{"title":"Robot Arms","description":"\u003cp\u003eRobotic arms and manipulator systems for positioning, handling and development projects. Choose by reach, payload, degrees of freedom, repeatability and control interface. Check the included controller, mounting requirements and end-effector compatibility.\u003c\/p\u003e","products":[{"product_id":"so-arm101-low-cost-ai-arm-servo-motor-kit-pro-for-lerobot-without-3d-printed-parts","title":"SO-ARM101 ロボットアームサーボモーターキット Pro for LeRobot（3Dプリント部品なし）– オープンソース、6軸、UART、12ビットエンコーダ","description":"\u003ch2\u003e概要\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003eSO-ARM101は、LeRobotおよびHugging Faceプロジェクト向けに最適化された模倣学習および強化学習用のロボットアームサーボモーターキットプロです。このオープンソースで低コストのキットには、サーボモーター、アダプターボード、ケーブルが含まれており、完全なリーダー–フォロワーアームセットアップが可能です。このキットはDIYに優しく、豊富なリソースを使用して迅速なプロトタイピングができるように設計されています。重要: モーターキットには3Dプリント部品は含まれていません; 必要に応じて3Dプリントスケルトンを一緒に注文してください。Seeed StudioはLeRobot用のハードウェアを提供しています。\u003c\/p\u003e\n\u003ch2\u003e主な特徴\u003c\/h2\u003e\n\u003ch3\u003eSO-ARM101の新機能\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e配線の最適化: ジョイント3で以前見られた接続の切断を軽減し、可動範囲の制限を取り除きました。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e最適化されたリーダーアームのギア比: 外部ギアボックスなしでパフォーマンスが向上しました。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e新機能: リーダーアームはフォロワーアームにリアルタイムで追従し、RLポリシーや人間の介入をサポートします。\u003c\/li\u003ehtml\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch3\u003eSO-ARM10xシリーズのハイライト\u003c\/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eTheRobotStudioからのオープンソースで低コストのソリューション。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eLeRobotプラットフォームとの統合（模倣学習と強化学習のためのPyTorchベースのデータセット、モデル、ツール）。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e包括的なリソース：組み立て、キャリブレーション、テスト、データ収集、トレーニング、デプロイメントガイド。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eNvidia reComputer Mini J4012 Orin NX 16 GBと互換性があります。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eキット材料に示された6軸ロボティクスアーム（リーダーとフォロワー）。\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2\u003e仕様\u003c\/h2\u003e\n\u003ctable style=\"width: 100.059%;\"\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"width: 32.934%;\"\u003eタイプ\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"width: 66.7679%;\"\u003eSO-ARM101アームキットプロ\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"width: 32.934%;\"\u003eリーダーアームモーター（7.4V）\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"width: 66.7679%;\"\u003e1× 1:345ギア比（No.2ジョイント）； 2× 1:191（No.1 \u0026およびNo.3）； 3× 1:147（No.4、No.5 \u0026およびNo.6グリッパー）\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"width: 32.934%;\"\u003eフォロワーアーム\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"width: 66.7679%;\"\u003eSO-ARM100 Proと同じ\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"width: 32.934%;\"\u003e電源（DC 5.5mm*2。\n1mm)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"width: 66.7679%;\"\u003eフォロワーアーム用12V2A; リーダーアーム用5V4A\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"width: 32.934%;\"\u003e角度センサー\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"width: 66.7679%;\"\u003e12ビット磁気エンコーダ\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"width: 32.934%;\"\u003e推奨動作温度\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"width: 66.7679%;\"\u003e0℃～40℃\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"width: 32.934%;\"\u003e通信方法\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"width: 66.7679%;\"\u003eUART\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"width: 32.934%;\"\u003e制御方法\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"width: 66.7679%;\"\u003ePC\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003ch2\u003e比較\u003c\/h2\u003e\n\u003ctable class=\"p_2981_table\"\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd colspan=\"5\" rowspan=\"1\" width=\"603.4\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003eSO-ARM10\u003c\/span\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003ex\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003e低コスト\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003eAIアームキット\u003c\/span\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003e\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003eおよびアームキットプロ\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd colspan=\"1\" rowspan=\"2\" width=\"87.33333333333333\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003eタイプ\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\" rowspan=\"1\" width=\"243.8\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003eSO-ARM100\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\" rowspan=\"1\" width=\"272.26666666666665\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003eSO-ARM101\u003c\/span\u003e\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\" width=\"115.06666666666666\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003eアームキット\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\" width=\"128.73333333333332\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003eアームキットプロ\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\" width=\"137.13333333333333\"\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003eアームキット\u003c\/span\u003e\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\" width=\"135.13333333333333\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003eアームキットプロ\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd colspan=\"1\" rowspan=\"3\" width=\"87.33333333333333\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003eリーダーアーム\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"1\" rowspan=\"4\" width=\"115.06666666666666\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003e12x (7.4V) 1:345 ギア比モーター（全関節用）\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"1\" rowspan=\"4\" width=\"128.73333333333332\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003e12x (12V) 1:345 ギア比モーター（全関節用）\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\" rowspan=\"1\" width=\"272.26666666666665\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003e1x (7.4V) 1:345 ギア比モーター（No.2 関節用）\u003c\/span\u003e\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\" rowspan=\"1\" width=\"272.26666666666665\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003e2x (7.4V) 1:191 ギア比モーター（No.1 および No.3 関節用）\u003c\/span\u003e\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\" rowspan=\"1\" width=\"272.26666666666665\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003e3x (7.4V) 1:147 ギア比モーター（No.4、No.5 関節および No.6 グリッパー用）\u003c\/span\u003e\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\" width=\"87.33333333333333\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003eフォロワーアーム\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\" width=\"137.13333333333333\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003eSO-ARM100 と同じ\u003c\/span\u003e\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\" width=\"135.13333333333333\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003eSO-ARM100 Pro と同じ\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd colspan=\"1\" rowspan=\"2\" width=\"87.33333333333333\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003e電源\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"1\" rowspan=\"2\" width=\"115.06666666666666\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003e5.5mm*2.1mm DC 5V4A\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"1\" rowspan=\"2\" width=\"128.73333333333332\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003e5.5mm*2.1mm DC 1\u003c\/span\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003e2V\u003c\/span\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003e2\u003c\/span\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003eA\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"1\" rowspan=\"2\" width=\"137.13333333333333\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003e5.5mm*2.1mm DC 5V4A\u003c\/span\u003e\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\" width=\"135.13333333333333\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003e5.5mm*2.1mm DC 1\u003c\/span\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003e2V2A フォロワーアーム用\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\" width=\"135.13333333333333\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003e5.5mm*2.1mm DC 5V4A リーダーアーム\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\" width=\"87.33333333333333\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003e角度センサー\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"4\" rowspan=\"1\" width=\"516.0666666666667\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003e12ビット磁気エンコーダ\u003c\/span\u003e\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\" width=\"87.33333333333333\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003e推奨動作\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003e\u003c\/span\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003e温度範囲\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"4\" rowspan=\"1\" width=\"516.0666666666667\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003e0℃～40℃\u003c\/span\u003e\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\" width=\"87.33333333333333\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan data-font-family='Inter, -apple-system, BlinkMacSystemFont, \"Segoe UI\", \"SF Pro SC\", \"SF Pro Display\", \"SF Pro Icons\", \"PingFang SC\", \"Hiragino Sans GB\", \"Microsoft YaHei\", \"Helvetica Neue\", Helvetica, Arial, sans-seri'\u003e通信方法\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"4\" rowspan=\"1\" width=\"516.0666666666667\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003eUART\u003c\/span\u003e\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\" width=\"87.33333333333333\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003e制御方法\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"4\" rowspan=\"1\" width=\"516.0666666666667\"\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003ePC\u003c\/span\u003e\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003ch2\u003e同梱物\u003c\/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e7.4v STS3215 サーボモーター 1:345 ギア比 ×1\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e7.4v STS3215 サーボモーター 1:191 ギア比 ×2\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e7.4v STS3215 サーボモーター 1:145 ギア比 ×3\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e12v STS3215 サーボモーター 1:345 ギア比 ×6\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eSeeed Studio XIAO 用サーボアダプターボード ×2\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eスタッド ×8\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eネジ ×8\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e5V 電源ケーブル (マルチヘッド) × 1\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e12V 電源ケーブル (マルチヘッド) ×1\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUSB-C ケーブル ×2\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDC パワーピグテイルケーブル ×2\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2\u003eアプリケーション\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003e\u003ciframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/y9qTc0D-kL8?si=IYySmI4UuzjqBYjd\" title=\"YouTube video player\"\u003e\u003c\/iframe\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eLeRobotを用いた模倣学習と強化学習：データ収集、トレーニング、シミュレーション、デプロイメントのためのエンドツーエンドパイプライン。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eNvidia Jetson エッジデプロイメント：reComputer J4012 Orin NX 16 GBを使用したカスタマイズされたグラスポジションタスクの効率的なトレーニング。