Yahboom DOFBOT AI Braccio Robotico Visione Modello Avanzato (6-DOF) ROS2 Python per Jetson NANO 4GB B01/SUB
Yahboom DOFBOT AI Braccio Robotico Visione Modello Avanzato (6-DOF) ROS2 Python per Jetson NANO 4GB B01/SUB
Yahboom
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Panoramica
Yahboom DOFBOT è un modello di visione AI di grandi dimensioni braccio robotico progettato per lo sviluppo ROS2 e la programmazione Python3 su Jetson NANO 4GB (B01/SUB). Integra una camera HD USB con un braccio robotico desktop a 6 DOF e supporta applicazioni di visione AI come il tracciamento dei colori, il riconoscimento dei gesti, il tracciamento dei volti, l'interazione visiva e dimostrazioni di ordinamento. La struttura utilizza una lega di alluminio ossidato verde, inclusi un supporto in lega di alluminio spesso 2 mm e un telaio a ventosa per un posizionamento stabile.
Caratteristiche principali
- Integrazione braccio a 6 DOF + camera: “Integrazione Braccio Robotico–Camera” con “6 Gradi di Libertà”.
- Sviluppo ROS2: ROS2 Humble è specificato (Docker + ROS2 Humble). Supporta la simulazione robotica RViz e la pianificazione del movimento MoveIt.
- Stack di interazione visiva AI:& OpenCV, MediaPipe, YOLOv11, algoritmo di cinematica inversa.
- Fusione di modelli AI multimodali di grandi dimensioni (capacità elencate): Base di conoscenza RAG scalabile, comprensione semantica del testo, dialogo vocale naturale e comprensione della scena visiva.
- Metodi di controllo: App mobile Android/iOS, controllo da computer host PC e controllo remoto cablato USB (standard).
- Impostazione facile per principianti: Pre-assemblato prima della spedizione; scheda TF con immagine di fabbrica per plug-and-play; configurazione di rete con codice QR dell'app; tutorial e codice forniti.
- Espansione dei servomotori &: 6 servomotori HQ; scheda di espansione multifunzionale compatibile con Jetson NANO, Raspberry Pi, Arduino e Micro:bit. Configurazione dei servomotori elencata come 5×15KG servomotore bus + 1×6KG servomotore bus.
Specifiche
| Prodotto | DOFBOT AI Braccio Robotico Visivo di Grande Modello |
| Gradi di libertà | 6 |
| Span del braccio | 350mm |
| Chiusura-apertura della pinza | 6cm |
| Precisione di posizionamento ripetibile | ±0.5mm |
| Camera | Camera HD USB |
| Dimensione visiva | Immagine 2D piana |
| Voce | Modulo voce AI di grande modello + altoparlante |
| Display | / |
| Tipo di struttura | Struttura del braccio robotico tradizionale |
| Sistema ROS | Docker + ROS2 Humble |
| Funzioni (elencate) | Controllo interconnesso; Pianificazione del movimento MoveIt; Simulazione robot RViz; Interazione visiva 2D; interazione vocale; AI grande modello |
| Controllore principale (elencato) | Raspberry Pi / Jetson Nano B01 |
| Materiale (struttura) | Lega di alluminio ossidato verde; spessore del supporto in lega di alluminio 2mm |
| Base | Chassis a ventosa |
Jetson NANO 4GB SUB Note (elencati)
- Jetson NANO 4GB SUB è descritto come: CPU quad-core Cortex-A57, GPU Maxwell a 128 core, 4GB di memoria LPDDR e 472GFLOP di potenza di calcolo.
- Framework di intelligenza artificiale supportati: TensorFlow, Pytorch, caffe/caffe2, Keras, MXNET, ecc.
- Jetson NANO 4GB SUB è contrassegnato come Opzionale.
Visione AI & Dimostrazioni di Modelli Grandi (esempi mostrati)
- Funzioni interattive di visione AI: tracciamento del riconoscimento dei colori, afferrare blocchi di colore, interazione con i colori, gioco di cattura, smistamento dei rifiuti, impilamento dei blocchi di colore.
- Dimostrazioni di apprendimento automatico MediaPipe: gruppo di azioni del braccio robotico controllato da gesti, impilamento del riconoscimento dei gesti, riconoscimento/tracciamento del palmo, controllo della postura del braccio.
- Applicazioni di modelli grandi multimodali: analisi video, controllo del movimento a lungo comando, gestione intelligente, smistamento nello spazio 3D.
- Applicazioni di intelligenza incarnata: blocchi di colore rimessi al loro posto, tracciamento visivo (KCF), smistamento dei rifiuti (YOLOv11), inferenza dell'intento (base di conoscenza RAG).
