Yahboom AI VIEW बाइनोक्युलर स्ट्रक्चर्ड लाइट 3D डेप्थ कैमरा ROS1/ROS2 रोबोट्स के लिए, USB3.0 टाइप‑C RGBD

Yahboom

$243.80 USD

बिक्री बिक गया

Taxes included. शिपिंग की गणना चेकआउट के समय की जाती है।

संस्करण अलग कैमरा कैमरा + ब्रैकेट

मात्रा

पूरी जानकारी देखें

अवलोकन

याहबूम एआई व्यू एक बाइनोकुलर संरचित प्रकाश 3डी गहराई कैमरा है जो आरओएस रोबोट विकास के लिए है। यह बाइनोकुलर दृष्टि को संरचित प्रकाश प्रक्षिप्ति के साथ जोड़ता है ताकि बाईं/दाईं छवि मिलान और त्रिकोणन के माध्यम से गहराई की गणना की जा सके, जटिल वातावरण में 3डी पुनर्निर्माण और गहराई संवेदन का समर्थन करता है। इसका कॉम्पैक्ट आकार 68.3 × 25.3 × 19.0 मिमी है, जिसमें मापने की सीमा 0.25–2.5 मीटर है और यह इनडोर उपयोग परिदृश्यों के लिए मजबूत प्रकाश के प्रति प्रतिरोधी है।

मुख्य विशेषताएँ

बाइनोकुलर संरचित प्रकाश गहराई संवेदन; रेंजिंग सिद्धांत: सक्रिय बाइनोकुलर स्टेरियो दृष्टि
आरओएस समर्थन: आरओएस1 & आरओएस2; आरओएस1/आरओएस2 सिस्टम के साथ संगत और एसडीके समर्थन का उल्लेख किया गया है
निर्मित गहराई इंजन चिप: एमएक्स6000
छोटी अंधी क्षेत्र: 0 के रूप में कम।25 मी (निकट-क्षेत्र माप; रोबोट अंत प्रभावक स्थिति के लिए उपयुक्त)
एंटी-ग्लेयर क्षमता (मजबूत प्रकाश प्रतिरोध); उपयोग नोट: “कृपया इसे इनडोर में उपयोग करें”
क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म ऑपरेटिंग सिस्टम सूचीबद्ध: एंड्रॉइड / लिनक्स / विंडोज 8/10
उदाहरण प्लेटफ़ॉर्म और परिदृश्य दिखाए गए: रास्पबेरी पाई, जेटसन, पीसी, प्रोग्रामिंग शिक्षा, रोबोट, 3डी चेहरे की पहचान, 3डी वस्तु माप, संवेदी खेल, स्मार्ट डिवाइस

विशेषताएँ

उत्पाद का नाम	एआई व्यू
मॉडल	एस्ट्रा SV1301S U3
बेसलाइन	40 मिमी
रेंजिंग सिद्धांत	सक्रिय बाइनोकुलर स्टेरियो दृष्टि
गहराई रेंज	0.25–2.5 m
सापेक्ष सटीकता	±5 मिमी @ 1000 मिमी
पूर्ण सटीकता (मल्टी-डिस्टेंस कैलिब्रेशन सक्षम नहीं है)	±4 मिमी @ 200 मिमी; ±20 मिमी @ 900 मिमी; ±80 मिमी @ 2500 मिमी
पूर्ण सटीकता (मल्टी-डिस्टेंस कैलिब्रेशन सक्षम है)	±4 मिमी @ 200 मिमी; ±14 मिमी @ 900 मिमी; ±60 मिमी @ 2500 मिमी
शक्ति खपत (सामान्य)	औसत 2.2 W; स्टैंडबाय 0.9 W; पीक 5 W
शक्ति नोट	USB2.0 अधिकतम ड्राइव करंट 1 A तक पहुंचना चाहिए; गहराई 640 × 400 @ 60 FPS मोड औसत शक्ति खपत 2.9 W
गहराई मानचित्र संकल्प	USB2.0 मोड: 1280 × 800 @ 7 FPS; 640 × 400 @ 30 FPS USB3.0 मोड: 1280 × 800 @ 30 FPS; 640 × 400 @ 60 FPS
रंग वृत्त संकल्प	USB2.0 मोड: 1280 × 720 @ 7 FPS; 640 × 480 @ 30 FPS USB3.0 मोड: 1920 × 1080 @ 30 FPS; 1280 × 720 @ 30 FPS; 640 × 480 @ 30 FPS; 640 × 480 @ 60 FPS 5M (स्टिल फोटो)
फ्रेम दर	फ्रेम दर गतिशील समायोजन
गहराई FOV	H67.9° V45.3° D78° ±3°
रंग FOV	H71.5° V56.7° D84°
गहराई इंजन	MX6000
डेटा ट्रांसमिशन	USB3.0 टाइप-C
पावर सप्लाई मोड	USB3.0 Type-C
समर्थित ऑपरेटिंग सिस्टम	Android / Linux / Windows8/10
ROS समर्थन	ROS1 & ROS2
ऑपरेटिंग तापमान	10°C से 40°C
लागू परिदृश्य (सूचीबद्ध)	इनडोर इनडोर/आउटडोर (बादल वाला)
सुरक्षा (सूचीबद्ध)	क्लास1 लेजर
कुल आकार (सूचीबद्ध)	लंबाई 68.3 मिमी; चौड़ाई 25.25 मिमी; मोटाई 19 मिमी अन्य सूचीबद्ध: 65.3 मिमी × 22.5 मिमी × 12.3 मिमी
वजन (सूचीबद्ध)	45.7 ग्राम अन्य सूचीबद्ध: 29.2 ग्राम
यांत्रिक चित्र नोट्स (इकाई: मिमी)	सामने: 68.30 (चौड़ाई) × 25.25 (ऊँचाई); साइड मोटाई 19; माउंटिंग नोट: M3 थ्रेडेड होल; अतिरिक्त चित्र आयाम दिखाए गए: 59.90, 45, 17