\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2\u003e詳細\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003e\u003cimg alt=\"SO-ARM101 Robot Arm, Open-source 6-axis robotic arm kit compatible with reComputer Mini J4012, supports LeRobot for learning, data collection, simulation, and training; includes QR access to GitHub, Wiki, and 3D printing files.\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/SO-ARM101-Robot-Arm-iqmLL.webp?v=1759548819\"\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eオープンソースハードウェアを使用した6軸ロボティクスアームキット、reComputer Mini J4012 Orin NX 16GBと互換性があります。LeRobotは、コミュニティリソースと模倣強化学習をサポートし、全身の協調を可能にします。データ収集、シミュレーション、トレーニングを促進します。QRコードは、GitHub、Wiki、およびスケルトンの3D印刷ファイルへのアクセスを提供します。\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cimg alt=\"NVIDIA Jetson Orin NX dev kit with reComputer J40 and SO-ARM101 robot arms shows real-time system and GPU stats on a monitor.\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/so-arm101-robot-arm-ZoKgh.webp?v=1759548847\"\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eNVIDIA Jetson Orin NX開発キット、reComputer J40およびSO-ARM101ロボットアームを搭載し、モニターにシステム統計とGPU使用状況を表示します。\u003c\/p\u003e","brand":"Seeed Studio","offers":[{"title":"SO-ARM101 AIアームモーターキット","offer_id":47829107671264,"sku":"SO-ARM101-1","price":312.0,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"SO-ARM101 AIアームモーターキットプロ","offer_id":47829107704032,"sku":"SO-ARM101-2","price":399.0,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"SO-ARM101 3Dプリント部品","offer_id":47829107736800,"sku":"SO-ARM101-3","price":65.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0643\/3210\/3904\/files\/1-114993667-so-arm101-low-cost-ai-arm-servo-motor-kit-pro-for-lerobot.png?v=1759548392"},{"product_id":"so-arm101-low-cost-ai-arm-3d-printed-skeleton","title":"SO-ARM101 低価格AIアーム 3Dプリント骨格 – LeRobot用オープンソースPLA+部品、調整済みリーダー\/フォロワー\/クランプセット","description":"\u003ch2\u003e概要\u003c\/h2\u003e\u003cp\u003eSO-ARM101 低コスト AI アーム 3D プリント スケルトンには、SO-ARM101 ロボットアームを構築し、LeRobot フレームワークで学ぶための 3D プリント構造部品が含まれています。迅速な組み立て、キャリブレーション、テスト、データ収集、トレーニング、展開のためのオープンソースリソースを提供します。印刷された部品は、取り付けを容易にするために微調整されており、Seeed Studio XIAO 用のサーボアダプターボードのマウント機能を備えています。部品は公式の GitHub ドキュメントと若干異なる場合があります。低コストのオープンハードウェアで高度なロボティクスを目指す愛好者、学生、開発者向けに設計されています。\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003e主な特徴\u003c\/h2\u003e\u003ch3\u003eオープンソースで低コスト\u003c\/h3\u003e\u003cp\u003eTheRobotStudio からのコミュニティ主導のロボットアームスケルトンで、3D プリント部品として提供されます。\u003c\/p\u003e\u003ch3\u003eLeRobotとの統合\u003c\/h3\u003e\u003cp\u003e強化学習および模倣学習ワークフローのためにLeRobotプラットフォーム（PyTorchモデル、データセット、ツール）と連携するように設計されており、データ収集、シミュレーション、トレーニング、デプロイメントをカバーしています。\u003c\/p\u003e\u003ch3\u003e豊富な学習リソース\u003c\/h3\u003e\u003cp\u003e組み立ておよびキャリブレーションガイドに加え、テスト、データ収集、モデルのトレーニングおよびデプロイメントのためのチュートリアルが含まれており、迅速な開始と継続的な開発を可能にします。\u003c\/p\u003e\u003ch3\u003eNvidiaエッジデバイスとの互換性\u003c\/h3\u003e\u003cp\u003ereComputer Mini J4012 Orin NX 16 GBでデプロイ可能です。\u003c\/p\u003e\u003ch3\u003e微調整された印刷部品\u003c\/h3\u003e\u003cp\u003e取り付けの互換性を持つServo Adaptor Board for Seeed Studio XIAOに対応した、インストールが容易な更新デザイン（印刷部品は公式GitHubファイルと異なる場合があります）。\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003e仕様\u003c\/h2\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eリーダー\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eフォロワー\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eクランプ\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e部品\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e12 個\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e11 個\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e12 個\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e色\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e黒\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e白\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e灰\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e材料\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003ePLA+\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003ePLA+\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003ePLA+\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eインフィル密度\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e15%\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e15%\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e30%\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003ch2\u003e含まれるもの\u003c\/h2\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eリーダー部品\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e12 個\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eフォロワー部品\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e11 個\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eクランプ部品\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e12 個\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003ch2\u003eアプリケーション\u003c\/h2\u003e\u003cp\u003eLeRobotフレームワークを使用した模倣学習と強化学習。LeRobotはSO‑ARM10xロボットアームシリーズと互換性があり、把持および配置タスクの教育のための完全なパイプラインを提供し、Nvidia Jetsonエッジデバイス上での包括的なシミュレーションと展開を行います。\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003eドキュメント\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/files.seeedstudio.com\/wiki\/reComputer-Jetson\/lerobot\/STS3215-C001-20230624.pdf\" target=\"_blank\"\u003eSTS3215サーボモーターデータシート\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/makerworld.com\/zh\/models\/908660-so-arm100\" target=\"_blank\"\u003eファインチューン3Dプリント部品ファイル\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/github.com\/TheRobotStudio\/SO-ARM100\" target=\"_blank\"\u003eオリジナルSO-ARM101 3Dプリント部品\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/files.seeedstudio.com\/wiki\/reComputer-Jetson\/lerobot\/bus_servo_xiao.pdf\" target=\"_blank\"\u003eSeeed Studio XIAO用サーボアダプターボードデータシート\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/files.seeedstudio.com\/products\/NVIDIA\/reComputer-J301x-datasheet.pdf\" target=\"_blank\"\u003ereComputer J301xデータシート\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/files.seeedstudio.com\/products\/NVIDIA\/reComputer-J401x-datasheet.pdf\" target=\"_blank\"\u003ereComputer J401Xデータシート\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/files.seeedstudio.com\/products\/NVIDIA-Jetson\/reComputer_mini_datasheet_V1.0.pdf\" 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community-supported tools.\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/so-arm-101-ai-arm-DmwvE.webp?v=1759550477\"\u003e\u003cp\u003eLeRobot AIアームキット SO-ARM101は、reComputer Mini J4012 Orin NX 16GBと連携し、6軸ロボットアームとオープンソースハードウェアを特徴としています。全身の協調のためのシミュレーション、トレーニング、模倣強化学習をサポートします。このキットには、データ収集のためのコミュニティリソースとツールへのアクセスが含まれています。QRコードは、GitHub、Wiki、およびスケルトンの3D印刷ファイルにリンクしており、簡単な組み立てとカスタマイズを可能にします。教育と開発のために設計されており、ロボティクス、AI統合、実世界のアプリケーションプロトタイピングにおける実践的な経験をコンパクトでアクセスしやすい形式で提供します。\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"SO ARM 101 AI Arm, NVIDIA Jetson Orin NX Dev Kit with reComputer J40 shows AI arm components and real-time system monitoring data on screen.\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/so-arm-101-ai-arm-3z4LW.webp?v=1759550504\"\u003e\u003cp\u003eNVIDIA Jetson Orin NX開発者キットとreComputer J40、AIアームコンポーネントとリアルタイムシステムモニタリングデータを画面に表示しています。\u003c\/p\u003e","brand":"Seeed Studio","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":47829167735008,"sku":"SO-ARM101-3D","price":65.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0643\/3210\/3904\/files\/2-114993668-so-arm101-low-cost-ai-arm-3d-printed-parts-for-lerobot.jpg?v=1759550083"},{"product_id":"fashionstar-starai-7-dof-robot-arm-viola-violin-compatible-with-hugging-face-lerobot","title":"Fashionstar Starai 7 DoF ロボットアームキット (Viola \u0026 バイオリン）、Hugging Face LeRobot、ROS2\/MoveIt2\/Isaac Simと互換性があります","description":"\u003ch2\u003e概要\u003c\/h2\u003e  \u003cp\u003eFashionstar Starai 7 DoF ロボットアームキット (Viola \u0026amp; Violinは、エンドツーエンドの学習向けに設計された、組み立て済みのサーボベースのロボットアームソリューションです。キットには、人間によるデモンストレーション用のリーダーアーム（Violin）1本と、学習と実行用のフォロワーアーム（Viola）1本が含まれています。Hugging Face LeRobotフレームワークとROS2をサポートし、優れた位置精度で実際の把持タスクを可能にします。注：電源アダプターは付属していません。キットには、XT30コネクタ付きの12V10A電源アダプター2個、またはネジ端子用のバラ線が必要です。\u003c\/p\u003e  \u003ch2\u003e主な特徴\u003c\/h2\u003e  \u003cul\u003e  \u003cli\u003eデモンストレーションと学習用のリーダー アームとフォロワー アームを備えた、組み立て済みの 7 DoF ロボット アーム キット。\u003c\/li\u003e  \u003cli\u003e実際の作業に対応可能: 300g の作業荷重 (リーチ 70%)、リーチ 470mm。\u003c\/li\u003e  \u003cli\u003e自立型サスペンション: ボタンを押した後もアームが位置を保持できるため、データ収集が容易になります。\u003c\/li\u003e  \u003cli\u003eLeRobot フレームワークと互換性あり: 効率的なデータ収集とトレーニングを実現する Hugging Face LeRobot の SDK。\u003c\/li\u003e  \u003cli\u003eサポートされている ROS2、MoveIt2、Isaac Sim: 制御とデータに関する ROS2 トピック、逆運動学に関する MoveIt2、Isaac Sim でのシミュレーション。\u003c\/li\u003e  \u003cli\u003eオープンソース SDK: Python および C++ 開発をサポートします。\u003c\/li\u003e  \u003cli\u003eボタンホバー: ボタンを使用して任意の位置にホバーするための重力補正をシミュレートします。\u003c\/li\u003e  \u003c\/ul\u003e  \u003ch2\u003e仕様\u003c\/h2\u003e  \u003ctable\u003e  \u003ctbody\u003e  \u003ctr\u003e  \u003ctd\u003e\u003cstrong\u003e製品\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eフォロワーアームビオラ\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eリーダーアームバイオリン\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e  \u003c\/tr\u003e  \u003ctr\u003e  \u003ctd\u003e\u003cstrong\u003e定格電圧\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e12V\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e12V\u003c\/td\u003e  \u003c\/tr\u003e  \u003ctr\u003e  \u003ctd\u003e\u003cstrong\u003e動作温度\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e-10℃～60℃\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e-10℃～60℃\u003c\/td\u003e  \u003c\/tr\u003e  \u003ctr\u003e  \u003ctd\u003e\u003cstrong\u003e力\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e120W（XT30\/ネジ端子）\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e120W（XT30\/ネジ端子）\u003c\/td\u003e  \u003c\/tr\u003e  \u003ctr\u003e  \u003ctd\u003e\u003cstrong\u003e自由度\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e6+1\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e6+1\u003c\/td\u003e  \u003c\/tr\u003e  \u003ctr\u003e  \u003ctd\u003e\u003cstrong\u003e作業用ペイロード\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e300g（リーチ70%）\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e該当なし\u003c\/td\u003e  \u003c\/tr\u003e  \u003ctr\u003e  \u003ctd\u003e\u003cstrong\u003e到着\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e470mm\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e470mm\u003c\/td\u003e  \u003c\/tr\u003e  \u003ctr\u003e  \u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eスパン\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e940mm\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e940mm\u003c\/td\u003e  \u003c\/tr\u003e  \u003ctr\u003e  \u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eサーボ\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003eRX8-U50H-M x2; RA8-U25H-M x4; RA8-U26H-M×1\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003eRX8-U50H-M x2; RA8-U25H-M x4; RA8-U26H-M×1\u003c\/td\u003e  \u003c\/tr\u003e  \u003c\/tbody\u003e  \u003c\/table\u003e  \u003ch2\u003e含まれるもの\u003c\/h2\u003e  \u003cul\u003e  \u003cli\u003eリーダーアーム×1\u003c\/li\u003e  \u003cli\u003eフォロワーアーム×1\u003c\/li\u003e  \u003cli\u003eキューブ×4\u003c\/li\u003e  \u003cli\u003e六角レンチ×1\u003c\/li\u003e  \u003cli\u003eネジ×2\u003c\/li\u003e  \u003cli\u003eクランプ×2\u003c\/li\u003e  \u003cli\u003e電源アダプター: なし (XT30 コネクタ x2 付きの 12V10A 電源アダプター、またはネジ端子用のばら線が必要)\u003c\/li\u003e  \u003c\/ul\u003e  \u003ch2\u003eアプリケーション\u003c\/h2\u003e  \u003cp\u003eLeRobotフレームワークによる完全なデータ収集、トレーニング、デプロイ、シミュレーションを備えた模倣学習と強化学習。