Yahboom AI VIEW Telecamera 3D a luce strutturata binoculare per robot ROS1/ROS2, USB3.0 Type‑C RGBD

Panoramica

La Yahboom AI VIEW è una telecamera di profondità 3D a luce strutturata binoculare per lo sviluppo di robot ROS. Combina la visione binoculare con la proiezione di luce strutturata per calcolare la profondità tramite il matching delle immagini sinistra/destra e la triangolazione, supportando la ricostruzione 3D e il rilevamento della profondità in ambienti complessi. La dimensione compatta del corpo è di 68,3 × 25,3 × 19,0 mm, con un intervallo di misurazione di 0,25–2,5 m e resistenza alla luce intensa per scenari di utilizzo interno.

Caratteristiche principali

• Rilevamento della profondità a luce strutturata binoculare; principio di misurazione: visione stereo binoculare attiva
• Supporto ROS: ROS1 & ROS2; compatibile con i sistemi ROS1/ROS2 e il supporto SDK è notato
• Chip motore di profondità integrato: MX6000
• Area cieca più piccola: fino a 0.25 m (misurazione a breve distanza; adatta per il posizionamento dell'effettore finale del robot)
• Capacità anti-riflesso (resistenza alla luce forte); nota d'uso: “Si prega di utilizzarlo in ambienti interni”
• Sistemi operativi multipiattaforma elencati: Android / Linux / Windows8/10
• Esempi di piattaforme e scenari mostrati: Raspberry Pi, Jetson, PC, educazione alla programmazione, robot, riconoscimento facciale 3D, misurazione di oggetti 3D, giochi sensoriali, dispositivi intelligenti

Specifiche

Note Software / SDK (come elencato)

• “[SDK] Fornire una migliore esperienza di sviluppo della fotocamera RGBD” (Orbbec SDK): multipiattaforma (Windows, Android, Linux) per luce strutturata, binoculare, iToF e altre fotocamere di rilevamento 3D
• Funzioni elencate: orientamento e controllo delle impostazioni hardware; accesso/controllo/lettura dei dati dei sensori; sincronizzazione dei frame e controllo dell'allineamento; acquisizione di dati di nuvole di punti; filtraggio e altre capacità algoritmiche; supporto per diversi sistemi e wrapper; strumento di visualizzazione Orbbec Viewer
• Nota sul visualizzatore: supporta il passaggio tra cinese e inglese
• Funzioni di base elencate: visualizzare informazioni sul dispositivo; ottenere flussi di dati di base; eseguire il controllo del dispositivo
• Funzioni avanzate elencate: sincronizzazione e allineamento dei frame di dati; ottenere dati di nuvole di punti; registrazione e riproduzione dei dati

Accessori opzionali

• Supporto angolare regolabile opzionale per robot: angolo regolabile di 120° (Su 30°, Giù 90°)
• “Il modello 3D sarà fornito” (elencato insieme alla fotocamera e al supporto angolare regolabile)

Applicazioni

• Ricostruzione 3D e modellazione ambientale (interno)
• Mappatura visiva 3D, navigazione e rilevamento (come elencato)
• Misurazione a breve distanza (area cieca fino a 0.25 m)
• Riconoscimento degli oggetti, rilevamento degli obiettivi e flussi di lavoro di tracciamento (come elencato negli argomenti del corso)

Guide

Link alla guida (pagina di studio ufficiale): http://www.yahboom.net/study/AIVIEW_Camera

Corso sull'uso della fotocamera di profondità (argomenti elencati)