सॉफ़्टवेयर / SDK नोट्स (जैसा कि सूचीबद्ध है)

“[SDK] बेहतर RGBD कैमरा विकास अनुभव प्रदान करें” (Orbbec SDK): संरचित प्रकाश, बाइनोकुलर, iToF और अन्य 3D संवेदन कैमरों के लिए क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म (Windows, Android, Linux)
सूचीबद्ध कार्य: हार्डवेयर सेटिंग ओरिएंटेशन और नियंत्रण; सेंसर का एक्सेस/नियंत्रण/डेटा पढ़ना; फ़्रेम समन्वय और संरेखण नियंत्रण; पॉइंट क्लाउड डेटा अधिग्रहण; फ़िल्टरिंग और अन्य एल्गोरिदम क्षमताएँ; विभिन्न सिस्टम और रैपर के लिए समर्थन; डिस्प्ले टूल Orbbec Viewer
दर्शक नोट: चीनी और अंग्रेजी के बीच स्विचिंग का समर्थन करता है
बुनियादी कार्य सूचीबद्ध: डिवाइस जानकारी देखें; बुनियादी डेटा स्ट्रीम प्राप्त करें; डिवाइस नियंत्रण करें
उन्नत कार्य सूचीबद्ध: डेटा फ़्रेम समन्वय और संरेखण; पॉइंट क्लाउड डेटा प्राप्त करें; डेटा रिकॉर्डिंग और प्लेबैक

वैकल्पिक सहायक उपकरण

वैकल्पिक कोण-समायोज्य ब्रैकेट रोबोट के लिए: 120° समायोज्य कोण (ऊपर 30°, नीचे 90°)
“3D मॉडल प्रदान किया जाएगा” (कैमरा और कोण समायोज्य ब्रैकेट के साथ सूचीबद्ध)

अनुप्रयोग

3D पुनर्निर्माण और पर्यावरण मॉडलिंग (इनडोर)
3D दृश्य मानचित्रण, नेविगेशन और सर्वेक्षण (जैसा कि सूचीबद्ध है)
निकट-दूरी माप (अंधे क्षेत्र के रूप में कम से कम 0.25 मी)
वस्तु पहचान, लक्ष्य पहचान, और ट्रैकिंग कार्यप्रवाह (कोर्स विषयों में सूचीबद्ध)

ट्यूटोरियल

ट्यूटोरियल लिंक (आधिकारिक अध्ययन पृष्ठ): http://www.yahboom.net/study/AIVIEW_Camera

गहराई कैमरा उपयोग पाठ्यक्रम (विषय सूचीबद्ध)

