षण मार्गों और पूर्ण पैमाने पर SLAM नेविगेशन प्रशिक्षण के लिए बनाया गया है।

एक 4.1 मी × 3 मी क्षेत्र बहु-रोबोट ड्रिल, पार्किंग अभ्यास और बाधा-जानकारी नेविगेशन के लिए जगह प्रदान करता है।

मानक किट में HD कैनवास मानचित्र के साथ-साथ छंटाई, लोडिंग/अनलोडिंग और दृष्टि स्थिति चुनौतियों के लिए प्रॉप्स शामिल हैं।

सीमा को परिभाषित करने और प्रशिक्षण क्षेत्र के अंदर रोबोट और प्रॉप्स को बनाए रखने में मदद करने के लिए वैकल्पिक बाड़ सेट जोड़ें।

स्पष्ट कार्यात्मक क्षेत्रों और उच्च-प्रतिवर्ती चेतावनी रेखाएँ दोहराए जाने वाले कार्यों और मूल्यांकन बिंदुओं को सौंपना आसान बनाती हैं।

कैसे क्षेत्र और शामिल प्रॉप्स एक मॉड्यूलर फैक्ट्री-और-लॉजिस्टिक्स प्रशिक्षण दृश्य में संयोजित होते हैं, इसका एक संपूर्ण अवलोकन।

विशिष्ट पाठ कार्यों में 4-रंगीय कचरा छंटाई और सामग्री स्थानांतरण कार्यप्रवाह शामिल हैं, जो एक मोबाइल आधार और हाथ का उपयोग करते हैं।

चुनना, छंटाई, उत्पादन, और लोडिंग क्षेत्र बहु-चरण मार्गों का समर्थन करते हैं जो वास्तविक गोदाम संचालन को दर्शाते हैं।

इन्वेंटरी जांच और सुरक्षा निकासी निरीक्षण परिदृश्य संरचित गश्ती दिनचर्या और अपवाद प्रबंधन सिखाने में मदद करते हैं।

चिह्नित P1/P2 बे में शेल्फ पुनःपूर्ति और पार्किंग चालनों का अभ्यास करें।

SLAM मानचित्रण और लक्ष्य-आधारित नेविगेशन अभ्यास को पूरे एरेना में चरण-दर-चरण मिशनों के रूप में चलाया जा सकता है।

सड़क-नेटवर्क गश्त और हैंडलिंग कार्य वेपॉइंट ड्राइविंग, पिकअप/ड्रॉप-ऑफ, और मार्ग अनुशासन को मजबूत करते हैं।

विस्तृत आयाम कक्षा स्थान, सीमा बाड़, और पुनरावृत्त सेटअप के लिए प्रॉप स्थान को योजना बनाने में मदद करते हैं।

किट में चार 3×3×3 सेमी लकड़ी के घन ब्लॉक शामिल हैं जिन पर मशीन-कोड स्टिकर और प्रशिक्षण दृश्यों के निर्माण के लिए सॉर्टिंग-पैटर्न डिकल्स हैं।

किट में एक 4×4×4 सेमी लकड़ी का घन ब्लॉक शामिल है जिसमें एक मार्कर स्टिकर और चार 3×3 सेमी सिलेंड्रिकल लकड़ी के ब्लॉक लाल, पीले, नीले और हरे रंग में हैं।

किट में चार 3×3×6 सेमी आयताकार लकड़ी के ब्लॉक और चालीस 4×4×4 सेमी EVA घन ब्लॉक शामिल हैं जिन पर मशीन-कोड स्टिकर हैं, जो रोबोटिक्स दृश्य सेटअप के लिए हैं।

सेट में 25 सिलेंड्रिकल EVA फोम ब्लॉक (φ4×4 सेमी, प्रत्येक 2.4 ग्राम) और 25 आयताकार ब्लॉक (4×4×8 सेमी, प्रत्येक 12 ग्राम) शामिल हैं जो बैंगनी, हरे, नीले, पीले और लाल रंग में हैं।

किट में 20 चिपकने वाले दृश्य स्थिति कोड और 14 नीले छिद्रित HDPE प्लेटें शामिल हैं जो मॉड्यूलर प्रशिक्षण लेआउट बनाने के लिए हैं।

किट में 12 हटाने योग्य ट्रे के साथ चार कार्डबोर्ड टियरड रैक और सॉर्टिंग कार्यों को व्यवस्थित करने के लिए चार रंग-कोडित कचरे के डिब्बे शामिल हैं।

बड़ा सैंडबॉक्स मानचित्र लेआउट मॉड्यूलर बाड़ प्रॉप्स का उपयोग करता है ताकि एक संलग्न SLAM मैपिंग और नेविगेशन प्रैक्टिस क्षेत्र बनाया जा सके।

एकल बाड़ पैनल का माप 45 सेमी x 35 सेमी है, जो आपके सेटअप में लेआउट और स्पेसिंग की योजना बनाने के लिए है।

ABS अष्टकोणीय स्नैप बकल्स सैंडबॉक्स पैनलों को तेजी से सेटअप और पुनः कॉन्फ़िगर करने के लिए जल्दी से जोड़ने की अनुमति देते हैं।

UV-प्रिंटेड कैनवास मानचित्र को जलरोधक और हल्का प्रस्तुत किया गया है, जिसमें सामग्री, प्रिंट रंग, लागत और वजन की तुलना की गई है।

Yahboom दृश्य सैंडबॉक्स मानचित्र किट रोबोट कार नेविगेशन और वस्तु-छंटाई कार्यों के लिए एक संरचित प्रैक्टिस क्षेत्र बनाती है।

बड़ा सैंडबॉक्स दृश्य चिह्नित नेविगेशन लेन और SLAM और प्रशिक्षण सेटअप के लिए ब्लॉक्स, रैंप और छंटाई बिन जैसे विभिन्न बाधाओं को शामिल करता है।
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