Yahboom Muto RS 18DOF ROS2 हेक्सापोड रोबोट किट AI बड़े मॉडल, LiDAR & डेप्थ कैमरा के साथ, रास्पबेरी पाई 5 के लिए

Yahboom

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मुख्य नियंत्रण बोर्ड बिना With Pi5 8GB Pi5 16GB के साथ

संस्करण 4ROS Lidar किट A1 लिडार किट

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समीक्षा

Yahboom Muto RS एक डेस्कटॉप-स्तरीय AI बड़ा मॉडल बायोनिक हेक्सापॉड रोबोट है जो ROS2 ऑपरेटिंग सिस्टम पर आधारित है और रास्पबेरी पाई (जिसमें रास्पबेरी पाई 5 विकल्प शामिल हैं) के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक ऑल-एल्यूमिनियम मिश्र धातु शरीर और 18 DOF संयुक्त संरचना का उपयोग करता है जो 18PCS 35KG सीरियल बस सर्वोस द्वारा संचालित है, और गहराई कैमरा और LiDAR जैसे सेंसर के साथ एक आवाज़ इंटरैक्शन मॉड्यूल को एकीकृत करता है। Python3 प्रोग्रामिंग और बिल्ट-इन एल्गोरिदम (जिसमें इनवर्स काइनेमेटिक्स शामिल हैं) के साथ, यह AI दृश्य इंटरैक्शन, SLAM मैपिंग/नेविगेशन, आवाज़ इंटरैक्शन, डीप लर्निंग, और ROS विकास और शिक्षा के लिए RViz सिमुलेशन का समर्थन करता है।

मुख्य विशेषताएँ

18 DOF गति जोड़ एल्यूमिनियम मिश्र धातु संरचनात्मक भागों के साथ; प्रति पैर तीन जोड़; 18 उच्च-प्रदर्शन सर्वोस।
18PCS 35KG धातु सीरियल बस सर्वोस स्थिर, समन्वित गति नियंत्रण के लिए।
इनवर्स किनेमेटिक्स एल्गोरिदम सटीकता नियंत्रण; त्रिकोणीय चाल चलने और समायोज्य कदम आवृत्ति का समर्थन करता है।
गति समायोजन क्षमता: X/Y अनुवाद, 360° आत्म-घूर्णन, शरीर की ऊँचाई समायोजन, मुद्रा सुपरइम्पोज़िशन (उच्च/मध्यम/निम्न मुद्रा चलना), और समायोज्य चलने की गति (रेखीय वेग, कोणीय वेग, ऊँचाई, कदम ऊँचाई, कदम लंबाई)।
मल्टीमॉडल एआई बड़े मॉडल का एकीकरण: स्केलेबल RAG ज्ञान आधार, द्वैध-मॉडल गतिशील प्रतिक्रिया तर्क वास्तुकला, पाठ अर्थ समझ, और प्राकृतिक भाषण संवाद।
गहराई कैमरा + दृश्य पहचान: गहराई कैमरा बाधा पहचान, 3D वास्तविक समय मानचित्रण, गहराई दूरी माप, और 3D बिंदु बादल पहचान।
LiDAR-आधारित पर्यावरणीय धारणा: 360° सर्वदिशात्मक संवेदन, मानचित्रण और नेविगेशन, पथ योजना, गतिशील बाधा से बचाव, बहु-बिंदु नेविगेशन, और सड़क नेटवर्क योजना।
समर्थित फ्रेमवर्क/एल्गोरिदम (सूचीबद्ध): MediaPipe, OpenCV; Gmapping, Cartographer; slam_toolbox; Radar odometer RF2O; DWA पथ योजना।
एआई दृश्य इंटरैक्शन कार्य (सूचीबद्ध): KCF ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग, रंग ट्रैकिंग, QR कोड कमांड नियंत्रण, दृश्य रेखा ट्रैकिंग।
वॉयस इंटरैक्टिव नियंत्रण: वॉयस कमांड गति स्थिति को नियंत्रित कर सकते हैं; रंग ट्रैकिंग, रंग पहचान, और दृश्य रेखा गश्त जैसी कार्यों का समर्थन करता है।
क्रॉस-प्लेटफॉर्म नियंत्रण: iOS/Android रिमोट कंट्रोल ऐप, iOS/Android मैपिंग नेविगेशन ऐप, पीसी होस्ट कंप्यूटर नियंत्रण, और 2.4G/USB वायरलेस हैंडल नियंत्रण।
एफपीवी रियल-टाइम वीडियो ट्रांसमिशन: मोबाइल फोन ऐप के माध्यम से स्थानीय क्षेत्र नेटवर्क से कनेक्ट करें ताकि रोबोट द्वारा कैप्चर किए गए रियल-टाइम एचडी वीडियो को देखा जा सके।
मल्टी-मशीन इंटरकनेक्शन नियंत्रण: एक ही मानचित्र पर गतिशील बाधा से बचाव के साथ मल्टी-रोबोट एक साथ नेविगेशन का समर्थन करता है, और एकल होस्ट कंप्यूटर के माध्यम से समकालिक नियंत्रण।
शिक्षण मोड: होस्ट रोबोट पर मैनुअल सिंगल-लेग मूवमेंट को एक स्लेव रोबोट द्वारा उसी क्रिया को करने के रूप में मिरर किया जा सकता है।
लर्निंग संसाधन: “200+ कोर्स उदाहरण” संदर्भित हैं; साथ में आरओएस पाठ्यक्रम और एआई बड़े भाषा मॉडल अनुप्रयोग उदाहरणों का वर्णन किया गया है (अनुपालन के लिए ट्यूटोरियल यूआरएल हटा दिया गया)।

