Yahboom ROSMASTER M3 ROS2 AI Robot Car Modello Avanzato con Ruote Mecanum per Orin Nano/NX SUPER, RDK X5, Pi 5

Panoramica

Il Yahboom ROSMASTER M3 è una piattaforma robotica ROS2 progettata per Jetson Orin Nano/Orin NX SUPER, Raspberry Pi 5 e RDK X5. Integra AI multimodale (testo/visione/voce) con navigazione SLAM e presenta un telaio con ruote Mecanum e una struttura di sospensione indipendente a pendolo per un movimento omnidirezionale a 360°. A seconda della configurazione, supporta opzionalmente LiDAR TOF singolo/dual e utilizza una telecamera di profondità DaBai DCW2 per applicazioni di visione 3D.

Caratteristiche principali

• Applicazioni di modelli linguistici di grandi dimensioni multimodali AI: comprensione semantica, dialogo vocale e comprensione della scena
• Piattaforma di sviluppo del flusso di lavoro Dify per lo sviluppo e la distribuzione di flussi di lavoro di grandi modelli
• Architettura di inferenza a doppio modello con supporto per inferenza a feedback dinamico e interruzione della conversazione
• Fusione LiDAR + encoder + IMU (giroscopio) per mappatura e navigazione; supporta più algoritmi di mappatura
• Fotocamera di profondità DaBai DCW2 : immagine di profondità + nuvola di punti per mappatura, misurazione e riconoscimento 3D
• Ruote Mecanum di grado professionale + sospensione a pendolo per ridurre l'impatto dello slittamento delle ruote sul riconoscimento dell'encoder e ridurre l'errore dell'odometro
• Fari RGB integrati/striscia LED con effetti di illuminazione a flusso, respiro e marquee; colori/luminosità personalizzabili
• Supporto stack visione AI: OpenCV / MediaPipe / YOLOv11; include funzioni come riconoscimento gestuale, riconoscimento QR code, stima della posa, segmentazione delle immagini e rilevamento oggetti
• Controllo di formazione e interconnessione multi-robot: navigazione multi-robot e evitamento dinamico degli ostacoli sulla stessa mappa; più robot controllati da un unico host

Specifiche

Opzioni Versione (Selezione Configurazione)

Nota: Solo la versione Ultimate è configurata con Dual T-mini Plus LiDARs.

Suggerimenti per la Selezione del Controller (Riferimento)

Per migliorare la fluidità dell'operazione di modelli di grandi dimensioni e i risultati funzionali, si consiglia di selezionare Jetson Orin Nano/NX SUPER. Se si sceglie una versione senza scheda, preparare un Raspberry Pi 5 con almeno 8GB di RAM.

Riferimento delle Prestazioni (Confronto Test Funzionale)

Funzioni (LiDAR / Telecamera di profondità / Visione)

Funzioni LiDAR

• LiDAR TOF ad alta precisione con dati di fusione di encoder e IMU (giroscopio) per mappatura e navigazione ad alta precisione
• Supporta più algoritmi di mappatura e Mappatura Archivio
• Supporta la navigazione a punto singolo e multipunto; può essere operato tramite un'APP
• La tecnologia di navigazione di rilocazione riduce la deriva di posizionamento, migliorando la stabilità e l'affidabilità della navigazione
• Modalità di mappatura e navigazione mostrate: mappatura LiDAR Gmapping, mappatura LiDAR Cartographer, mappatura LiDAR slam_toolbox, filtraggio di fusione IMU LiDAR, mappatura e navigazione APP
• Esempi di comportamenti mostrati: evitamento ostacoli LiDAR, inseguimento LiDAR, guardian LiDAR, pianificazione della rete stradale

Funzioni della Telecamera di Profondità

• Telecamera di profondità a luce strutturata 3D che genera immagini di profondità e dati di nuvole di punti
• Calcolo della distanza e del volume di profondità; costruisce mappe 3D a colori ad alta precisione quando combinato con dati radar
• Esempi di applicazioni mostrate: mappatura e navigazione visiva 3D RTAB-Map, misurazione del volume di blocchi di legno, rilevamento dei bordi, misurazione della distanza con telecamera di profondità

Rilevamento Modello YOLOv11

• Supporta segmentazione delle immagini, stima della posa, classificazione delle immagini e rilevamento di oggetti orientati

Riconoscimento / Interazione Visiva AI

• Supporta framework come OpenCV e MediaPipe
• Esempi di riconoscimento mostrati: riconoscimento delle caratteristiche umane, riconoscimento dei gesti, riconoscimento della traiettoria della punta delle dita, riconoscimento del codice QR, rilevamento 3D, rilevamento del volto 3D, riconoscimento del colore, visione AR
• Esempi di interazione mostrati: controllo dei gesti, inseguimento della postura con MediaPipe, controllo del codice macchina, tracciamento della linea visiva, tracciamento del colore, tracciamento del volto, inseguimento degli oggetti con KCF, tracciamento degli oggetti con deep learning

Note sulla Guida Autonoma (Sandbox)

Il test sandbox per la guida autonoma è mostrato come supportato su: RDK X5, Orin Nano e Orin NX.Le schede Raspberry Pi sono indicate come non supportanti questa funzione. Le funzioni dimostrate includono il rilevamento dei segnali stradali, il mantenimento della corsia, il parcheggio autonomo e la decisione di sterzata.