कैमरा उपयोग निर्देश / लिनक्स मूल बातें (सूचीबद्ध): लिनक्स प्रणाली का परिचय; उबंटू फ़ाइल प्रणाली; उबंटू सामान्य कमांड; उबंटू सामान्य संपादक; उबंटू सॉफ़्टवेयर संचालन कमांड; वर्चुअल मशीन स्थापना; SSH रिमोट कंट्रोल; VNC रिमोट कंट्रोल; फ़ाइलें दूरस्थ रूप से स्थानांतरित करें; ड्राइवर पुस्तकालय और संचार; स्थिर IP और हॉटस्पॉट मोड; डिवाइस ID बाइंड करें; क्षमता विस्तार और संसाधन; सिस्टम सॉफ़्टवेयर स्रोतों को अपडेट करें; रूट उपयोगकर्ता पासवर्ड सेट करें; sudo मुक्त पासवर्ड; WiFi नेटवर्क से कनेक्ट करें; सिस्टम संस्करण देखें; अनुकूलित सेवा प्रबंधन; सिस्टम छवि का बैकअप
OpenCV पाठ्यक्रम (सूचीबद्ध): Opencv स्रोत CV परिचय; छवि पढ़ना और प्रदर्शित करना; चित्र लेखन; चित्र गुणवत्ता; पिक्सेल संचालन; चित्र स्केलिंग; चित्र काटना; चित्र अनुवाद; चित्र मिररिंग; अफाइन ट्रांसफॉर्मेशन; चित्र घुमाना; परिप्रेक्ष्य परिवर्तन; ग्रेस्केल प्रोसेसिंग; छवि बाइनरीकरण; किनारे का पता लगाना; रेखा खंड चित्रण; आयत और वृत्त चित्रण; पाठ और चित्र चित्रण
ROS1 मूल पाठ्यक्रम (सूचीबद्ध): ROS परिचय; ROS स्थापना; ROS सामान्य कमांड उपकरण; ROS कार्यक्षेत्र; ROS कार्यात्मक पैकेज; ROS नोड; ROS विषय प्रकाशक; ROS विषय ग्राहक; ROS सेवा क्लाइंट; ROS सेवा सर्वर; ROS क्रिया क्लाइंट; ROS क्रिया सर्वर; ROS कस्टम संदेश रिसेप्शन; ROS-लॉन्च फ़ाइल; ROS-TF परिवर्तन; ROS पैरामीटर सेवा; ROS-rviz उपयोग; ROS-rqt उपकरण उपयोग; विषय संदेश रिकॉर्डिंग और; urdf मॉडल परिचय; गैज़ेबो परिचय; ROS वितरित संचार
ROS1 Mediapipe पाठ्यक्रम (सूचीबद्ध): हाथ पहचान; मुद्रा पहचान; समग्र पहचान; चेहरा पहचान; चेहरा मान्यता; चेहरा प्रभाव; 3D वस्तु पहचान; ब्रश; अंगुली नियंत्रण; इशारा पहचान
ROS1 + OpenCV अनुप्रयोग (सूचीबद्ध): कैमरा कैलिब्रेशन; QR कोड
अतिरिक्त ROS + OpenCV विषय (सूचीबद्ध): 3.मानव स्थिति अनुमान; 4. लक्ष्य पहचान; 5. ROS+Opencv मूल बातें; 6. चेहरा पहचान; 7. हैरिस कोने पहचान; 8. लक्ष्य ट्रैकिंग एल्गोरिदम; 9. आकृति क्षण; 10. बहुभुज रूपरेखा; 11. विवर्तनिक फूरियर ट्रांसफॉर्म एल्गोरिदम; 12. किनारा पहचान एल्गोरिदम; 13. चेहरा पहचान एल्गोरिदम; 14. ऑप्टिकल फ्लो पहचान एल्गोरिदम; 15. आकृति पहचान; 16. सामान्य आकृति पहचान; 17. विशेष बिंदु ट्रैकिंग; 18. HLS रंग फ़िल्टरिंग; 19. हफ सर्कल पहचान; 20. हफ रेखीय पहचान; 21. HSV रंग फ़िल्टरिंग; 22. LK ऑप्टिकल फ्लो एल्गोरिदम; 23. मानव पहचान एल्गोरिदम; 24. चरण निर्भर विस्थापन; 25. छवि पिरामिड सैंपलिंग एल्गोरिदम; 26. RGB रंग फ़िल्टरिंग; 27. स्पष्ट पृष्ठभूमि पहचान; 28. सरल ऑप्टिकल फ्लो एल्गोरिदम; 29. सरल फ़िल्टर; 30. थ्रेशोल्ड छवि प्रसंस्करण; 31. वाटरशेड विभाजन एल्गोरिदम; 32. डेटा रूपांतरण और बिंदु बादल; 33. AR दृष्टि; 34. AR QR कोड; 35. रंग पहचान; 36.ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग
ROS2 बुनियादी पाठ्यक्रम (सूचीबद्ध): ROS2 का परिचय; ROS2 इंस्टॉल हम्बल; ROS2 विकास वातावरण; ROS2 कार्यक्षेत्र; ROS2 फ़ंक्शन पैकेज; ROS2 नोड; ROS2 विषय संचार; ROS2 सेवा संचार; ROS2 क्रिया संचार; ROS2 कस्टम इंटरफ़ेस संदेश; ROS2 पैरामीटर सेवा मामला; ROS2 मेटा-फ़ंक्शन पैकेज; ROS2 वितरित संचार; ROS2 DDS; ROS2 समय संबंधित API; ROS2 सामान्य कमांड उपकरण; ROS2 rviz2 उपयोग; ROS2 rqt टूलबॉक्स; ROS2 लॉन्च स्टार्टअप फ़ाइल; ROS2 रिकॉर्डिंग और प्लेबैक उपकरण; ROS2 URDF मॉडल; ROS2 गज़ेबो सिमुलेशन प्लेटफ़ॉर्म; ROS2 TF2 समन्वय रूपांतरण
ROS2 OpenCV पाठ्यक्रम (सूचीबद्ध): ROS+opencv अनुप्रयोग; QR कोड निर्माण और पहचान; AR दृष्टि
ROS2 mediapipe पाठ्यक्रम (सूचीबद्ध): हाथ पहचान; मुद्रा पहचान; समग्र पहचान; चेहरा पहचान; व्यक्तिगत बीमा पहचान
ROS2 गहराई कैमरा श्रृंखला पाठ्यक्रम (सूचीबद्ध): गहराई कैमरा उपयोग; कैमरा आंतरिक पैरामीटर कैलिब्रेशन; रंग ट्रैकिंग; KCF वस्तु ट्रैकिंग; ORB_SLAM2 मूल बातें; ORB_SLAM2 PCL मानचित्रण; ORB_SLAM2 ऑक्टोमैप मानचित्रण