NVIDIA Jetsonエッジデバイスでは、カスタマイズされたロボットアームを迅速にトレーニングし、把持と配置のタスクを実行できます。チュートリアル： \u003ca rel=\"noopener\" href=\"https:\/\/www.jetson-ai-lab.com\/lerobot.html\" target=\"_blank\"\u003eLeRobot - NVIDIA Jetson AI ラボ\u003c\/a\u003e。\u003c\/p\u003e  \u003ch2\u003eハードウェアの概要\u003c\/h2\u003e  \u003cp\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Fashionstar-Starai-7-DoF-Robot-Arm-aOCxw.webp?v=1759569068\" alt=\"Fashionstar Starai 7 DoF Robot Arm, A fashion-themed robot arm kit for Starai 7 DoF Robot Arm, compatible with LeRobot, ROS2, MoveIt2, and Isaac Sim platforms.\"\u003e\u003c\/p\u003e  \u003cdiv id=\"product_info_27290d3635f89\" class=\"relative\"\u003e  \u003cdiv class=\"text-24 font-mst-b max1080:text-22 leading-tight py-20 max1080:py-15\"\u003e  \u003ch2\u003e文書\u003c\/h2\u003e  \u003c\/div\u003e  \u003cdiv\u003e  \u003cdiv class=\"html_content_2981\"\u003e  \u003cdiv class=\"documents_list\"\u003e  \u003cdiv class=\"doc_item\"\u003e\u003ca href=\"https:\/\/files.seeedstudio.com\/products\/Fashionstar\/arm\/Star_Arm_Viola-Violin_EN_v1.3.pdf\" target=\"_blank\"\u003eArmデータシート\u003c\/a\u003e\u003c\/div\u003e  \u003cdiv class=\"doc_item\"\u003e\u003ca href=\"https:\/\/files.seeedstudio.com\/products\/Fashionstar\/Fashion%20Star_U25(H)_Datasheet_EN_V1.1.08.pdf\" target=\"_blank\"\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003eS\u003c\/span\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003ee\u003c\/span\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003er\u003c\/span\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003ev\u003c\/span\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003eo\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003e  \u003c\/span\u003e\u003cspan data-font-family=\"default\"\u003eRA8-U25H-M\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003e  \u003c\/span\u003e\u003cspan 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\u003c\/tr\u003e  \u003c\/tbody\u003e  \u003c\/table\u003e  \u003c\/div\u003e  \u003c\/div\u003e  \u003c\/div\u003e  \u003c\/div\u003e  \u003c\/div\u003e","brand":"Fashionstar","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":47829807825120,"sku":"114090081","price":1169.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0643\/3210\/3904\/files\/1-114090081-fashionstar-star-arm-viola-violin_1.jpg?v=1759568594"},{"product_id":"fashionstar-starai-7-dof-robot-arm-cello-violin-compatible-with-hugging-face-lerobot","title":"Fashionstar Starai 7 DoF ロボットアーム チェロ \u0026 バイオリンキット、ハグフェイス ルロボット \u0026 ROS2互換、ペイロード750g、リーチ670mm","description":"\u003ch2\u003e概要\u003c\/h2\u003e\u003cp\u003eFashionstar Starai 7 DoF ロボットアーム チェロバイオリンは、エンドツーエンドの学習と実世界の把持タスク向けに設計された、サーボベースの組み立て済みロボットアームキットです。このキットには、人間によるデモンストレーション用のリーダーアームバイオリン1本と、学習用のフォロワーアームチェロ1本が含まれており、優れた位置精度を実現します。Hugging Face LeRobotおよびROS2と互換性があり、データ収集、トレーニング、制御が可能です。\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003e主な特徴\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e  \u003cli\u003e組み立て済み: リーダー アーム (バイオリン) 1 本とフォロワー アーム (チェロ) 1 本を備えた、すぐに使用できる 7 DOF ロボット アーム キット。\u003c\/li\u003e  \u003cli\u003e実世界タスクに対応：把持タスクに使用可能。300gの作業荷重と470mmのリーチシナリオに対応。詳細な定格については仕様をご覧ください。\u003c\/li\u003e  \u003cli\u003e自立型サスペンション\/ボタンホバー: 重力補正をシミュレートし、ボタンを使用してアームをホバリングさせて任意の位置に保持できるため、データ収集が容易になります。\u003c\/li\u003e  \u003cli\u003eLeRobot フレームワークと互換性あり: Hugging Face LeRobot フレームワークの SDK により、データの収集とトレーニングが容易になります。\u003c\/li\u003e  \u003cli\u003eROS2、MoveIt2、Isaac Sim をサポート: ROS2 経由のトピックの公開\/サブスクライブと制御、MoveIt2 による逆運動学、Isaac Sim でのシミュレーション。\u003c\/li\u003e  \u003cli\u003eオープンソース SDK: Python および C++ 開発をサポートします。\u003c\/li\u003e  \u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003e注記\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e  \u003cli\u003e電源アダプターは付属しません。\u003c\/li\u003e  \u003cli\u003eXT30 コネクタまたはネジ端子用バラ線付き 12V10A 電源アダプタ x1、および XT60 コネクタ付き 300W 電源 x1 が必要です。\u003c\/li\u003e  \u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003e仕様\u003c\/h2\u003e\u003ctable\u003e  \u003cthead\u003e\u003ctr\u003e  \u003cth\u003eパラメータ\u003c\/th\u003e  \u003cth\u003eフォロワーアームチェロ\u003c\/th\u003e  \u003cth\u003eリーダーアームバイオリン\u003c\/th\u003e  \u003c\/tr\u003e\u003c\/thead\u003e  \u003ctbody\u003e  \u003ctr\u003e  \u003ctd\u003e定格電圧\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e12V\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e12V\u003c\/td\u003e  \u003c\/tr\u003e  \u003ctr\u003e  \u003ctd\u003e動作温度\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e-10℃～60℃\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e-10℃～60℃\u003c\/td\u003e  \u003c\/tr\u003e  \u003ctr\u003e  \u003ctd\u003e力\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e300W\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e120W\u003c\/td\u003e  \u003c\/tr\u003e  \u003ctr\u003e  \u003ctd\u003e自由度\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e6+1\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e6+1\u003c\/td\u003e  \u003c\/tr\u003e  \u003ctr\u003e  \u003ctd\u003e作業用ペイロード\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e750g（リーチ70%）\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e該当なし\u003c\/td\u003e  \u003c\/tr\u003e  \u003ctr\u003e  \u003ctd\u003e到着\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e670mm\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e470mm\u003c\/td\u003e  \u003c\/tr\u003e  \u003ctr\u003e  \u003ctd\u003eスパン\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e1340mm\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e940mm\u003c\/td\u003e  \u003c\/tr\u003e  \u003ctr\u003e  \u003ctd\u003eサーボ\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003eRX18-U100H-M x3\u003cbr\u003eRX8-U50H-M x3\u003cbr\u003eRX8-U51H-M x1\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003eRX8-U50H-M x2\u003cbr\u003eRA8-U25H-M x4\u003cbr\u003eRA8-U26H-M x1\u003c\/td\u003e  \u003c\/tr\u003e  \u003c\/tbody\u003e  \u003c\/table\u003e\u003cp\u003e詳細については、データシートをご覧ください。\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003e含まれるもの\u003c\/h2\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e  \u003ctr\u003e  \u003ctd\u003eリーダーアームバイオリン\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e1個\u003c\/td\u003e  \u003c\/tr\u003e  \u003ctr\u003e  \u003ctd\u003eフォロワーアームチェロ\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e1個\u003c\/td\u003e  \u003c\/tr\u003e  \u003ctr\u003e  \u003ctd\u003eキューブ\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e4倍\u003c\/td\u003e  \u003c\/tr\u003e  \u003ctr\u003e  \u003ctd\u003e六角レンチ\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e1個\u003c\/td\u003e  \u003c\/tr\u003e  \u003ctr\u003e  \u003ctd\u003eネジ\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e2倍\u003c\/td\u003e  \u003c\/tr\u003e  \u003ctr\u003e  \u003ctd\u003eクランプ\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e2倍\u003c\/td\u003e  \u003c\/tr\u003e  \u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003ch2\u003eアプリケーション\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e  \u003cli\u003eLeRobot フレームワークを使用した模倣学習と強化学習。\u003c\/li\u003e  \u003cli\u003eデータ収集、トレーニング、展開、シミュレーションのワークフローを完備。NVIDIA Jetsonエッジデバイスでは、カスタマイズされた「掴んで配置する」タスクを簡単にトレーニングできます。\u003c\/li\u003e  \u003c\/ul\u003e\u003cp\u003eチュートリアル: \u003ca href=\"https:\/\/www.jetson-ai-lab.com\/lerobot.html\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"\u003eLeRobot - NVIDIA Jetson AI ラボ\u003c\/a\u003e\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003e文書\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e  \u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/files.seeedstudio.com\/products\/Fashionstar\/arm\/Star_Arm_Cello-Violin_EN_v1.3.pdf\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"\u003eデータシート\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e  \u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/wiki.seeedstudio.com\/lerobot_starai_arm\/\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"\u003eLeRobot で StarAI ロボットアームを使い始める\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e  \u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/github.com\/Welt-liu\/lerobot-starai\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"\u003elerobot-starai GitHub\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e  \u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/github.com\/Welt-liu\/star-arm-moveit2\/tree\/main\/hardware\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"\u003eステップ\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e  \u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/github.com\/Welt-liu\/star-arm-moveit2\/tree\/main\/src\/cello_description\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"\u003eURDF\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e  \u003cli\u003e\u003ca href=\"https:\/\/github.com\/Welt-liu\/star-arm-moveit2\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"\u003eStarAI ロボットアーム MoveIt2\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e  \u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eECCN\/HTS\u003c\/h2\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e  \u003ctr\u003e  \u003ctd\u003eHSコード\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e9023009000\u003c\/td\u003e  \u003c\/tr\u003e  \u003ctr\u003e  \u003ctd\u003eUSHSCODE\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e9023000000\u003c\/td\u003e  \u003c\/tr\u003e  \u003ctr\u003e  \u003ctd\u003eEUHSコード\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e9023001000\u003c\/td\u003e  \u003c\/tr\u003e  \u003ctr\u003e  \u003ctd\u003e最高執行責任者\u003c\/td\u003e  \u003ctd\u003e中国\u003c\/td\u003e  \u003c\/tr\u003e  \u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003ch2\u003e詳細\u003c\/h2\u003e\u003cimg alt=\"Fashionstar Starai 7 DoF Robot Arm, Robotic arm suitable for grasping tasks with 300g payload and 470mm reach.\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Fashionstar-Starai-7-DoF-Robot-Arm-2GTU5.webp?v=1759570135\"\u003e","brand":"Fashionstar","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":47829829877984,"sku":"114090080","price":2499.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0643\/3210\/3904\/files\/2-114090080-fashionstar-star-arm-cello-violin.jpg?v=1759569786"},{"product_id":"cereboto-openarm-7dof-robotic-arm-kit-diy-or-pre-assembled-open-source-ros-python-control","title":"CEREBOTO OpenArm 7自由度ロボットアームキット – DIYまたは組立済み、オープンソースROS\/Python制御","description":"\u003ch2 data-end=\"108\" data-start=\"97\"\u003e概要\u003c\/h2\u003e\n\u003cp data-end=\"634\" data-start=\"109\"\u003eCEREBOTO OpenArm 7DOF ロボットアームは、大学、研究所、スタートアップ、真剣なメーカー向けに設計された研究用グレードの人間サイズのロボットアームです。7自由度、633 mmのアームリーチ、典型的なペイロード4.1 kg、ピークペイロード6.0 kgを持ち、OpenArmは高精度の動作、安全な物理的相互作用、豊富なオープンソースツールを提供します。\u003cbr data-end=\"457\" data-start=\"454\"\u003e完全なハンズオン組み立てのためのDIYハードウェアキット、または工場でキャリブレーションされた、すぐに使用できる完成品アームを選択できます。シングルアーム、デュアルアーム、クアッドアームの構成が利用可能です。\u003c\/p\u003e\n\u003ch2 data-end=\"651\" data-start=\"636\"\u003e主な特徴\u003c\/h2\u003e\n\u003cul data-end=\"1649\" data-start=\"652\"\u003e\n\u003cli data-end=\"780\" data-start=\"652\"\u003e\n\u003cp data-end=\"780\" data-start=\"654\"\u003e\u003cstrong data-end=\"686\" data-start=\"654\"\u003e7DOF 人間サイズのロボットアーム\u003c\/strong\u003e – 自然な操作と遠隔操作のために160–165 cmの人間の腕の長さに合わせて設計されています。\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"902\" data-start=\"781\"\u003e\n\u003cp data-end=\"902\" data-start=\"783\"\u003e\u003cstrong data-end=\"811\" data-start=\"783\"\u003e高いペイロード \u0026および安定性\u003c\/strong\u003e – 典型的なペイロード4.1 kg、ピークペイロード6.0 kg、アームの重量は軽量の5.5 kgです。