Note dai materiali forniti: “L'addestramento del modello deve essere effettuato dall'utente.” Alcuni oggetti di scena (e.g. , un cestino) sono descritti come oggetti di esposizione e non sono inclusi.
Simulazione MoveIt / RViz & Pianificazione (elencata)
- Controllo della simulazione MoveIt e pianificazione della traiettoria.
- Supporto URDF con manipolazione visiva RViz (controllo drag-and-drop, controllo della posizione preimpostata, evitamento degli ostacoli).
- Rilevamento delle collisioni e “presa spaziale” sono mostrati come funzioni di simulazione supportate.
Cosa è incluso
- Braccio robotico DOFBOT pre-assemblato (assemblato prima della spedizione)
- Scheda TF con file immagine di fabbrica
- Telecomando cablato USB (standard)
Guide / Video
Guide online: http://www.yahboom.net/study/Dofbot-Jetson_nano
Supporto
Per domande di compatibilità (opzioni di controller Jetson/Raspberry Pi), conferma della configurazione o supporto post-vendita, contattare https://rcdrone.top/ o inviare un'email a [email protected].
Dettagli
DOFBOT combina un braccio desktop a 6 DOF e una camera HD USB per lo sviluppo della visione AI in Python ROS2, con un raggio di 350 mm e una ripetibilità di ±0,5 mm.
Scegli la piattaforma di controllo che si adatta alla tua configurazione di laboratorio, dagli ambienti PC allo sviluppo AI basato su Jetson.
Le configurazioni aggiornate aggiungono visione profonda e opzioni di interazione 3D per dimostrazioni di percezione più avanzate.
Configurazioni alternative del braccio sono disponibili quando è necessario un diverso raggio d'azione o un layout di gradi di libertà.
Una piattaforma DOFBOT pre-assemblata pronta per l'apprendimento guidato, il testing e la rapida sperimentazione con ROS2.
Progettata per supportare flussi di lavoro di visione in stile OpenCV e progetti di interazione di livello superiore in un unico sistema desktop.
Il Jetson Nano 4GB SUB opzionale fornisce la potenza di calcolo a bordo per compiti di visione AI edge e sviluppo in Python.
I flussi di lavoro dimostrativi coprono interazioni naturali, esecuzione di compiti e scenari di ordinamento di base per una pratica pratica.
I comportamenti guidati dalla visione includono il tracciamento di obiettivi e l'esecuzione di semplici azioni di presa e posizionamento.
I giochi di apprendimento interattivi aiutano a esplorare compiti in stile visione più linguaggio in un formato adatto all'aula.
Le dimostrazioni della visione centrale includono il riconoscimento e il tracciamento dei colori, il gioco interattivo "catch" e la classificazione basata su regole.
Include concetti di interazione basati su gesti, esempi di addestramento del modello e controllo del movimento a cinematica inversa.
Utilizza MoveIt con simulazione RViz e pianificazione del movimento per testare traiettorie e logica di presa prima di eseguire in tempo reale.
Il supporto ROS2 Humble si abbina a un'app mobile, controllo PC e opzioni di telecomando cablato USB per un'operazione flessibile.
I controlli basati su app aggiungono gioco guidato da gesti, dimostrazioni di tracciamento e gruppi di azioni personalizzate per movimenti ripetibili.
Sei giunti articolati (J1–J6) forniscono uno spazio di lavoro compatto per la manipolazione guidata dalla visione e l'insegnamento dei movimenti.
Le opzioni hardware modulari includono servomotori bus, schede di espansione/controllo, networking e componenti vocali opzionali.
La scheda di espansione e i servomotori a bus seriale semplificano il cablaggio e rendono più facile estendere il braccio con accessori.
Il kit DOFBOT include un modulo fotocamera USB (480p/30fps, 110°) e un modulo vocale AI con un piccolo altoparlante per input visivo e vocale.
Le risorse di formazione Yahboom DOFBOT includono oltre 200 corsi sistematici per apprendere l'impostazione e la programmazione del braccio robotico visivo.
Il syllabus del corso DOFBOT incluso delinea i moduli di formazione e le linee guida delle lezioni per guidare l'impostazione e l'apprendimento.
Yahboom DOFBOT include codice open-source e tutorial dettagliati, oltre a file di modelli 3D e risorse di supporto tecnico post-vendita.
Il braccio robotico DOFBOT 6-DOF include disegni dimensionale e una tabella delle specifiche per aiutare a pianificare il montaggio e le distanze di lavoro.
Il kit DOFBOT include l'assemblaggio del braccio robotico, la camera, il display OLED, il manico del controller, i cavi, le ventose, le viti, gli strumenti e un manuale.
Gli accessori Jetson Nano includono la scheda Nano 4GB (opzionale), la ventola di raffreddamento, la scheda SD, la scheda di rete wireless e il cavo a nastro.
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