पूर्व-बिक्री संगतता प्रश्नों या बिक्री के बाद समर्थन के लिए, संपर्क करें [email protected] or देखें https://rcdrone.top/.

विवरण

Yahboom AI VIEW binocular structured light 3D depth camera for ROS robots, front view

AI VIEW बाइनोकुलर स्टेरियो और संरचित प्रकाश को मिलाकर ROS रोबोट परियोजनाओं के लिए तेज RGB‑D गहराई संवेदन प्रदान करता है।

AI VIEW depth camera application icons: ROS1/ROS2, Raspberry Pi, Jetson, PC, 3D measurement

मैपिंग, माप और धारणा कार्यों के लिए Raspberry Pi, Jetson, और PC सहित सामान्य रोबोट प्लेटफार्मों पर काम करता है।

AI VIEW depth camera specification sheet with dimensions, ports, and performance table

विस्तृत यांत्रिक चित्र और मुख्य विनिर्देश आवरण डिजाइन और रोबोट एकीकरण योजना में मदद करते हैं।

Binocular structured light depth principle illustration comparing monocular vs binocular layout

बाइनोकुलर संरचित प्रकाश बाईं/दाईं मिलान और त्रिकोणन का उपयोग करके गहराई धारणा सटीकता में सुधार करता है।

Mini size comparison graphic for AI VIEW depth camera mounted on a small robot arm

संक्षिप्त आकार आसानी से रोबोट हाथों और मोबाइल प्लेटफार्मों पर फिट होता है जहाँ स्थान और वजन महत्वपूर्ण होते हैं।

Depth field-of-view graphic for AI VIEW camera with 0.25–2.5 m range and wide angles

चौड़ा गहराई FOV निकट-क्षेत्र धारणा और नेविगेशन और ट्रैकिंग के लिए व्यापक दृश्य कैप्चर का समर्थन करता है।

Close-range blind area graphic indicating minimum depth distance of 0.25 m for AI VIEW

0.25 मीटर का छोटा न्यूनतम रेंज निकट-क्षेत्र संवेदन में मदद करता है जैसे कि अंत-प्रभावक स्थिति।

Depth range 2.5 m example with point cloud / mapping visualization on a desktop interface