\u003c\/p\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"1035\" data-start=\"903\"\u003e\n\u003cp data-end=\"1035\" data-start=\"905\"\u003e\u003cstrong data-end=\"950\" data-start=\"905\"\u003eバックドライブ可能なモーター \u0026およびコンプライアント構造\u003c\/strong\u003e – 人間とロボットの協働および力制御タスクのための安全でスムーズな相互作用。\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"1165\" data-start=\"1036\"\u003e\n\u003cp data-end=\"1165\" data-start=\"1038\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1067\" data-start=\"1038\"\u003e1 kHz CAN-FD制御ループ\u003c\/strong\u003e – 高性能な研究および産業グレードのアプリケーションのためのリアルタイム、低遅延制御。\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"1283\" data-start=\"1166\"\u003e\n\u003cp data-end=\"1283\" data-start=\"1168\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1194\" data-start=\"1168\"\u003e全金属構造\u003c\/strong\u003e – 剛性と耐久性のための堅牢なアルミニウム合金およびステンレス鋼のメイン構造。\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"1392\" data-start=\"1284\"\u003e\n\u003cp data-end=\"1392\" data-start=\"1286\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1321\" data-start=\"1286\"\u003eオープンソースハードウェア \u0026およびソフトウェア\u003c\/strong\u003e – 深いカスタマイズのためのオープンCAD、PCB、ファームウェアおよび制御ソフトウェア。\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"1507\" data-start=\"1393\"\u003e\n\u003cp data-end=\"1507\" data-start=\"1395\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1426\" data-start=\"1395\"\u003eROS、PythonおよびC++サポート\u003c\/strong\u003e – 公式のROS統合に加え、迅速なアルゴリズム開発のためのPython\/C++ API。\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"1649\" data-start=\"1508\"\u003e\n\u003cp data-end=\"1649\" data-start=\"1510\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1542\" data-start=\"1510\"\u003e豊富なエコシステムと拡張\u003c\/strong\u003e – 完全なロボットプラットフォームのための器用なロボットハンド、モーションキャプチャグローブおよびモバイルベースをサポート。\u003c\/p\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2 data-end=\"1678\" data-start=\"1651\"\u003e技術仕様\u003c\/h2\u003e\n\u003cul data-end=\"2224\" data-start=\"1679\"\u003e\n\u003cli data-end=\"1720\" data-start=\"1679\"\u003e\n\u003cp data-end=\"1720\" data-start=\"1681\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1704\" data-start=\"1681\"\u003e自由度:\u003c\/strong\u003e 7 DOF（各アーム）\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"1746\" data-start=\"1721\"\u003e\n\u003cp data-end=\"1746\" data-start=\"1723\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1737\" data-start=\"1723\"\u003eアームのリーチ:\u003c\/strong\u003e 633 mm\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"1778\" data-start=\"1747\"\u003e\n\u003cp data-end=\"1778\" data-start=\"1749\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1769\" data-start=\"1749\"\u003e典型的なペイロード:\u003c\/strong\u003e 4.1 kg\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"1815\" data-start=\"1779\"\u003e\n\u003cp data-end=\"1815\" data-start=\"1781\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1798\" data-start=\"1781\"\u003eピークペイロード:\u003c\/strong\u003e 6.0 kg（各アーム）\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"1858\" data-start=\"1816\"\u003e\n\u003cp data-end=\"1858\" data-start=\"1818\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1833\" data-start=\"1818\"\u003eアームの重量:\u003c\/strong\u003e 約 5.5 kg per arm\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"1929\" data-start=\"1859\"\u003e\n\u003cp data-end=\"1929\" data-start=\"1861\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1875\" data-start=\"1861\"\u003e材料:\u003c\/strong\u003e アルミ合金およびステンレス鋼の構造部品\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"2037\" data-start=\"1930\"\u003e\n\u003cp data-end=\"2037\" data-start=\"1932\"\u003e\u003cstrong data-end=\"1954\" data-start=\"1932\"\u003e制御インターフェース:\u003c\/strong\u003e CAN \/ CAN-FD、UART（デュアル\/クアッドアームバージョンの同梱USB2CANFD-X2アダプター経由）\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"2088\" data-start=\"2038\"\u003e\n\u003cp data-end=\"2088\" data-start=\"2040\"\u003e\u003cstrong data-end=\"2062\" data-start=\"2040\"\u003e制御周波数:\u003c\/strong\u003e 最大1 kHz CAN-FDループ\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"2149\" data-start=\"2089\"\u003e\n\u003cp data-end=\"2149\" data-start=\"2091\"\u003e\u003cstrong data-end=\"2112\" data-start=\"2091\"\u003eソフトウェアサポート:\u003c\/strong\u003e ROSフレームワーク、Python API、C++ API\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"2224\" data-start=\"2150\"\u003e\n\u003cp data-end=\"2224\" data-start=\"2152\"\u003e\u003cstrong data-end=\"2167\" data-start=\"2152\"\u003e人間工学:\u003c\/strong\u003e 身長160〜165 cmのユーザーに適したアームの長さ\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2 data-end=\"2261\" data-start=\"2226\"\u003eソフトウェア \u0026およびオープンソースエコシステム\u003c\/h2\u003e\n\u003cp data-end=\"2346\" data-start=\"2262\"\u003eOpenArmは完全にオープンソースのロボットアームプラットフォームです。公式リソースには以下が含まれます：\u003c\/p\u003e\n\u003cul data-end=\"2526\" data-start=\"2348\"\u003e\n\u003cli data-end=\"2376\" data-start=\"2348\"\u003e\n\u003cp data-end=\"2376\" data-start=\"2350\"\u003e\u003cstrong data-end=\"2362\" data-start=\"2350\"\u003eウェブサイト：\u003c\/strong\u003e openarm.dev\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"2416\" data-start=\"2377\"\u003e\n\u003cp data-end=\"2416\" data-start=\"2379\"\u003e\u003cstrong data-end=\"2397\" data-start=\"2379\"\u003eドキュメント：\u003c\/strong\u003e docs.openarm.dev\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"2459\" data-start=\"2417\"\u003e\n\u003cp data-end=\"2459\" data-start=\"2419\"\u003e\u003cstrong data-end=\"2430\" data-start=\"2419\"\u003eGitHub：\u003c\/strong\u003e github.com\/enactic\/openarm\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"2526\" data-start=\"2460\"\u003e\n\u003cp data-end=\"2526\" data-start=\"2462\"\u003e\u003cstrong data-end=\"2481\" data-start=\"2462\"\u003eチュートリアルビデオ：\u003c\/strong\u003e スタートガイドの公式YouTube\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp data-end=\"2709\" data-start=\"2528\"\u003eオープンCAD、PCB、ファームウェアファイルを使用することで、メカニクス、エレクトロニクス、制御ソフトウェアを変更したり、新しいセンサーやエンドエフェクターでアームを拡張して独自の研究テーマに対応することができます。\u003c\/p\u003e\u003ch2 data-end=\"2743\" data-start=\"2711\"\u003e典型的なアプリケーションシナリオ\u003c\/h2\u003e\n\u003cp data-end=\"2830\" data-start=\"2744\"\u003eOpenArmは、以下のための多目的で高精度な研究および教育プラットフォームとして設計されています：\u003c\/p\u003e\n\u003col data-end=\"3172\" data-start=\"2832\"\u003e\n\u003cli data-end=\"2888\" data-start=\"2832\"\u003e\n\u003cp data-end=\"2888\" data-start=\"2835\"\u003e\u003cstrong data-end=\"2886\" data-start=\"2835\"\u003e大学のロボティクスコースおよび実験室実験\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"2941\" data-start=\"2889\"\u003e\n\u003cp data-end=\"2941\" data-start=\"2892\"\u003e\u003cstrong data-end=\"2939\" data-start=\"2892\"\u003e研究機関およびラボプロジェクト\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"3003\" data-start=\"2942\"\u003e\n\u003cp data-end=\"3003\" data-start=\"2945\"\u003e\u003cstrong data-end=\"3001\" data-start=\"2945\"\u003e強化学習および物理ベースのAI研究\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"3068\" data-start=\"3004\"\u003e\n\u003cp data-end=\"3068\" data-start=\"3007\"\u003e\u003cstrong data-end=\"3066\" data-start=\"3007\"\u003e人間とロボットの相互作用および協働ロボットの研究\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"3120\" data-start=\"3069\"\u003e\n\u003cp data-end=\"3120\" data-start=\"3072\"\u003e\u003cstrong data-end=\"3118\" data-start=\"3072\"\u003eメイカースペースおよびオープンソースハードウェアチーム\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"3172\" data-start=\"3121\"\u003e\n\u003cp data-end=\"3172\" data-start=\"3124\"\u003e\u003cstrong data-end=\"3172\" data-start=\"3124\"\u003e工学教育およびトレーニングプラットフォーム\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ol\u003e\n\u003cp data-end=\"3323\" data-start=\"3174\"\u003e人間のスケールのサイズと柔軟なアクチュエーションを備えたOpenArmは、操作、遠隔操作、模倣学習、支援ロボティクスなどに最適です。\u003c\/p\u003e\u003ch2 data-end=\"3361\" data-start=\"3325\"\u003e製品バージョン \u0026および構成\u003c\/h2\u003e\n\u003cp data-end=\"3396\" data-start=\"3362\"\u003e\u003cstrong data-end=\"3394\" data-start=\"3362\"\u003eバージョン 1 – DIY ハードウェアキット\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul data-end=\"3620\" data-start=\"3397\"\u003e\n\u003cli data-end=\"3494\" data-start=\"3397\"\u003e\n\u003cp data-end=\"3494\" data-start=\"3399\"\u003e機械構造を深く理解したい、実践的なスキルを持つユーザー向け。\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"3620\" data-start=\"3495\"\u003e\n\u003cp data-end=\"3620\" data-start=\"3497\"\u003eすべての機械部品、電気部品、3Dプリント部品が含まれており、マニュアルに従って自分でアームを組み立て、キャリブレーションを行います。\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp data-end=\"3660\" data-start=\"3622\"\u003e\u003cstrong data-end=\"3658\" data-start=\"3622\"\u003eバージョン 2 – 完成したロボットアーム\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul data-end=\"3840\" data-start=\"3661\"\u003e\n\u003cli data-end=\"3754\" data-start=\"3661\"\u003e\n\u003cp data-end=\"3754\" data-start=\"3663\"\u003eプラグアンドプレイプラットフォームが必要な研究機関、ラボ、企業、教育者向け。\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"3840\" data-start=\"3755\"\u003e\n\u003cp data-end=\"3840\" data-start=\"3757\"\u003e出荷前に完全に組み立て、調整、キャリブレーション済み；箱から出してすぐに使用可能。\u003c\/p\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp data-end=\"3898\" data-start=\"3842\"\u003e\u003cstrong data-end=\"3898\" data-start=\"3842\"\u003e利用可能なアーム構成（リストに応じて）：\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul data-end=\"4061\" data-start=\"3899\"\u003e\n\u003cli data-end=\"3923\" data-start=\"3899\"\u003e\n\u003cp data-end=\"3923\" data-start=\"3901\"\u003eDIYキット – シングルアーム\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"3953\" data-start=\"3924\"\u003e\n\u003cp data-end=\"3953\" data-start=\"3926\"\u003e完成アーム – シングルアーム\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"3977\" data-start=\"3954\"\u003e\n\u003cp data-end=\"3977\" data-start=\"3956\"\u003eDIYキット – デュアルアーム\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"4007\" data-start=\"3978\"\u003e\n\u003cp data-end=\"4007\" data-start=\"3980\"\u003e完成アーム – デュアルアーム\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"4031\" data-start=\"4008\"\u003e\n\u003cp data-end=\"4031\" data-start=\"4010\"\u003eDIYキット – クアッドアーム\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"4061\" data-start=\"4032\"\u003e\n\u003cp data-end=\"4061\" data-start=\"4034\"\u003e完成アーム – クアッドアーム\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2 data-end=\"4082\" data-start=\"4063\"\u003eパッケージ内容\u003c\/h2\u003e\n\u003cp data-end=\"4138\" data-start=\"4083\"\u003e各OpenArmキットまたは完成システムには通常、以下が含まれます：\u003c\/p\u003e\n\u003col data-end=\"4474\" data-start=\"4140\"\u003e\n\u003cli data-end=\"4210\" data-start=\"4140\"\u003e\n\u003cp data-end=\"4210\" data-start=\"4143\"\u003e\u003cstrong data-end=\"4208\" data-start=\"4143\"\u003eアルミ合金およびステンレス鋼の主要構造部品\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"4266\" data-start=\"4211\"\u003e\n\u003cp data-end=\"4266\" data-start=\"4214\"\u003e\u003cstrong data-end=\"4264\" data-start=\"4214\"\u003eモーター、ドライバーボード、電源およびケーブル\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"4307\" data-start=\"4267\"\u003e\n\u003cp data-end=\"4307\" data-start=\"4270\"\u003e\u003cstrong data-end=\"4305\" data-start=\"4270\"\u003e3Dプリント部品およびネジセット\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"4474\" data-start=\"4308\"\u003e\u003cp data-end=\"4474\" data-start=\"4311\"\u003e\u003cstrong data-end=\"4346\" data-start=\"4311\"\u003eデュアルアームおよびクアッドアームバージョン：\u003c\/strong\u003e 公式BOM互換の\u003cstrong data-end=\"4391\" data-start=\"4375\"\u003eUSB2CANFD-X2\u003c\/strong\u003eデバイス（CEREBOTOは国内の正規代理店です）を使用したPCからCAN-FDへの通信。