• Istruzioni per l'uso della fotocamera / nozioni di base su Linux (elencate): Introduzione al sistema Linux; file system di Ubuntu; comandi comuni di Ubuntu; editor comuni di Ubuntu; comandi di operazione software di Ubuntu; installazione di macchine virtuali; controllo remoto SSH; controllo remoto VNC; trasferire file da remoto; libreria dei driver e comunicazione; IP statico e modalità hotspot; associare ID dispositivo; espansione della capacità e risorse; aggiornare le fonti software di sistema; impostare la password dell'utente root; password sudo libera; connettersi alla rete WiFi; visualizzare la versione del sistema; gestione dei servizi personalizzati; eseguire il backup dell'immagine di sistema
• Corso OpenCV (elencato): Introduzione a OpenCV; lettura e visualizzazione delle immagini; scrittura delle immagini; qualità dell'immagine; operazione sui pixel; ridimensionamento dell'immagine; ritaglio dell'immagine; traduzione dell'immagine; riflessione dell'immagine; trasformazione affine; rotazione dell'immagine; trasformazione prospettica; elaborazione in scala di grigi; binarizzazione dell'immagine; rilevamento dei bordi; disegno di segmenti di linea; disegno di rettangoli e cerchi; disegno di testo e immagini
• Corso base ROS1 (elencato): Introduzione a ROS; installazione di ROS; strumenti di comando comuni di ROS; spazio di lavoro ROS; pacchetto di funzioni ROS; nodo ROS; pubblicatore di argomenti ROS; sottoscrittori di argomenti ROS; client di servizio ROS; server di servizio ROS; client di azione ROS; server di azione ROS; ricezione di messaggi personalizzati ROS; file di avvio ROS; trasformazione ROS-TF; servizio di parametri ROS; utilizzo di ROS-rviz; utilizzo dello strumento ROS-rqt; registrazione dei messaggi degli argomenti e; introduzione al modello urdf; introduzione a gazebo; comunicazione distribuita ROS
• Corso ROS1 Mediapipe (elencato): rilevamento delle mani; rilevamento della postura; rilevamento generale; rilevamento facciale; riconoscimento facciale; effetti facciali; riconoscimento di oggetti 3D; pennello; controllo delle dita; riconoscimento dei gesti
• Applicazione ROS1 + OpenCV (elencata): calibrazione della fotocamera; codice QR
• Ulteriori argomenti ROS + OpenCV (elencati): 3.Stima della posa umana; 4. Rilevamento degli obiettivi; 5. Fondamenti di ROS+Opencv; 6. Riconoscimento facciale; 7. Rilevamento degli angoli di Harris; 8. Algoritmo di tracciamento degli obiettivi; 9. Momento del contorno; 10. Contorno poligonale; 11. Algoritmo della trasformata di Fourier discreta; 12. Algoritmo di rilevamento dei bordi; 13. Algoritmo di rilevamento facciale; 14. Algoritmo di rilevamento del flusso ottico; 15. Rilevamento del contorno; 16. Rilevamento generale del contorno; 17. Tracciamento dei punti di interesse; 18. Filtraggio dei colori HLS; 19. Rilevamento dei cerchi di Hough; 20. Rilevamento lineare di Hough; 21. Filtraggio dei colori HSV; 22. Algoritmo del flusso ottico LK; 23. Algoritmo di rilevamento umano; 24. Spostamento dipendente dalla fase; 25. Algoritmo di campionamento della piramide dell'immagine; 26. Filtraggio dei colori RGB; 27. Rilevamento dello sfondo chiaro; 28. Algoritmo semplificato del flusso ottico; 29. Filtro semplice; 30. Elaborazione delle immagini a soglia; 31. Algoritmo di segmentazione Watershed; 32. Conversione dei dati e nuvola di punti; 33. Visione AR; 34. Codice QR AR; 35. Riconoscimento dei colori; 36. Tracciamento degli oggetti
• Corso base ROS2 (elencato): Introduzione a ROS2; Installazione di ROS2 Humble; Ambiente di sviluppo ROS2; Spazio di lavoro ROS2; Pacchetto funzione ROS2; Nodo ROS2; Comunicazione dei topic ROS2; Comunicazione dei servizi ROS2; Comunicazione delle azioni ROS2; Messaggio dell'interfaccia personalizzata ROS2; Caso del servizio dei parametri ROS2; Pacchetto meta-funzione ROS2; Comunicazione distribuita ROS2; ROS2 DDS; API relative al tempo ROS2; Strumenti di comando comuni ROS2; Utilizzo di ROS2 rviz2; Toolbox ROS2 rqt; File di avvio ROS2 Launch; Strumento di registrazione e riproduzione ROS2; Modello URDF ROS2; Piattaforma di simulazione ROS2 Gazebo; Trasformazione delle coordinate ROS2 TF2
• Corsi ROS2 OpenCV (elencati): Applicazione ROS+opencv; Creazione e riconoscimento di codici QR; Visione AR
• Corso ROS2 mediapipe (elencato): Rilevamento delle mani; Rilevamento della postura; Rilevamento generale; Rilevamento del volto; Identificazione dell'assicurazione personale
• Corsi della serie telecamera di profondità ROS2 (elencati): utilizzo della telecamera di profondità; calibrazione dei parametri interni della telecamera; tracciamento dei colori; tracciamento degli oggetti KCF; nozioni di base su ORB_SLAM2; mappatura PCL di ORB_SLAM2; mappatura Octomap di ORB_SLAM2