गहराई आउटपुट का उपयोग 3D दृश्य मानचित्रण कार्यप्रवाहों के लिए किया जा सकता है जैसे कि पॉइंट क्लाउड और पर्यावरण पुनर्निर्माण।

Anti-glare capability graphic for AI VIEW depth camera with indoor use note

मजबूत प्रकाश का बेहतर प्रतिरोध करने के लिए डिज़ाइन किया गया, सर्वोत्तम परिणामों के लिए इनडोर वातावरण में उपयोग की सिफारिश की गई है।

ROS1 and ROS2 support graphic with AI VIEW depth camera next to a laptop display

ROS1 और ROS2 समर्थन मौजूदा रोबोट सॉफ़्टवेयर स्टैक्स में एकीकरण को सरल बनाता है।

Orbbec SDK interface screenshot for RGBD camera configuration, streams, and point cloud tools

SDK उपकरण डिवाइस कॉन्फ़िगरेशन, स्ट्रीम कैप्चर, और विकास के लिए पॉइंट क्लाउड डेटा एक्सेस प्रदान करते हैं।

Angle-adjustable bracket accessory mounting the AI VIEW depth camera on a wheeled robot chassis

एक वैकल्पिक समायोज्य ब्रैकेट रोबोट प्रोटोटाइपिंग और परीक्षण के दौरान लचीले माउंटिंग कोणों की अनुमति देता है।

Second specifications sheet for AI VIEW binocular depth camera with dimension drawings and table

Package contents graphic listing AI VIEW depth camera and angle-adjustable mounting bracket

कैमरा के रूप में या आसान स्थापना के लिए कोण-समायोज्य ब्रैकेट के साथ बंडल के रूप में उपलब्ध।

Depth camera usage course overview chart for AI VIEW tutorials and learning path

चरण-दर-चरण पाठ्यक्रम सामग्री सामान्य RGB‑D विषयों को कवर करती है, बुनियादी सेटअप से लेकर उन्नत कार्यों तक।

Tutorial link page layout for AI VIEW camera with ROS1 and ROS2 folders and example cases

ROS2 basic course and Raspberry Pi Docker course folder list for AI VIEW camera tutorials

Case experience grid: hand detection, ORB-SLAM2 mapping, ARTags, OpenCV, depth map, color tracking

उदाहरण परियोजनाओं में SLAM मानचित्रण, AR टैग, OpenCV प्रोसेसिंग, और सीखने के लिए गहराई-मानचित्र अनुप्रयोग शामिल हैं।

Compatibility graphic for Yahboom AI VIEW RGBD 3D depth camera showing support for Raspberry Pi, Jetson, and ROS robots

AI VIEW बाइनोकुलर संरचित-रोशनी RGBD गहराई कैमरा Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, और ROS1/ROS2 रोबोट प्लेटफार्मों के साथ संगत के रूप में प्रस्तुत किया गया है।

Compatibility graphic for Yahboom AI VIEW 3D depth camera SDK with ROS1/ROS2, C/C++, Java, Python, Windows, Linux, Android, Unity

SDK में ROS1/ROS2 और C/C++, Java, Python, Windows, Linux, Android, और Unity जैसी सामान्य भाषाओं और प्लेटफार्मों के लिए रैपर शामिल हैं।

Yahboom AI VIEW binocular structured light 3D depth camera with dual lenses and USB-C port on black housing

Yahboom AI VIEW संरचित रोशनी RGB-D कैमरा एक कॉम्पैक्ट काले आवरण के साथ आता है जिसमें डुअल फ्रंट लेंस और PC या रोबोट सेटअप के लिए USB-C कनेक्शन है।

Yahboom AI VIEW binocular structured-light 3D depth camera with USB-C cable, mounting bracket, and screws

Yahboom AI VIEW गहराई कैमरा किट में एक USB‑C केबल के साथ-साथ एक माउंटिंग ब्रैकेट और हार्डवेयर शामिल है ताकि रोबोट एकीकरण को आसान बनाया जा सके।

Dimensioned mounting bracket drawing in mm for Yahboom AI VIEW depth camera, with adjustable angle bracket and base plate

समायोज्य-कोण ब्रैकेट और निश्चित आधार प्लेट के आयाम माउंटिंग और छिद्रों की दूरी की योजना बनाने में मदद करते हैं ताकि एक सुव्यवस्थित रोबोट इंस्टॉलेशन हो सके।