Yahboom DOFBOT SE 6DOF रोबोटिक आर्म वर्चुअल मशीन संस्करण, ROS2 हम्बल पायथन एआई विज़न बड़ा मॉडल किट
Yahboom DOFBOT SE 6DOF रोबोटिक आर्म वर्चुअल मशीन संस्करण, ROS2 हम्बल पायथन एआई विज़न बड़ा मॉडल किट
Yahboom
पिकअप उपलब्धता लोड नहीं की जा सकी
अवलोकन
DOFBOT SE एक AI बड़ा मॉडल दृष्टि रोबोटिक आर्म (वर्चुअल मशीन संस्करण) है जो Yahboom से है। यह एक 6 DOF डेस्कटॉप रोबोटिक आर्म है जो एक PC-साइड वर्चुअल मशीन पर नियंत्रण निर्णय उत्पन्न करता है और STM32 नियंत्रक के माध्यम से जोड़ों को संचालित करता है। यह प्रणाली ROS2 के चारों ओर डिज़ाइन की गई है ताकि काइनेमैटिक्स (आगे/विपरीत), गति योजना, MoveIt सिमुलेशन, और टकराव पहचान का समर्थन किया जा सके, जबकि रंग पहचान ट्रैकिंग और वस्तु पकड़ने जैसे कार्यों के लिए AI दृष्टि इंटरैक्शन को सक्षम किया जा सके।
मुख्य विशेषताएँ
- PC वर्चुअल मशीन मुख्य नियंत्रण: ARM विकास बोर्डों को प्रतिस्थापित करने के लिए एक PC वर्चुअल मशीन का उपयोग करता है; Mac समर्थित नहीं.
- ROS2 विकास: ROS2 रोबोट नियंत्रण प्रणाली (छवि ROS2 Humble को निर्दिष्ट करती है), गति योजना, सिमुलेशन, और संबंधित कार्यप्रवाह का समर्थन करती है।
- 6 DOF श्रृंखला बस सर्वो नियंत्रण: बहु-जोड़ी गति और पकड़ने के लिए एकीकृत नियंत्रण।
- एआई दृष्टि इंटरैक्शन: 2D दृष्टि के साथ रंग पहचान/ट्रैकिंग/पकड़ने और इशारा पहचान जैसी कार्यक्षमताएँ।
- एआई बड़े मॉडल इंटरैक्शन (विशेषता उपलब्धता संस्करण पर निर्भर करती है): छवियाँ बहु-मोडल क्षमताओं (पाठ/स्वर/दृष्टि) का वर्णन करती हैं जिसमें स्केलेबल RAG ज्ञान आधार, प्राकृतिक स्वर संवाद, और दृश्य दृश्य समझ शामिल है।
- कई नियंत्रण विधियाँ: पाठ मोबाइल ऐप, वायरलेस हैंडल, और पीसी सॉफ़्टवेयर नियंत्रण।
विशेषताएँ
| मॉडल | DOFBOT SE (वर्चुअल मशीन संस्करण) |
| मास्टर नियंत्रण | पीसी वर्चुअल मशीन |
| स्वतंत्रता की डिग्री | 6 |
| हाथ की लंबाई | 350 मिमी |
| ग्रिपर खुलने-बंद होने का कोण | 6 सेमी |
| दोहराने योग्य स्थिति सटीकता | ±0.5mm |
| संरचना प्रकार | पारंपरिक रोबोटिक आर्म संरचना |
| कैमरा | USB HD कैमरा |
| दृश्य आयाम | समतल 2D छवि |
| स्वर | AI बड़े मॉडल वॉयस मॉड्यूल + स्पीकर |
| डिस्प्ले | / |
| कार्य (छवि पाठ) | इंटरकनेक्शन नियंत्रण; MoveIt गति योजना; Rviz रोबोट सिमुलेशन; 2D दृश्य इंटरैक्शन; वॉयस इंटरैक्शन; AI बड़े मॉडल |
| पोजिशनिंग (छवि पाठ) | वर्चुअल मशीन संस्करण एंट्री-लेवल AI बड़े मॉडल रोबोटिक आर्म |
| ROS प्रणाली (छवि पाठ) | ROS2 Humble |
कैमरा रिज़ॉल्यूशन नोट: प्रदान किया गया पाठ विवरण एक 0.3MP कैमरा, और यह भी बताता है कि 30MP कैमरा मॉड्यूल "पेशेवर हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन" के तहत है। छवियाँ USB HD कैमरा निर्दिष्ट करती हैं लेकिन मेगापिक्सल मान नहीं दिखाती हैं। भेजे गए सटीक कैमरा मॉड्यूल की पुष्टि के लिए, संपर्क करें [email protected] या जाएँ https://rcdrone.top/ .