Per domande di compatibilità pre-vendita o supporto post-vendita, contattare [email protected] or visita https://rcdrone.top/.

Dettagli

AI VIEW combina stereo binoculare e luce strutturata per fornire una rapida rilevazione della profondità RGB‑D per progetti di robot ROS.

Funziona su piattaforme robotiche comuni tra cui Raspberry Pi, Jetson e PC per compiti di mappatura, misurazione e percezione.

Disegni meccanici dettagliati e specifiche fondamentali aiutano nella progettazione dell'involucro e nella pianificazione dell'integrazione del robot.

La luce strutturata binoculare utilizza il matching sinistro/destro e la triangolazione per migliorare l'accuratezza della percezione della profondità.

Il fattore di forma compatto si adatta facilmente a bracci robotici e piattaforme mobili dove lo spazio e il peso sono importanti.

Un ampio FOV di profondità supporta la percezione a breve distanza e una cattura di scene più ampia per navigazione e tracciamento.

Un intervallo minimo di 0,25 m aiuta con la rilevazione a campo vicino, come il posizionamento dell'effettore finale.

L'output di profondità può essere utilizzato per flussi di lavoro di mappatura visiva 3D come nuvole di punti e ricostruzione ambientale.

Progettato per resistere meglio alla luce intensa, con uso consigliato in ambienti interni per i migliori risultati.

Il supporto per ROS1 e ROS2 aiuta a semplificare l'integrazione nei stack software robotici esistenti.

Gli strumenti SDK forniscono configurazione del dispositivo, acquisizione di flussi e accesso ai dati delle nuvole di punti per lo sviluppo.

Un supporto regolabile opzionale consente angoli di montaggio flessibili durante la prototipazione e il collaudo dei robot.

Disponibile come fotocamera singola o in bundle con un supporto regolabile per angolo per un'installazione più semplice.

I materiali del corso passo-passo coprono argomenti comuni RGB‑D dalla configurazione di base a funzioni avanzate.

Esempi di progetti includono mappatura SLAM, tag AR, elaborazione OpenCV e applicazioni di mappa di profondità per l'apprendimento.

La telecamera di profondità RGBD a luce strutturata AI VIEW è presentata come compatibile con Raspberry Pi, NVIDIA Jetson e piattaforme robotiche ROS1/ROS2.

Il SDK include wrapper per ROS1/ROS2 e linguaggi e piattaforme comuni come C/C++, Java, Python, Windows, Linux, Android e Unity.

La telecamera a luce strutturata RGB-D AI VIEW di Yahboom presenta un involucro nero compatto con doppie lenti frontali e una connessione USB-C per configurazioni PC o robot.

Il kit della telecamera di profondità AI VIEW di Yahboom include un cavo USB-C più un supporto di montaggio e hardware per una più facile integrazione del robot.

Le dimensioni del supporto angolare regolabile e della piastra base fissa aiutano a pianificare il montaggio e la distanza dei fori per un'installazione ordinata del robot.

La telecamera di profondità Yahboom AI VIEW RGB-D utilizza un layout frontale binoculare compatto che è facile da montare sui robot ROS.