\u003c\/p\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ol\u003e\n\u003ch2 data-end=\"4508\" data-start=\"4476\"\u003eサポートされているハードウェア拡張\u003c\/h2\u003e\n\u003cp data-end=\"4619\" data-start=\"4509\"\u003eOpenArmは複数のハードウェアアドオン（別売）をサポートしており、完全なロボットシステムを構築できます：\u003c\/p\u003e\n\u003cul data-end=\"4857\" data-start=\"4621\"\u003e\n\u003cli data-end=\"4698\" data-start=\"4621\"\u003e\n\u003cp data-end=\"4698\" data-start=\"4623\"\u003e\u003cstrong data-end=\"4649\" data-start=\"4623\"\u003e器用なロボットハンド\u003c\/strong\u003e – 精密な操作と把握の研究用。\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"4785\" data-start=\"4699\"\u003e\n\u003cp data-end=\"4785\" data-start=\"4701\"\u003e\u003cstrong data-end=\"4729\" data-start=\"4701\"\u003eモーションキャプチャグローブセット\u003c\/strong\u003e – 直感的な遠隔操作と模倣学習用。\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-end=\"4857\" data-start=\"4786\"\u003e\n\u003cp data-end=\"4857\" data-start=\"4788\"\u003e\u003cstrong data-end=\"4803\" data-start=\"4788\"\u003eモバイルベース\u003c\/strong\u003e – OpenArmをモバイルマニピュレータープラットフォームに変えるため。\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2 data-end=\"4865\" data-start=\"4859\"\u003eFAQ\u003c\/h2\u003e\n\u003cp data-end=\"5124\" data-start=\"4866\"\u003e\u003cstrong data-end=\"4913\" data-start=\"4866\"\u003eQ: ロボットアームはすぐに使用できますか？\u003c\/strong\u003e\u003cbr data-end=\"4916\" data-start=\"4913\"\u003e\u003cstrong data-end=\"4922\" data-start=\"4916\"\u003eA:\u003c\/strong\u003e 完成したアームバージョンは工場で完全に調整され、キャリブレーションされています—電源を入れて作業を開始するだけです。DIYハードウェアキットは、指示に従ってシステムを組み立てて設定する必要があります。\u003c\/p\u003e\u003cp data-end=\"5303\" data-start=\"5126\"\u003e\u003cstrong data-end=\"5184\" data-start=\"5126\"\u003eQ: OpenArmはROSや他のミドルウェアと互換性がありますか？\u003c\/strong\u003e\u003cbr data-end=\"5187\" data-start=\"5184\"\u003e\u003cstrong data-end=\"5193\" data-start=\"5187\"\u003eA:\u003c\/strong\u003e はい。OpenArmは公式にROSフレームワークをサポートしており、PythonおよびC++のAPIを介してアームを制御することもできます。\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-end=\"5475\" data-start=\"5305\"\u003e\u003cstrong data-end=\"5336\" data-start=\"5305\"\u003eQ: この製品は誰のためのものですか？\u003c\/strong\u003e\u003cbr data-end=\"5339\" data-start=\"5336\"\u003e\u003cstrong data-end=\"5345\" data-start=\"5339\"\u003eA:\u003c\/strong\u003e 大学や研究機関の研究者、AI \u0026およびロボティクスラボ、教育コース、エンジニアリングトレーニングセンター、そして高度なホビー愛好者のためのものです。\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-end=\"5475\" data-start=\"5305\"\u003e\u003cimg alt=\"The Cereboto OpenArm 7DOF robot arm offers precise motion, a 6 kg payload, and robust design for industrial and research applications.\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Cereboto-OpenArm-7DOF-Robot-Arm-B1Rbe.webp?v=1765115256\"\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eCereboto OpenArm 7DOFロボットアームは、定義された角度範囲を持つ7つの関節（J1–J7）を備えています。高さは697 mmまたは773 mmで、リーチは630 mm、190×250 mmのステンレス鋼製ベースプレートに取り付けられています—厚さ8 mmで、30 mmピッチで48のM6穴があります。DM8009P、DM4340P、DM4340、DM4310モーターによって駆動され、6.0 kgのペイロードを精密に扱います。産業および研究用に設計されており、構造的な堅牢性と正確な動作制御のバランスを取っています。\u003c\/p\u003e\u003cp data-end=\"5475\" data-start=\"5305\"\u003e\u003cimg alt=\"Cereboto OpenArm 7DOF Robot Arm, Robotic arm designed like a 160-165cm human arm for natural manipulation and teleoperation.\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Cereboto-OpenArm-7DOF-Robot-Arm-egCmC.webp?v=1765115284\"\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-end=\"5475\" data-start=\"5305\"\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003cp data-end=\"5475\" data-start=\"5305\"\u003e \u003c\/p\u003e","brand":"CEREBOTO","offers":[{"title":"DIYキット（シングルアーム）– 自己組み立て","offer_id":48384602210528,"sku":"CEREBOTO-OpenArm-1","price":5399.0,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"完成したアーム（シングルアーム） – 使用準備完了","offer_id":48384602243296,"sku":"CEREBOTO-OpenArm-2","price":6399.0,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"DIYキット（デュアルアーム）– 自己組み立て","offer_id":48384602276064,"sku":"CEREBOTO-OpenArm-3","price":10749.0,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"完成したアーム（デュアルアーム） – 使用準備完了","offer_id":48384602308832,"sku":"CEREBOTO-OpenArm-4","price":12079.0,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"DIYキット（四本アーム）– 自己組み立て","offer_id":48384602341600,"sku":"CEREBOTO-OpenArm-5","price":21059.0,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"完成したアーム（フォーアーム） – 使用準備完了","offer_id":48384602374368,"sku":"CEREBOTO-OpenArm-6","price":23699.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0643\/3210\/3904\/files\/CEREBOTO-OpenArm-7DOF-Robotic-Arm-Kit-w460P.png?v=1765115098"},{"product_id":"so-arm100-diy-kit-assembled-version","title":"WowRobo ロボティクス SO-ARM100 ロボットアーム – DIYキット \u0026 完成品、Eye-in-Hand 2MP、Feetech ST3215-C018","description":"\u003ch2\u003e概要\u003c\/h2\u003e\u003cp\u003eWowRobo Robotics SO-ARM100 ロボットアームは、Hugging Face のオープンソースプロジェクト LeRobot に基づいており、DIY キットまたは完全に組み立てられた使用準備完了版として入手可能です。選択されたパッケージには 2MP カメラ（含まれています）を搭載したアイ・イン・ハンド構成をサポートし、複数の標準色で提供されます。ホワイトのコレクターズエディション（ロゴトリビュートモデル）も、事前に組み立てられた状態で表示されています。\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003e主な特徴\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eオープンソース LeRobot SO-ARM100 プラットフォーム; Hugging Face によって公式に推奨されています（表示されている通り）。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e2つのオプション: DIY キットまたは完全に組み立てられたバージョン。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eアイ・イン・ハンドビジョンと 2MP カメラ（パッケージ依存）。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eFeetech ST3215-C018 12V\/30KG サーボ; パッケージ全体で 12 ユニットが含まれています。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e高品質の PLA 印刷部品とカスタムフォームパッケージ。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e利用可能な複数の色: 青、黒、オレンジ、白; コレクターズエディションは白のみで利用可能です。\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003e仕様\u003c\/h2\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e製品タイプ\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eロボティックアーム\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eモデル\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eSO-ARM100\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eカメラ\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e2MP（パッケージ2およびパッケージ3に含まれています）\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eサーボ\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eFeetech ST3215-C018, 12V\/30KG; 12ユニット（すべてのパッケージ）\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e印刷部品\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003ePLA（すべてのパッケージに含まれています）\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eサーボアダプター\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eWaveshare（パッケージ2およびパッケージ3に2ユニット）\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e電源アダプター\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e12V5A \u0026amp; 12V10A（パッケージ2およびパッケージ3に1セット）\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eマウント\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eC型固定フレーム（パッケージ2およびパッケージ3に4ユニット）\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eデータケーブル\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1.5m デュアルタイプC（パッケージ2およびパッケージ3に2本のケーブル）\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e組み立て\u0026およびキャリブレーションサービス\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eパッケージ3に含まれています\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e1対1のガイダンス\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eパッケージ3に含まれています\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e標準カラー\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e青、黒、オレンジ、白\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003ch2\u003e含まれるもの\u003c\/h2\u003e\u003ch3\u003eパッケージ1\u003c\/h3\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e12 x Feetech ST3215-C018 モーター（12V\/30KG）\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e高品質PLA印刷部品\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eWaveshareサーボアダプター：含まれていません\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e2つの電源アダプター（12V5A \u0026および12V10A）：含まれていません\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eC型固定フレーム：含まれていません\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e1.5mデュアルタイプCデータケーブル: 含まれていません\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e2MPハンズオンカメラ: 含まれていません\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e完成した組み立てとキャリブレーションサービス: 含まれていません\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e1対1のガイダンス: 含まれていません\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch3\u003eパッケージ2\u003c\/h3\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e12 x Feetech ST3215-C018モーター (12V\/30KG)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e高品質PLA印刷部品\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e2 x Waveshareサーボアダプター\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e1セットの電源アダプター (12V5A \u0026amp; 12V10A)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e4 x C型固定フレーム\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e2 x 1.5m デュアルタイプCデータケーブル\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e1 x 2MP ハンズオンカメラ\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e組み立て完了およびキャリブレーションサービス: 含まれていません\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eマンツーマンガイダンス: 含まれていません\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch3\u003eパッケージ3\u003c\/h3\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e12 x Feetech ST3215-C018 モーター (12V\/30KG)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e高品質PLA印刷部品\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e2 x Waveshare サーボアダプター\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e1セットの電源アダプター (12V5A \u0026amp; 12V10A)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e4 x C型固定フレーム\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e2 x 1.5m デュアルタイプCデータケーブル\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e1 x 2MP ハンズオンカメラ\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e組み立て完了およびキャリブレーションサービス: 含まれています\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e1対1のガイダンス: 含まれています\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003e配送情報\u003c\/h2\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eパッケージ 1\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e34cm × 29cm × 17cm\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e2KG\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eパッケージ 2\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e34cm × 30cm × 25cm\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e5KG\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eパッケージ 3\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e42cm × 27cm × 25cm\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e5KG\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003cp\u003e販売または技術的な質問については、カスタマーサービスにお問い合わせください \u003ca href=\"mailto:support@rcdrone.top\"\u003esupport@rcdrone.top\u003c\/a\u003e または \u003ca href=\"https:\/\/rcdrone.top\/\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"\u003ehttps:\/\/rcdrone.top\/\u003c\/a\u003eをご覧ください。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eヘルプが必要ですか？質問がありますか？\u003c\/strong\u003e アクティブな \u003ca href=\"https:\/\/discord.gg\/dhTGTvJQC4\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"\u003eDiscordコミュニティ\u003c\/a\u003eに参加して、迅速なサポートとセットアップのヒントを得ましょう。\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003e詳細\u003c\/h2\u003e\u003cimg alt=\"WowRobo SO-ARM100 Robotic Arm, Hugging Face recommends LeRobot SO-ARM100 Eye-in-Hand robotic arms for their capabilities.