सॉफ़्टवेयर & नियंत्रण
- ROS2 नियंत्रण: 6 DOF सीरियल बस सर्वो गति नियंत्रण को सरल बनाता है; आगे का समाधान, विपरीत समाधान, और गति योजना का समर्थन करता है (पाठ)।
- MoveIt + RViz: छवियाँ MoveIt गति योजना और RViz रोबोटिक आर्म सिमुलेशन की सूची बनाती हैं।
- वर्चुअल मशीन सीरियल संचार: छवियाँ वर्चुअल मशीन से STM32 सह-प्रोसेसर को सीरियल पोर्ट के माध्यम से प्रत्येक जोड़ को चलाने के लिए निर्देश भेजने का वर्णन करती हैं।
- रिमोट कंट्रोल विधियाँ (पाठ): मोबाइल ऐप, वायरलेस हैंडल, और पीसी सॉफ़्टवेयर।
एआई दृष्टि, इशारा, और मॉडल प्रशिक्षण (जैसा कि वर्णित है)
- एआई दृश्य पहचान/लक्ष्य ट्रैकिंग: रंग पहचान & ट्रैकिंग; रंग पकड़ना; रंग इंटरैक्शन; कचरा छंटाई; रंग ब्लॉक stacking; “पकड़ खेल”।
- इशारा इंटरैक्शन (MediaPipe): इशारा नियंत्रण रोबोटिक आर्म क्रिया समूह; इशारा पहचान नियंत्रण स्टैक; स्थिति नियंत्रण रोबोटिक आर्म; रोबोटिक आर्म पहचान और हथेली का ट्रैकिंग।
- एल्गोरिदम ढांचे (छवि पाठ): विपरीत काइनेमैटिक्स एल्गोरिदम; YOLOv11; OpenCV; MediaPipe।
- डीप लर्निंग & मॉडल प्रशिक्षण (छवि पाठ): कस्टम प्रशिक्षण और मॉडल मात्रात्मक तैनाती का समर्थन करता है; दिखाए गए उदाहरणों में कचरा वर्गीकरण और मॉडल प्रशिक्षण (YOLOv11 केस प्रस्तुति) शामिल हैं।
छवियों में दिखाए गए नोट्स: “कचरा पात्र शिपिंग सूची में शामिल नहीं है।"मॉडल प्रशिक्षण के लिए उपयोगकर्ताओं को स्वयं को प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होती है।"”
संस्करण भिन्नताएँ (छवि पाठ)
| मानक संस्करण | उच्च संस्करण | |
| मुख्य नियंत्रण का समर्थन | पीसी वर्चुअल मशीन | |
| एआई बड़े मॉडल वॉयस मॉड्यूल | नहीं | हाँ |
| एआई बड़े मॉडल कार्य | नहीं | हाँ |
| एआई दृश्य इंटरैक्शन | हाँ | हाँ |
| आरओएस प्रणाली | आरओएस2 हम्बल | |
| सिफारिश किए गए उपयोगकर्ता | एआई दृश्य कार्यों को सीखने के लिए उपयुक्त | एआई बड़े मॉडल, एआई वॉयस इंटरैक्शन, और एआई दृश्य कार्य अनुप्रयोगों को सीखने के लिए उपयुक्त |
अनुप्रयोग
- आरओएस2 अध्ययन और अनुसंधान: काइनेमैटिक्स, गति योजना, मूवइट सिमुलेशन, और टकराव पहचान।
- एआई विजन डेमो: ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग, रंग पहचान, पकड़ना और स्थानांतरण, और छंटाई कार्यप्रवाह।
- मल्टीमोडल इंटरैक्शन डेमो (जैसा कि वर्णित है): वीडियो पार्सिंग, लंबे कमांड क्रिया नियंत्रण, बुद्धिमान हैंडलिंग, और 3डी स्पेस छंटाई।
ट्यूटोरियल्स & वीडियो
ट्यूटोरियल लिंक: Yahboom DOFBOT SE रोबोटिक आर्म
विवरण
DOFBOT SE एक 6-DOF डेस्कटॉप आर्म को पीसी-साइड वर्चुअल मशीन नियंत्रण और ROS2 हम्बल कार्यप्रवाह के साथ जोड़ता है ताकि सीखने और विकास के लिए।
वर्चुअल मशीन मुख्य नियंत्रण हार्डवेयर निर्भरता को कम करता है जबकि गति योजना, RViz सिमुलेशन, और 2D दृश्य इंटरैक्शन जैसे मुख्य कार्यों को बनाए रखता है।
एक उच्च कॉन्फ़िगरेशन गहराई-आधारित 3डी दृश्य इंटरैक्शन को जोड़ता है जो स्थानिक धारणा और पकड़ने के अनुप्रयोगों के लिए है।
श्रृंखला में अन्य आर्म विकल्प विशिष्ट अनुसंधान और शिक्षण आवश्यकताओं के लिए विभिन्न DOF और संरचना विकल्पों को उजागर करते हैं।
ARM विकास बोर्डों की तुलना में, PC वर्चुअल मशीन दृष्टिकोण आसान विस्तार, बैकअप/पुनर्स्थापना, और लागत-कुशल विकास पर जोर देता है।