Applicazioni

• Mappatura e navigazione SLAM
• Pianificazione della rete stradale, pianificazione del percorso e navigazione multipunto
• Comprensione della scena, inseguimento visivo, deep distance Q&A e dimostrazioni di crociera autonoma
• Controllo del movimento sincrono multi-robot e controllo della formazione

Tutorials

Tutorials ROSMASTER-M3

Per assistenza nella configurazione prima dell'acquisto (versioni, selezione del controller e accessori), contattare https://rcdrone.top/ o inviare un'email a [email protected].

Dettagli

Incontra ROSMASTER M3: una piattaforma per auto robot ROS2-ready costruita per l'AI multimodale e la navigazione SLAM su controller edge popolari.

Interazione multimodale, percezione 3D e mobilità omnidirezionale si uniscono in un'unica piattaforma integrata.

Il supporto al flusso di lavoro Dify e le opzioni di mappatura multiple aiutano a passare dalle demo alle applicazioni robotiche implementabili.

Scegli il livello di kit giusto confrontando i sensori di percezione, la compatibilità del controller e le prestazioni del telaio.

LiDAR TOF singolo/dual opzionale e illuminazione RGB programmabile espandono i casi d'uso di navigazione e presentazione.

Esegui modelli di testo, voce e visione insieme per una comprensione semantica più ricca e una robotica interattiva.

Una pratica pila di visione supporta il tracciamento, il riconoscimento e il Q&A interattivo per scenari reali.

I flussi di lavoro SLAM coprono la mappatura, la navigazione punto a punto e l'esplorazione orientata ai compiti.

La pianificazione di alto livello combina percezione e mappatura per eseguire compiti passo dopo passo in modo più affidabile.

Utilizza la guida alla selezione per abbinare le tue esigenze di controller e sensori tra le opzioni Standard, Superior e Ultimate.

La fusione dei sensori e il supporto degli strumenti ROS supportano la mappatura, l'evitamento degli ostacoli e la misurazione basata sulla profondità.

Le funzionalità di visione includono rilevamento, tracciamento, riconoscimento dei gesti e controllo della formazione multi-robot.

I comportamenti di guida autonoma includono il mantenimento della corsia, il riconoscimento dei segnali, le routine di parcheggio e le decisioni di sterzata.

Lo sviluppo ROS2 Humble si abbina alla simulazione RViz e a opzioni di controllo remoto flessibili per test e dimostrazioni.

Una vista esplosa evidenzia componenti aggiuntivi modulari come la fotocamera di profondità, LiDAR, display opzionale e illuminazione a bordo.

Il pacchetto della scheda di controllo robot ROS include una batteria Li-ion da 12V 6000mAh e supporta un touchscreen HD opzionale da 7 pollici per il controllo interattivo.

Il programma del corso ROSMASTER M3 delinea i moduli delle lezioni video e la roadmap di apprendimento per i progetti di robot AI ROS2.

Il pacchetto ROSMASTER M3 include cartelle di tutorial e codice organizzate che coprono argomenti come il controllo del telaio, l'installazione del LiDAR e lo sviluppo di modelli AI.

Le risorse di apprendimento ROSMASTER M3 delineano tutorial su modelli AI di grandi dimensioni, video di corsi base ROS2 e materiali pratici per guidare l'installazione e lo sviluppo.

Yahboom fornisce file di modelli 3D ROSMASTER M3 e supporto tecnico post-vendita per aiutare con la modellazione e l'installazione fai-da-te.

Le opzioni della piattaforma ROSMASTER M3 coprono lo sterzo Ackermann, le scelte di fotocamere RGBD/USB, un display OLED da 0,91 pollici e diverse selezioni di schede di controllo.

ROSMASTER M3 utilizza un telaio con ruote mecanum da 80 mm e offre opzioni come un modulo vocale AI, diverse schede di controllo e una batteria da 12,6V 6000mAh.

ROSmaster M3 utilizza un telaio con ruote mecanum con opzioni per più telecamere e schede di controllo, oltre a un pacco batteria da 12,6V 6000mAh per costruzioni mobili.

ROSMaster M3 PRO combina un telaio con ruote mecanum con un braccio robotico a 6 gradi di libertà e supporta LiDAR, telecamera di profondità e schede di controllo Raspberry Pi o Jetson.

Il foglio delle specifiche del ROSMASTER M3 include disegni dimensionali e dettagli chiave come il supporto ROS2 e la programmazione in Python.

Il kit ROSMASTER M3 include il telaio del robot insieme all'elettronica di base, sensori e cavi e accessori essenziali per l'assemblaggio.

La gamma di accessori ROSMASTER M3 include moduli LiDAR e telecamere di profondità, uno schermo da 7 pollici con staffe, supporti e diversi pacchetti di schede di controllo principali.