पूर्व-बिक्री चयन सहायता या सेटअप समर्थन के लिए, संपर्क करें https://rcdrone.top/ या ईमेल [email protected] .

विशेषताएँ

मॉडल	Muto RS
रोबोट प्रकार	AI बड़ा मॉडल ROS हेक्सापॉड रोबोट
DOF	18 DOF जॉइंट
बॉडी सामग्री	एल्यूमिनियम मिश्र धातु (संदर्भित सभी-एल्यूमिनियम मिश्र धातु बॉडी)
सर्वोस	18PCS 35KG सीरियल बस सर्वोस (धातु)
ऑपरेटिंग सिस्टम / विकास	ROS2; Python3; RViz सिमुलेशन का समर्थन करता है; डॉकर कंटेनर विकास (संदर्भित)
सेंसर / मॉड्यूल (संदर्भित)	गहराई कैमरा; LiDAR; वॉयस इंटरैक्शन मॉड्यूल; उच्च-क्षमता बैटरी पैक
गहराई कैमरा (सूचीबद्ध)	Astra Pro Plus गहराई कैमरा

कॉन्फ़िगरेशन अंतर (जैसा सूचीबद्ध)

आइटम	अल्टीमेट किट [A1 Lidar]	अल्टीमेट किट [4ROS Lidar]
वैकल्पिक मुख्य नियंत्रक	रास्पबेरी पाई 5 8GB	रास्पबेरी पाई 5 8GB–16GB
नोट (सूचीबद्ध)	यदि बोर्ड के बिना संस्करण चुन रहे हैं, तो कम से कम 8GB RAM के साथ एक रास्पबेरी पाई 5 तैयार करें।
वॉइस मॉड्यूल	डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन: एआई बड़ा मॉडल वॉइस मॉड्यूल
गहराई कैमरा	एस्ट्रा प्रो प्लस गहराई कैमरा
LiDAR	SLAM A1	EAI YDLIDAR 4ROS

रास्पबेरी पाई 5 (जानकारी दिखाई गई)

रैम (दिखाई गई)	8GB रैम
कंप्यूटिंग पावर (दिखाई गई)	लगभग 500GFLOPS
GPU (दिखाई गई)	ब्रॉडकॉम वीडियोकोर VII
CPU (दिखाई गई)	64 बिट 2.4GHz क्वाड-कोर
प्रदर्शन विवरण (दिखाई गई)	रास्पबेरी पाई 4B के प्रदर्शन का 2–3 गुना (जैसा कहा गया)