\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/WowRobo-SO-ARM100-Robotic-Arm-jPKC8.webp?v=1765116803\"\u003e\u003cp\u003eHugging FaceはLeRobot SO-ARM100 Eye-in-Handロボットアームを推奨します。\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"WowRobo SO-ARM100 Robotic Arm, LeRobot SO-ARM100 Collector’s Edition: white, pre-assembled, fan-favorite robotic arm with community emblem, showcasing refined craftsmanship for desk display.\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/WowRobo-SO-ARM100-Robotic-Arm-nfzVc.webp?v=1765116843\"\u003e\u003cp\u003eLeRobot SO-ARM100 コレクターズエディション：ホワイト、組み立て済み、コミュニティエンブレム、洗練されたクラフトマンシップ、デスクに展示されたファンお気に入りのコレクティブルロボットアーム。\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"WowRobo SO-ARM100 Robotic Arm, Multiple standard colors available for robotic arm; custom options via customer service. Four color variants displayed.\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/WowRobo-SO-ARM100-Robotic-Arm-J5XaV.webp?v=1765116871\"\u003e\u003cp\u003eロボットアームには複数の標準カラーが利用可能；カスタムオプションはカスタマーサービスを通じて。4つのカラーバリアントが表示されています。\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"WowRobo SO-ARM100 Robotic Arm, WowRobo robotics kit for building a robotic arm with eye-in-hand camera and Feetech motor.\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/WowRobo-SO-ARM100-Robotic-Arm-aMvSl.webp?v=1765116906\"\u003e\u003cimg alt=\"WowRobo SO-ARM100 Robotic Arm, SO-ARM100 offers three packages with increasing features; Package 3 includes full support and calibration.\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/WowRobo-SO-ARM100-Robotic-Arm-6UL5a.webp?v=1765116947\"\u003e\u003cp\u003eSO-ARM100は3つのパッケージを提供します。すべてに12個のモーターとPLAパーツが含まれています。上位のティアにはサーボアダプター、電源、フレーム、ケーブル、カメラ、組み立てサービス、ガイダンスが追加されます。パッケージ3は完全なサポートとキャリブレーションを提供します。\u003c\/p\u003e","brand":"WowRobo Robotics","offers":[{"title":"パッケージ1：印刷部品と12個のサーボ \/ ブラック","offer_id":48384605094112,"sku":"wow-so-arm100-1","price":359.0,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"パッケージ1：印刷部品と12個のサーボ \/ ホワイト","offer_id":48384605126880,"sku":"wow-so-arm100-2","price":359.0,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"パッケージ1：印刷部品と12個のサーボ \/ 青","offer_id":48384605159648,"sku":"wow-so-arm100-3","price":359.0,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"パッケージ1：印刷部品と12個のサーボ \/ オレンジ","offer_id":48384605192416,"sku":"wow-so-arm100-4","price":359.0,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"パッケージ2：SO-100二腕用のすべての部品 \/ ブラック","offer_id":48384605225184,"sku":"wow-so-arm100-5","price":259.0,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"パッケージ2：SO-100二腕用のすべての部品 \/ ホワイト","offer_id":48384605257952,"sku":"wow-so-arm100-6","price":259.0,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"パッケージ2：SO-100二腕用のすべての部品 \/ 青","offer_id":48384605290720,"sku":"wow-so-arm100-7","price":259.0,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"パッケージ2：SO-100二腕用のすべての部品 \/ オレンジ","offer_id":48384605323488,"sku":"wow-so-arm100-8","price":259.0,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"パッケージ3A：組み立て済みSO-100アーム（スタンダード | 1リーダー + 1フォロワー） \/ ブラック","offer_id":48384605356256,"sku":"wow-so-arm100-9","price":469.0,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"パッケージ3A：組み立て済みSO-100アーム（スタンダード | 1リーダー + 1フォロワー） \/ ホワイト","offer_id":48384605389024,"sku":"wow-so-arm100-10","price":469.0,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"パッケージ3A：組み立て済みSO-100アーム（スタンダード | 1リーダー + 1フォロワー） \/ 青","offer_id":48384605421792,"sku":"wow-so-arm100-11","price":469.0,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"パッケージ3A：組み立て済みSO-100アーム（スタンダード | 1リーダー + 1フォロワー） \/ オレンジ","offer_id":48384605454560,"sku":"wow-so-arm100-12","price":469.0,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"パッケージ3B：組み立て済みSO-100アーム（コレクターズエディション - ホワイト + ロゴ | 1リーダー + 1フォロワー） \/ ホワイト","offer_id":48384605487328,"sku":"wow-so-arm100-13","price":539.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0643\/3210\/3904\/files\/009.jpg?v=1765115917"},{"product_id":"so-arm101-diy-kit-assembled-version-1","title":"WowRobo ロボティクス SO-ARM101 ロボットアーム DIYキット \u0026 完成品 | オープンソース LeRobot、12個のST3215サーボ","description":"\u003ch2\u003e概要\u003c\/h2\u003e\u003cp\u003eWowRobo Robotics SO-ARM101 ロボットアームは、Hugging Face のオープンソースプロジェクト LeRobot に基づいており、DIYキットと完全組み立て版の2つのオプションが提供されています。自分でシステムを構築して実践的な学習をするか、すぐに使用できる事前に組み立てられたキャリブレーション済みのオプションを選択してください。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eDIYキット\u003c\/strong\u003e: ロボットアームを自分で組み立てるために必要なコンポーネントが含まれており、基礎から構築することで学びたい愛好者やホビーに最適です。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e完全組み立て版\u003c\/strong\u003e: 事前に組み立てられ、キャリブレーション済みで出荷されます。組み立ては不要—開梱してセットアップし、ロボティクスの探求を始めましょう。\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003e主な特徴\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eLeRobot オープンソーススタック（Hugging Face）に基づいています。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e異なるニーズに合わせて、DIYキットまたは完全組み立て版として利用可能です。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eパッケージ全体で一貫したサーボセット：アームごとに12個のFeetech ST3215サーボ。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eすべてのパッケージに高品質のPLA+印刷部品が含まれています。\u003c\/li\u003e\u003cli\u003eパッケージによるアクセサリーとサービスの違い（仕様を参照）。\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003e仕様\u003c\/h2\u003e\u003ch3\u003eサーボ構成（アームごと）\u003c\/h3\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eC001 (7.4V, 1\/345): 1 個\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eC044 (7.4V, 1\/191): 2 個\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eC046 (7.4V, 1\/147): 3 個\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eC018 (12V, 1\/345): 6 個\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch3\u003eパッケージ内容\u003c\/h3\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eアイテム\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003eパッケージ 1\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003eパッケージ 2\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003eパッケージ 3\u003c\/th\u003e\n\u003c\/tr\u003e\u003c\/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eFeetech ST3215 サーボ (合計)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e12 個\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e12 個\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e12 個\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e高品質 PLA+ 印刷部品\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e含まれています\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e含まれています\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e含まれています\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eWaveshare サーボアダプター\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e含まれていません\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e2 ユニット\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e2 ユニット\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e2つの電源アダプター (12V8A \u0026amp; 5V6A)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e含まれていません\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1 セット\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1 セット\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eC型固定クランプ\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e含まれていません\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4 ユニット\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4 ユニット\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u0026\n\u003ctd\u003e1.5m デュアルタイプCデータケーブル\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e含まれていません\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e2本のケーブル\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e2本のケーブル\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e2Mピクセルハンズオンカメラ\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e含まれていません\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1ユニット\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1ユニット\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e完成した組み立てとキャリブレーションサービス\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e含まれていません\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e含まれていません\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e含まれています\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\u003ch3\u003e配送情報\u003c\/h3\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eパッケージ\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003e寸法\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003e実際の重量\u003c\/th\u003e\n\u003c\/tr\u003e\u003c\/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eパッケージ1\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e34cm x 29cm x 17cm\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e2KG\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eパッケージ2\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e34cm x 30cm x 25cm\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e5KG\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eパッケージ3\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e42cm x 27cm x 25cm\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e5KG\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\u003ch2\u003eサーボモーターの先端\u003c\/h2\u003e\u003cp\u003eサーボモーターは摩耗しやすい部品です。ダウンタイムと配送の遅延を最小限に抑えるために、特にフォロワーアームの位置に対して、注文時に1〜2個の追加サーボを購入することをお勧めします。参照: \u003ca href=\"https:\/\/shop.wowrobo.com\/products\/feetech-sts3215-servo-12v-30kg-high-torque-servo-for-so-arm100\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"\u003eサーボリンク\u003c\/a\u003e。\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003eサポート \u0026およびコミュニティ\u003c\/h2\u003e\u003cp\u003e他のロボティストからのセットアップのヒントや助けを得るために、活発な\u003ca href=\"https:\/\/discord.gg\/dhTGTvJQC4\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"\u003eDiscordコミュニティ\u003c\/a\u003eに参加してください。注文または技術的なサポートについては、カスタマーサービスに連絡するか、https:\/\/rcdrone.top\/またはメールsupport@rcdrone.topでお問い合わせください。\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003e詳細\u003c\/h2\u003e\u003cimg alt=\"WowRobo SO-ARM101 Robot Arm, SO-ARM101 offers three packages; only Package 3 includes full assembly and calibration, others require self-assembly with partial parts.\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/WowRobo-SO-ARM101-Robot-Arm-6PvK9.webp?v=1765118208\"\u003e\u003cp\u003eSO-ARM101は、サーボ、印刷部品、アダプター、ケーブル、クランプ、カメラ、組み立てサービスを含む3つのパッケージを提供しています。パッケージ3は完全な組み立てとキャリブレーションを提供し、他のパッケージは部分的なコンポーネントを含む自己組み立てが必要です。\u003c\/p\u003e","brand":"WowRobo Robotics","offers":[{"title":"パッケージ1：印刷部品と12個のサーボ \/ 黒","offer_id":48384608305376,"sku":"wow-so-arm101-1","price":359.0,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"パッケージ1：印刷部品と12個のサーボ \/ 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デュアルアーム移動型家庭用ロボットキット – オープンソース実体AI \u0026 STEMプラットフォーム","description":"\u003ch2 data-start=\"129\" data-end=\"142\"\u003e概要\u003c\/h2\u003e\n\u003cp data-start=\"143\" data-end=\"702\"\u003eXLeRobot 0.3.0は、具現化されたAIを手頃で実用的にするために設計されたオープンソースのデュアルアームモバイル家庭用ロボットキットです。3Dプリント部品とモジュラーハードウェアで構築されており、ロボティクス、VLA、強化学習におけるデモンストレーション、STEM教育、最先端の研究に最適です。WowRoboは完全なハードウェアキットと製造サポートを提供し、公式プロジェクトサイト（xlerobot.readthedocs.io）では詳細なドキュメントと例が提供されています。\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-start=\"143\" data-end=\"702\"\u003eハードウェアのインストール手順を示すビデオ：\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-start=\"143\" data-end=\"702\"\u003e\u003ciframe width=\"560\" height=\"315\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/upB1CEFeOlk?si=7I0W9szkoeHaQ52-\" title=\"YouTube video player\"\u003e\u003c\/iframe\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003ch2 data-start=\"704\" data-end=\"729\"\u003eXLeRobotは誰のためのものですか？