ROS2 विकास के लिए निर्मित, DOFBOT SE AI दृष्टि इंटरैक्शन और एक कॉम्पैक्ट डेस्कटॉप रूप में मल्टी-जॉइंट सर्वो नियंत्रण का समर्थन करता है।
मल्टीमोडल इंटरैक्शन, दृश्य अनुप्रयोग, और चरण-दर-चरण ट्यूटोरियल पहले गति से व्यावहारिक AI दृष्टि कार्यों में जाने में मदद करते हैं।
उस कॉन्फ़िगरेशन का चयन करें जो आपकी आवश्यकताओं से मेल खाता है, ROS2 Humble मूल बातें से लेकर विस्तारित AI बड़े मॉडल क्षमताओं तक।
बड़े भाषा, आवाज, और दृष्टि मॉडल रोबोटिक आर्म संचालन के दौरान अधिक प्राकृतिक कमांड और फीडबैक सक्षम करते हैं।
एप्लिकेशन डेमो प्राकृतिक आदेशों को दोहराने योग्य क्रियाओं में बदलने पर ध्यान केंद्रित करते हैं जैसे कि अनुक्रमों को संभालना और छांटना।
मल्टीमोडल समझ विभिन्न कक्षा-शैली के परिदृश्यों का समर्थन करती है जैसे कि Q&A, विश्लेषण, और मार्गदर्शित कार्य निष्पादन।
2D दृष्टि कार्यों में रंग पहचान, लक्ष्य ट्रैकिंग, और इंटरैक्टिव टेबलटॉप परियोजनाओं के लिए मार्गदर्शित पकड़ना शामिल है।
इशारा पहचान और मॉडल प्रशिक्षण सामग्री इंटरैक्शन को ग्रिपर से परे बढ़ाती है ताकि समृद्ध AI नियंत्रण प्रयोग किए जा सकें।
ROS2 काइनेमैटिक्स और MoveIt सिमुलेशन वास्तविक हाथ पर गति चलाने से पहले पथों को मान्य करने में मदद करता है।
ROS2 हम्बल समर्थन और कई नियंत्रण विधियाँ—मोबाइल ऐप, पीसी नियंत्रण, और वायरलेस हैंडल—विभिन्न शिक्षण सेटअप के लिए उपयुक्त हैं।
DOFBOT SE ऐप में इशारा पकड़ने के साथ-साथ रिमोट कंट्रोल, ट्रैकिंग, सर्वो कैलिब्रेशन और लचीले संचालन के लिए сортिंग मोड शामिल हैं।
DOFBOT SE रोबोटिक आर्म चेहरे की पहचान ट्रैकिंग और दोहराए जाने वाले गति अनुक्रमों के लिए कस्टम एक्शन ग्रुप लर्निंग का समर्थन करता है।
DOFBOT SE 6-DOF रोबोटिक आर्म किट में एक USB कैमरा, STM32 कोर बोर्ड, और स्पष्ट रूप से लेबल किए गए J1–J6 जोड़ों के साथ वैकल्पिक स्पीकर और AI वॉयस मॉड्यूल समर्थन शामिल है।
DOFBOT SE किट एक 6DOF सर्वो-चालित आर्म को एक विस्तार बोर्ड के साथ जोड़ती है जो परिधीय और पावर के लिए स्पष्ट रूप से लेबल किए गए पोर्ट और हेडर प्रदान करती है।
DOFBOT SE किट में एक USB कैमरा मॉड्यूल, एक 2.4G वायरलेस हैंडल रिसीवर बोर्ड के साथ, और आसान एकीकरण के लिए स्पीकर और वायरिंग के साथ AI वॉयस मॉड्यूल शामिल है।
DOFBOT SE पाठ्यक्रम रूपरेखा सेटअप, कैलिब्रेशन, रिमोट कंट्रोल और प्रोग्रामिंग पाठों को कवर करती है, जिसमें AI दृष्टि मॉड्यूल शामिल हैं।
किट की सीखने की रूपरेखा बड़े मॉडल के मूलभूत सिद्धांतों, पर्यावरण सेटअप और API कुंजी कॉन्फ़िगर करने और AI सुविधाओं को एकीकृत करने जैसे व्यावहारिक परियोजनाओं को कवर करती है।
किट में संरचित ओपन-सोर्स कोड संसाधन और AI बड़े-मॉडल सुविधाओं और ROS2 मूल बातें कवर करने वाले चरण-दर-चरण वीडियो ट्यूटोरियल शामिल हैं।
DOFBOT SE किट में एक सरल 3D मॉडल फ़ाइल तक पहुंच शामिल है और बिक्री के बाद सेवा के साथ तकनीकी सहायता प्रदान करती है।
DOFBOT SE में एक मिलीमीटर आयाम रूपरेखा और ऑनबोर्ड प्लेटफ़ॉर्म और सॉफ़्टवेयर वातावरण जैसे Ubuntu 22.04 के साथ ROS2 Humble और Python को कवर करने वाली एक त्वरित विशिष्टता सूची शामिल है।
DOFBOT SE किट में रोबोटिक आर्म बॉडी और चेसिस, STM32 कोर बोर्ड, ब्रैकेट के साथ कैमरा, 2।4G वायरलेस हैंडल, केबल, उपकरण, और एक निर्देश मैनुअल।
Related Collections