अनुप्रयोग

मल्टी-लेग्ड (हेक्सापोड) गति और इनवर्स काइनेमेटिक्स के लिए ROS2 सीखना और विकास।
SLAM मैपिंग/नेविगेशन प्रयोग: सिंगल-पॉइंट और मल्टी-पॉइंट नेविगेशन, सड़क नेटवर्क योजना, और गतिशील बाधा से बचाव।
कंप्यूटर विज़न और धारणा परियोजनाएँ गहराई कैमरा और AI दृश्य पहचान (OpenCV / MediaPipe संदर्भित) का उपयोग करके।
वॉयस इंटरैक्शन और मल्टीमॉडल बड़े-मॉडल प्रदर्शन (पाठ/वॉयस/दृश्य एकीकरण संदर्भित)।
मल्टी-रोबोट सिंक्रोनाइज़ेशन नियंत्रण और मल्टी-रोबोट नेविगेशन (मल्टी-मशीन इंटरकनेक्शन नियंत्रण संदर्भित)।

मैनुअल

इस उत्पाद के लिए ट्यूटोरियल संसाधन संदर्भित हैं (निर्माता अध्ययन पृष्ठ स्रोत में उल्लेखित; अनुपालन के लिए बाहरी URL हटा दिया गया)।

विवरण

Yahboom Muto RS 18DOF ROS2 hexapod robot on desktop, aluminum body with depth camera and Raspberry Pi mount

Raspberry Pi के लिए ROS2 पर निर्मित, Muto RS 18-DOF हेक्सापॉड गतिशीलता को AI धारणा के साथ डेस्कटॉप रोबोटिक्स सीखने के लिए लाता है।

Product overview infographic for Muto RS: multimodal AI, SLAM navigation, LiDAR and depth camera functions

SLAM मैपिंग और नेविगेशन से लेकर दृष्टि और आवाज़ इंटरैक्शन तक, यह प्लेटफ़ॉर्म एक ऑल-इन-वन ROS2 विकास किट के रूप में डिज़ाइन किया गया है।

Reasons-to-choose infographic highlighting multimodal AI large model, road network planning, and hardware configuration

मल्टीमॉडल AI वर्कफ़्लो सड़क-नेटवर्क योजना अवधारणाओं के साथ मिलकर अनुसंधान डेमो और कक्षा निर्देश का समर्थन करते हैं।

Configuration comparison chart plus Raspberry Pi 5 performance panel for the Muto RS hexapod robot

अपने नियंत्रक और सेंसर आवश्यकताओं के अनुसार एक कॉन्फ़िगरेशन चुनें, जिसमें रास्पबेरी पाई कंप्यूट पर केंद्रित विकल्प शामिल हैं।

AI large model deployment panel: LLM text generation, voice interaction module, and visual model recognition examples

पाठ, आवाज़, और दृष्टि मॉडल को एकीकृत किया जा सकता है ताकि Python और ROS2 में सन्निहित बुद्धिमत्ता व्यवहार बनाए जा सकें।

Multimodal large model applications poster showing motion control, spatial depth Q&A, visual tracking, and navigation

आंदोलन, धारणा Q&A, लक्ष्य ट्रैकिंग, और स्वायत्त नेविगेशन कार्यों के लिए उच्च-स्तरीय कमांड का उपयोग करें।

Embodied intelligence SLAM navigation panel with environment perception, multipoint navigation, and object search

SLAM-आधारित धारणा मैप किए गए वातावरण में बहु-बिंदु नेविगेशन और लक्ष्य खोज व्यवहार का समर्थन करती है।

Advanced embodied intelligence applications: intent inference, action imitation, and problem-solving gameplay demos

उच्च-स्तरीय इंटरैक्शन डेमो में इरादा समझ, अनुकरणीय शिक्षण व्यवहार, और पर्यावरण अन्वेषण शामिल हैं।

ROS functions introduction for LiDAR and depth camera: mapping, navigation, point cloud, and obstacle recognition

निर्मित ROS2 पैकेज LiDAR और गहराई कैमरा डेटा को मानचित्रण, पॉइंट क्लाउड्स, और बाधा जागरूकता के लिए जोड़ते हैं।

Visual and voice interaction functions: KCF tracking, color tracking, QR control, line following, and multi-robot control

विजन एल्गोरिदम और वॉयस कमांड्स हाथों से मुक्त नियंत्रण जोड़ते हैं, जिसमें बहु-रोबोट समन्वय सुविधाओं का समर्थन है।

Teaching mode and 18 DOF motion joints diagram showing three joints per leg and coordinated servo movement