\u003c\/h2\u003e\n\u003cul data-start=\"730\" data-end=\"1211\"\u003e\n\u003cli data-start=\"730\" data-end=\"812\"\u003e\n\u003cp data-start=\"732\" data-end=\"812\"\u003e迅速な製品プロトタイピングのために低コストのモジュラープラットフォームを必要とするスタートアップ。\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"813\" data-end=\"886\"\u003e\n\u003cp data-start=\"815\" data-end=\"886\"\u003e初めての本格的なモバイル家庭用ロボットを作りたいDIYメーカー。\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"887\" data-end=\"977\"\u003e\n\u003cp data-start=\"889\" data-end=\"977\"\u003e実際のロボットアームと具現化されたAIを教室やワークショップに持ち込むSTEM教育者。\u003c\/p\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"978\" data-end=\"1102\"\u003e\n\u003cp data-start=\"980\" data-end=\"1102\"\u003e手頃な物理プラットフォームを探している独立した大学生や研究者向けのロボティクス\/AI実験。\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"1103\" data-end=\"1211\"\u003e\n\u003cp data-start=\"1105\" data-end=\"1211\"\u003e大学のロボティクスラボがVLAおよびRLアルゴリズムを現実世界の人間中心のアプリケーションに変換しています。\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2 data-start=\"1213\" data-end=\"1249\"\u003e購入前の重要な注意事項\u003c\/h2\u003e\n\u003cp data-start=\"1250\" data-end=\"1499\"\u003e家庭用ロボットの具現化された知能はまだ新興技術であり、完全自律的な家事を提供することはできません。XLeRobotは、\u003cstrong data-start=\"1388\" data-end=\"1456\"\u003e汎用モバイルデュアルアーム具現化AI開発プラットフォーム\u003c\/strong\u003eであり、プラグアンドプレイの消費者用機器ではありません。\u003c\/p\u003e\n\u003cp data-start=\"1501\" data-end=\"1951\"\u003e購入者は、Linux（Ubuntu）、macOS開発、GitHub、およびPythonに関する基本的な経験を持っている必要があります。初心者は、オンラインチュートリアルやAIアシスタントを使用して約1週間で始めることができますが、注文する前に公式ドキュメントを読むことと、XLeRobotウェブサイトでManiSkillシミュレーションデモを試すことを強くお勧めします。Ubuntuを使用したことがない場合は、コミュニティのチュートリアルに従って、Windows PCにデュアルブートシステムとしてインストールできます。\u003c\/p\u003e\n\u003ch2 data-start=\"1953\" data-end=\"1988\"\u003eコントロールデバイス（含まれていません）\u003c\/h2\u003e\n\u003cp data-start=\"1989\" data-end=\"2101\"\u003eキットには\u003cstrong data-start=\"2002\" data-end=\"2009\"\u003eコントロールデバイスは\u003c\/strong\u003e含まれていません。公式のXLeRobotサイトでは、以下のためのサンプルコントロールコードを提供しています：\u003c\/p\u003e\n\u003cul data-start=\"2103\" data-end=\"2180\"\u003e\n\u003cli data-start=\"2103\" data-end=\"2115\"\u003e\n\u003cp data-start=\"2105\" data-end=\"2115\"\u003eキーボード\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"2116\" data-end=\"2132\"\u003e\n\u003cp data-start=\"2118\" data-end=\"2132\"\u003eXboxゲームパッド\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"2133\" data-end=\"2160\"\u003e\n\u003cp data-start=\"2135\" data-end=\"2160\"\u003eNintendo Switchジョイコン\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"2161\" data-end=\"2180\"\u003e\n\u003cp data-start=\"2163\" data-end=\"2180\"\u003eMeta Quest 3 VR\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp data-start=\"2182\" data-end=\"2370\"\u003e公式のHugging Faceマスター–フォロワーアームコントロールシステム（マスターアームは別途購入）も使用できます。必要に応じて、自分のコントローラーを選択して購入してください。\u003c\/p\u003e\n\u003ch2 data-start=\"2372\" data-end=\"2416\"\u003e電源とトロリー（含まれていません）\u003c\/h2\u003e\n\u003cul data-start=\"2417\" data-end=\"2807\"\u003e\n\u003cli data-start=\"2417\" data-end=\"2651\"\u003e\n\u003cp data-start=\"2419\" data-end=\"2651\"\u003eバッテリーやパワーバンクは含まれていません。高出力のUSB-Cパワーバンクまたはモバイル電源をお勧めします。\u003cstrong data-start=\"2528\" data-end=\"2557\"\u003e少なくとも2つのType-Cポート\u003c\/strong\u003eを備え、それぞれが\u003cstrong data-start=\"2575\" data-end=\"2607\"\u003e65 Wの急速充電以上\u003c\/strong\u003eをサポートし、\u003cstrong data-start=\"2615\" data-end=\"2648\"\u003e合計出力が140 W以上\u003c\/strong\u003eであることが望ましいです。\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"2652\" data-end=\"2807\"\u003e\n\u003cp data-start=\"2654\" data-end=\"2807\"\u003eモバイルベースには、XLeRobotハードウェアとの機械的互換性を確保するために、元の\u003cstrong data-start=\"2713\" data-end=\"2742\"\u003eIKEA Råskog大トロリー\u003c\/strong\u003eを購入することをお勧めします。\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2 data-start=\"2809\" data-end=\"2845\"\u003eコンピューティングデバイス（含まれていません）\u003c\/h2\u003e\n\u003cp data-start=\"2846\" data-end=\"2894\"\u003eキットにはコンピューティングデバイスは含まれていません。\u003c\/p\u003e\n\u003cul data-start=\"2896\" data-end=\"3351\"\u003e\n\u003cli data-start=\"2896\" data-end=\"3071\"\u003e\n\u003cp data-start=\"2898\" data-end=\"3071\"\u003e一般的な開発者は、自分のノートパソコン（NVIDIA RTX 30シリーズ以上のディスクリートGPUを推奨）を使用して、高度なビジョン、VLA推論、RLアルゴリズムを実行できます。\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"3072\" data-end=\"3351\"\u003e\n\u003cp data-start=\"3074\" data-end=\"3351\"\u003e高度なユーザーは、Raspberry Pi、国内のARM開発ボード、または\u003cstrong data-start=\"3177\" data-end=\"3199\"\u003eNVIDIA Jetson Orin\u003c\/strong\u003eや\u003cstrong data-start=\"3203\" data-end=\"3225\"\u003eNVIDIA Jetson Thor\u003c\/strong\u003eなどのスタンドアロンコンピュートモジュールを選択することができます。これらの場合、OSのインストール、構成、およびコンピュータハードウェアへの安定した電力供給があなたの責任です。\u003c\/p\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2 data-start=\"3353\" data-end=\"3384\"\u003eパッケージオプション \u0026および内容\u003c\/h2\u003e\n\u003cp data-start=\"3386\" data-end=\"3442\"\u003e\u003cstrong data-start=\"3386\" data-end=\"3440\"\u003eパッケージ 1: XLeRobot デュアルアームロボット (組み立てキット)\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul data-start=\"3443\" data-end=\"3642\"\u003e\n\u003cli data-start=\"3443\" data-end=\"3555\"\u003e\n\u003cp data-start=\"3445\" data-end=\"3555\"\u003eSO-ARM101 フォロワーアームアセンブリ ×2 (12 V 高トルクサーボ、TPUアップグレードグリッパー、スリーブおよびデータケーブル)\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"3556\" data-end=\"3581\"\u003e\n\u003cp data-start=\"3558\" data-end=\"3581\"\u003e2 MP カメラモジュール ×2\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"3582\" data-end=\"3612\"\u003e\n\u003cp data-start=\"3584\" data-end=\"3612\"\u003e12 V \/ 8 A 電源 ×2\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"3613\" data-end=\"3642\"\u003e\n\u003cp data-start=\"3615\" data-end=\"3642\"\u003e12 V \/ 3215-C018 サーボ ×5\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp data-start=\"3644\" data-end=\"3702\"\u003e\u003cstrong data-start=\"3644\" data-end=\"3700\"\u003eパッケージ 2: XLeRobot ベース拡張 (未組み立てキット)\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul data-start=\"3703\" data-end=\"3869\"\u003e\n\u003cli data-start=\"3703\" data-end=\"3746\"\u003e\n\u003cp data-start=\"3705\" data-end=\"3746\"\u003e85 mm ユニバーサルホイール + カプラー ×3 セット\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"3747\" data-end=\"3772\"\u003e\n\u003cp data-start=\"3749\" data-end=\"3772\"\u003e2 MP カメラモジュール ×1\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003cli data-start=\"3773\" data-end=\"3869\"\u003e\n\u003cp data-start=\"3775\" data-end=\"3869\"\u003e高品質 PLA 3Dプリント部品、ネジ、ネジ座、配線およびファスナーの完全セット\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp data-start=\"3871\" data-end=\"3935\"\u003e\u003cstrong data-start=\"3871\" data-end=\"3933\"\u003eパッケージ 3: コンボ – デュアルアーム + ベース拡張 (パッケージ 1+2)\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul data-start=\"3936\" data-end=\"4014\"\u003e\n\u003cli data-start=\"3936\" data-end=\"4014\"\u003e\u003cp data-start=\"3938\" data-end=\"4014\"\u003e\u003cstrong data-start=\"3947\" data-end=\"3989\"\u003eパッケージ1およびパッケージ2のすべてのアイテム\u003c\/strong\u003eがバンドル割引付きで含まれています\u003c\/p\u003e\n\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003cp data-start=\"4016\" data-end=\"4142\"\u003e\u003cstrong data-start=\"4016\" data-end=\"4026\"\u003e注意:\u003c\/strong\u003e パッケージには\u003cstrong data-start=\"4039\" data-end=\"4046\"\u003eIKEAのトロリー、Raspberry Pi、バッテリー、またはIntel RealSense（または他の深度カメラ）は含まれていません。\u003c\/p\u003e\u003cp data-start=\"4144\" data-end=\"4383\" data-is-last-node=\"\" data-is-only-node=\"\"\u003eオープンソースのソフトウェアスタック、モジュラー二腕設計、拡張可能なモバイルベースを備えたWowRobo Robotics XLeRobot 0.3.0は、具現化されたAI、モバイル操作、次世代家庭用ロボティクスに真剣な人々にとって理想的なプラットフォームです。\u003c\/p\u003e","brand":"WowRobo Robotics","offers":[{"title":"パッケージ1：XLeRobotデュアルアームロボット（組み立てキット）","offer_id":48384613777632,"sku":"wow-xlerobot-1","price":629.0,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"パッケージ2：XLeRobotベース拡張（未組み立てキット）","offer_id":48384613810400,"sku":"wow-xlerobot-2","price":429.0,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"パッケージ3：コンボ – デュアルアーム + ベース拡張（パッケージ1+2）","offer_id":48384613843168,"sku":"wow-xlerobot-3","price":1039.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0643\/3210\/3904\/files\/en-01.jpg?v=1765118684"},{"product_id":"robstride-edulite-a3-arm","title":"ROBSTRIDE Edulite A3 ロボットアーム、6軸デスクトップロボットアーム＋グリッパー、ROS2\/Python対応、CAN 2.0 1Mbps","description":"\u003cdiv\u003e\u003cvideo autoplay=\"autoplay\" controls=\"controls\" loop=\"loop\" muted=\"\" playsinline=\"\" src=\"https:\/\/cdn.shopify.com\/videos\/c\/o\/v\/5e3467b7fdbb419b95cf0023d6dcafeb.mp4\" style=\"width:100%;height:auto;display:block;\"\u003e\n    あなたのブラウザはビデオタグをサポートしていません。\n  \u003c\/video\u003e\u003ch2\u003e概要\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003eROBSTRIDE Edulite A3 ロボットアームは、ROS2 \/ Python 開発、動作計画、インタラクティブな教育のために設計された 6-DOF デスクトップロボットアーム + グリッパープラットフォームです。力-位置ハイブリッド制御 \/ 位置制御、CAN 2.0 (1Mbps) ドライブ通信、スムーズで正確な操作のための重力補償ドラッグティーチングをサポートしています。\u003c\/p\u003e\n\u003ch2\u003e主な特徴\u003c\/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eシステムフレームワーク:\u003c\/strong\u003e ROS2 \/ Python \u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eドライブプロトコル:\u003c\/strong\u003e Lingzu Times 独自の CAN 2.0 プロトコル (1Mbps) \u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003e動作制御:\u003c\/strong\u003e 7セグメント Sカーブ軌道計画 + 速度フィードフォワード + マルチステージローパスフィルタリングによるスムーズで衝撃を抑えた動作 \u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003e重力補償:\u003c\/strong\u003e ピノキオダイナミクスに基づく重力補償; RNEA に基づく完全なダイナミクスモデル; 自動慣性パラメータキャリブレーションをサポート (12 パラメータ, R2  \u0026gt; 0.99) 精密ドラッグティーチング \u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003e操作モード:\u003c\/strong\u003e Xboxコントローラーによるカートesianリアルタイム制御（50 Hz \/ 5段階可変）；マスター-スレーブ遠隔操作（1対多 \/ 多対多） \u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003e安全保護:\u003c\/strong\u003e 特異点検出と自動回復；関節のソフトおよびハードリミット保護；自己衝突および環境衝突検出 \u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003e高レベル機能:\u003c\/strong\u003e MoveIt2モーションプランニングと障害物回避；ウェブベースの視覚化制御インターフェース \u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eゼロトルクモード:\u003c\/strong\u003e 重力補償ドラッグティーチングおよび純粋なゼロトルクマスター-スレーブ遠隔操作；独立した関節ダンピング調整 \u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eツールチェーン:\u003c\/strong\u003e ワンクリック環境設定；自動慣性キャリブレーション；Foxgloveリモート視覚化（制御周波数200 Hz）；シミュレーションと実ロボット間のシームレスな切り替え；カスタマイズ可能なエンドエフェクタ \u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2\u003e仕様\u003c\/h2\u003e\n\u003cdiv style=\"overflow-x:auto;\"\u003e\u003ctable style=\"width:100%;border-collapse:collapse;min-width:680px;\"\u003e\u003cthead\u003e\u003ctr\u003e\n\u003cth style=\"text-align:left;border-bottom:1px solid #ddd;padding:10px;\"\u003eパラメータ\u003c\/th\u003e\n\u003cth style=\"text-align:left;border-bottom:1px solid #ddd;padding:10px;\"\u003e値\u003c\/th\u003e\n\u003c\/tr\u003e\u003c\/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003e製品名\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003eエデュライト A3\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003eタイプ\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003e6-DOFデスクトップロボットアーム + グリッパー\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003eシステムフレームワーク\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003eROS2 \/ Python\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003eドライブプロトコル\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003eLingzu Times独自のCAN 2.0プロトコル (1Mbps)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003eドライブモーター\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003eRobStride00モーター、EduLite05モーター\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003e制御モード\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003e力位置ハイブリッド制御 \/ 位置制御\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003eペイロード容量（グリッパーを除く）\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003e定格500g、ピーク1kg（標準姿勢）\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003e最大到達距離\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003e400mm\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003eコア機能\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003eオープンソース、高精度モーションコントロール：7セグメントSカーブ軌道計画 + 速度フィードフォワード + マルチステージローパスフィルタリングによるスムーズで衝撃のない動作\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003e重力補償\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003eピノキオダイナミクスに基づく重力補償、RNEAに基づく完全なダイナミクスモデル、自動慣性パラメータキャリブレーションをサポート（12パラメータ、R2 \u0026gt; 0。