शिक्षण मोड और पूर्ण 18-DOF संयुक्त लेआउट गेट्स और समन्वित पैर गति को प्रदर्शित करना आसान बनाते हैं।

Inverse kinematics precision control panel with triangular gait options and multi-directional movement diagrams

इनवर्स किनेमेटिक्स और गेट प्लानिंग मुद्रा और कदम सेटिंग्स को स्थिर हेक्सापॉड गति में अनुवाद करने में मदद करते हैं।

Body height adjustment and posture superimposition: high/medium/low stance walking plus speed adjustment panels

विभिन्न सतहों, डेमो, और नेविगेशन परिदृश्यों के अनुसार शरीर की ऊंचाई, मुद्रा, और चलने की गति को समायोजित करें।

FPV real-time video transmission and bionic action mimicry examples such as twist, squat, spin, and gestures

FPV वीडियो और क्रिया-अनुकरण व्यवहार प्रयोगशालाओं, क्लबों, और प्रस्तुतियों के लिए डेमो को अधिक इंटरैक्टिव बनाते हैं।

Python programming and cross-platform control options: mobile apps, PC host control, and wireless controller

Python में प्रोग्राम करें और अपने सेटअप के अनुसार मोबाइल ऐप्स, एक PC होस्ट, या एक वायरलेस हैंडल से रोबोट को नियंत्रित करें।

RViz simulation support and ROS robot operating system panel with ROS2 Humble badge and interface screenshots

RViz सिमुलेशन में विकसित और परीक्षण करें, फिर दोहराने योग्य रोबोटिक्स प्रयोगों के लिए ROS2 स्टैक पर तैनात करें।

Muto RS course catalog screenshot listing training modules and project topics for ROS2 and AI functions

Open source code and tutorial folders layout covering AI large model basics, development, voice, and fun apps

Course outline for Yahboom Muto RS ROS2 hexapod robot, listing AI Vision, Mediapipe, navigation, and ROS2 tutorials

Yahboom Muto RS ROS2 सीखने की सामग्री AI दृष्टि, Mediapipe, सड़क नेटवर्क नेविगेशन, और ROS2 मूल वीडियो ट्यूटोरियल को कवर करती है।

Exploded view of Yahboom Muto RS ROS2 hexapod robot showing lidar, depth camera, Raspberry Pi, battery, and bus servos

Muto RS हेक्सापॉड एक मॉड्यूलर स्टैक का उपयोग करता है जिसमें लिडार, एक गहराई कैमरा, रास्पबेरी पाई नियंत्रक, और समन्वित पैर गति के लिए सीरियल बस सर्वोस जैसे घटक शामिल हैं।

Orbbec Astra Pro Plus depth camera and 2D LiDAR SLAM sensor modules for a ROS2 hexapod robot setup

Orbbec Astra Pro Plus गहराई संवेदन और एक 2D LiDAR SLAM मॉड्यूल ROS2 रोबोटिक्स परियोजनाओं के लिए गहराई और मैपिंग इनपुट प्रदान करते हैं।

Yahboom Muto RS hexapod kit parts: AI voice module board with speaker and 7.4V 9900mAh lithium battery pack

किट में एक AI वॉयस मॉड्यूल एक वायर्ड स्पीकर के साथ और ऑनबोर्ड पावर के लिए 7.4V 9900mAh लिथियम बैटरी पैक शामिल है।

Dimension diagram in mm for Yahboom Muto RS ROS2 hexapod robot, showing top, front, side and bottom views

Yahboom Muto RS ROS2 हेक्सापॉड में माउंटिंग क्लीयरेंस और प्लेसमेंट की योजना बनाने में मदद के लिए एक मल्टी-व्यू मिमी आयाम संदर्भ शामिल है।

Shipping list for Yahboom Muto RS ROS2 hexapod kit, showing chassis, Raspberry Pi 5 option, lidar, camera and accessories

पैकेज सूची में असेंबल किया गया MUTO रोबोट चेसिस शामिल है, साथ ही वैकल्पिक ऐड-ऑन जैसे Raspberry Pi 5, SLAM Lidar, और गहराई कैमरा, साथ ही पावर और ऑडियो एक्सेसरीज़ शामिल हैं।