99), 精密なドラッグティーチングを可能にする\u003c\/td\u003e \n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003e操作モード\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003eXboxコントローラーによるカートesian空間のリアルタイム制御（50Hz \/ 5段階可変）、マスター-スレーブ遠隔操作（一対多 \/ 多対多）\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003e安全保護\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003e特異点検出と自動回復、関節のソフトおよびハードリミット保護、自己衝突および環境衝突検出\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003e高レベル機能\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003eMoveIt2による動作計画と障害物回避、ウェブベースの視覚化制御インターフェース\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003eゼロトルクモード\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003e重力補償ドラッグティーチングと純粋なゼロトルクマスター-スレーブ遠隔操作をサポート；独立した関節ダンピング調整\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003eツールチェーン\u003c\/td\u003e\u003ctd style=\"border-bottom:1px solid #eee;padding:10px;\"\u003eワンクリック環境設定、自動慣性キャリブレーション、Foxgloveリモートビジュアライゼーション（制御周波数200 Hz）、シミュレーションと実際のロボット間のシームレスな切り替えをサポート、カスタマイズ可能なエンドエフェクタ\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003ch2\u003eマニュアル\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003e\u003ca href=\"https:\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0673\/6848\/5000\/files\/Ti5_Arm_Series-Product_Manual.pdf?v=1758180747\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"\u003eTi5アームシリーズ - 製品マニュアル（PDF）\u003c\/a\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003eEdulite A3ロボットアームの販売前および統合サポートについては、support@rcdrone.top orに連絡するか、https:\/\/rcdrone.top\/. を訪問してください。 \u003c\/p\u003e\u003c\/div\u003e\u003ch2 id=\"details\"\u003e詳細\u003c\/h2\u003e\u003cdiv class=\"details-gallery\"\u003e\n\u003cimg alt=\"ROBSTRIDE Edulite A3 robot arm with gripper end effector, angled view with EDULITE A3 branding\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/ROBSTRIDE-Edulite-A3-Robot-Arm.png?v=1779550879\"\u003e\u003cp\u003eROS2\/Python開発、動作計画、実践的な教育のために構築されたコンパクトな6自由度デスクトップロボットアーム + グリッパープラットフォーム。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Edulite A3 desktop robotic arm on workbench, orange-and-black 6-axis arm with parallel gripper\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/ROBSTRIDE-Edulite-A3-Robot-Arm.jpg?v=1779550888\"\u003e\u003cp\u003eベンチトップラボや教室向けに設計されており、安定したベースと操作デモやプロジェクトのための統合グリッパーを備えています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Edulite A3 product parameters chart listing ROS2\/Python framework, CAN 2.0 (1 Mbps), payload, and 400 mm reach\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/ROBSTRIDE-Edulite-A3-Robot-Arm_6cc4a2a5-2dd8-4f83-9035-6a3ef5867651.png?v=1779550895\"\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"ROBSTRIDE","offers":[{"title":"エデュライト A3","offer_id":52686849376480,"sku":"ROBSTRIDE_Edu_817e1e-1","price":1114.75,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"アクチュエーションキット","offer_id":52686849409248,"sku":"ROBSTRIDE_Edu_817e1e-2","price":919.25,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0643\/3210\/3904\/files\/ROBSTRIDE-Edulite-A3-Robot-Arm-6-DOF-Desktop-Robotic-Arm.jpg?v=1779550982"},{"product_id":"yahboom-dofbot-ai-robot-arm","title":"Yahboom DOFBOT AI大型モデルビジョンロボットアームキット（Raspberry Pi 5、ROS2 Humble、Python3、USBカメラ対応）","description":"\u003ch2\u003e概要\u003c\/h2\u003e\u003cp\u003eYahboom DOFBOT AI大型モデルビジョンロボットアームは、Raspberry Pi 5でのROS2開発とAIビジョン学習のために設計されたデスクトップロボットアームキットです。6自由度のロボットアームとUSBカメラを組み合わせて、ビジョンベースの把持、追跡、インタラクティブなAIアプリケーションを実現し、Python3、OpenCV、ROS2 Humble（Docker + ROS2 Humbleが指定されています）でのプログラミングをサポートします。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eモバイルAPP（iOS\/Android）、PCホストコンピュータ制御、コントローラー\/ハンドル制御、JupyterLabウェブベースプログラミングを含むクロスプラットフォーム制御をサポートします。\u003c\/p\u003e\u003ch3\u003eビデオ\u003c\/h3\u003e\u003cp style=\"text-align:center;\"\u003e\u003ciframe height=\"751\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/cVIAQJe-gYc\" title=\"What can Yahboom ai large model robotic arm do for you\" width=\"1335\"\u003e\u003c\/iframe\u003e\u003ciframe height=\"420\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/chOXNSaNxSg\" title=\"Yahboom DOFBOT video\" width=\"600\"\u003e\u003c\/iframe\u003e\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003e主な特徴\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003e6自由度\u003c\/strong\u003e カメラ + ロボットアーム統合（「6-DOFカメラとロボットアーム2 in 1\"）。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eAI大型モデル機能\u003c\/strong\u003e （説明の通り）：マルチモーダル融合、自然言語対話、テキスト意味理解、視覚シーン理解、拡張可能なRAG知識ベース。\u003c\/li\u003e\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eAIビジョンインタラクション\u003c\/strong\u003e: 色認識追跡、オブジェクト追跡、ジェスチャー関連のインタラクション、把持\/仕分けデモなど。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eROS2開発スタック\u003c\/strong\u003e: ROS2 Humble（「ROS2 Humble」および「Docker+ROS2 Humble」として記載）、MoveItモーションプランニングおよびRVizロボットシミュレーションがリストされています。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eアルゴリズムフレームワーク一覧\u003c\/strong\u003e: 逆運動学アルゴリズム、YOLOv11、OpenCV、MediaPipe; TensorRTアクセラレーションはミリ秒レベルのリアルタイム推論のために言及されています。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eユーザーフレンドリーなハードウェアデザイン\u003c\/strong\u003e: IPアドレスとRaspberry Pi CPU情報用のOLEDディスプレイ; 安定性のための吸盤付きシャーシ; 連続電源供給のための12V 5Aアダプター。\u003c\/li\u003e\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003e拡張性\u003c\/strong\u003e: Jetson NANO、Raspberry Pi、Arduino、Micro:bitと互換性があるとされる拡張ボード。予約されたインターフェースには、6バスサーボ + 6 PWMサーボ、ワイヤレスコントローラ受信機、WiFi\/Bluetoothモジュール、I2C、超音波モジュールインターフェースが含まれます。\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003e仕様\u003c\/h2\u003e\u003ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\"\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003e製品\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eDOFBOT AI大型モデル視覚ロボットアーム\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003e自由度\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e6\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eアームスパン\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e350 mm\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eグリッパー開閉\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e6 cm\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003e繰り返し位置決め精度\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e±0.5 mm\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003e構造タイプ\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e従来のロボットアーム構造\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eカメラ\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eUSB HDカメラ (a 0.3MPカメラは提供されたチュートリアルテキストに記載されています)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003e視覚的寸法\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e平面2D画像\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003e音声\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eAI大規模モデル音声モジュール + スピーカー（推奨\/仕様表に記載）\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eディスプレイ\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\/\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003e記載された機能\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e相互接続制御; MoveItモーションプランニング; RVizロボットシミュレーション; 2Dビジュアルインタラクション; 音声インタラクション; AI大規模モデル\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/table\u003e\u003ch3\u003eRaspberry Pi 5（製品資料に記載）\u003c\/h3\u003e\u003ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\"\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eCPU\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eBroadcom BCM2712, 64ビット, 2.4GHz、クアッドコア Cortex A76\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eGPU\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eVideoCore VII @ 800MHz\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/table\u003e\u003ch3\u003eRaspberry Pi 5 対 Raspberry Pi 4B（比較表テキスト）\u003c\/h3\u003e\u003ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\"\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eCPU\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eRaspberry Pi 5: Broadcom BCM2712; クアッドコア Cortex-A76 (ARM v8\/64ビット SoC)\u003cbr\u003eRaspberry Pi 4B: Broadcom BCM2711; クアッドコア Cortex-A72 (ARM v8\/64ビット SoC)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eGPU\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eRaspberry Pi 5: 800 MHz VideoCore VII; OpenGLES3.1、Vulkan 1.2をサポート\u003cbr\u003eRaspberry Pi 4B: 600 MHz VideoCore VI; OpenGLES3をサポート。\u003cbr\u003e0\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eメモリ\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eRaspberry Pi 5: LPDDR4X-4267 SDRAM\u003cbr\u003eRaspberry Pi 4B: LPDDR4-3200 SDRAM\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eUART\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eRaspberry Pi 5: 専用UARTインターフェース (3ピン JST)\u003cbr\u003eRaspberry Pi 4B: なし\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eファンインターフェース\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eRaspberry Pi 5: PWM制御とタコフィードバック (4ピン JST)\u003cbr\u003eRaspberry Pi 4B: なし\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eUSBインターフェース\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eRaspberry Pi 5: 2xUSB サポート 5Gbps 同期動作; 2xUSB2.0 (位置はPI4Bと対称)\u003cbr\u003eRaspberry Pi 4B: 2xUSB 3.0, 2x USB 2.0\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eCSIインターフェース\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eRaspberry Pi 5: 2x4レーン MIPI カメラまたはディスプレイ\u003cbr\u003eRaspberry Pi 4B: 1x2レーン MIPIカメラ 15ピンポート\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eDSIインターフェース\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eRaspberry Pi 5: 双方向伝送インターフェース 22ピンポート\u003cbr\u003eRaspberry Pi 4B: 1x2レーン MIPIディスプレイ 15ピンポート\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eHDMI\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e両方: 2つのマイクロHDMIポート\u003cbr\u003eRaspberry Pi 5: デュアルチャンネル4Kp60とHDRをサポート可能\u003cbr\u003eRaspberry Pi 4B: シングルチャンネル4Kp60またはデュアルチャンネル4Kp30をサポート可能\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003ePCIe\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eRaspberry Pi 5: 1PCS PCIe2.0X1インターフェース FPCコネクタ\u003cbr\u003eRaspberry Pi 4B: なし\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eオーディオおよびビデオインターフェース\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eRaspberry Pi 5: なし (提供 0.1ピッチパッド)\u003cbr\u003eRaspberry Pi 4B: はい\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003e電源入力\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eRaspberry Pi 5: 5V\/5A DC USB-Cインターフェース経由（PD対応）; 5V\/5A DC GPIOインターフェース経由\u003cbr\u003eRaspberry Pi 4B: 5V\/3A DC USB-Cインターフェース経由（PD非対応）; 5V\/3A DC GPIOインターフェース経由\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eその他のインターフェース\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eRaspberry Pi 5: POEは別の新しいPOEHATを通過（ネットワークポートの位置変更）\u003cbr\u003eRaspberry Pi 4B: 独立したPOE HAT経由でPOE\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/table\u003e\u003ch3\u003eROS構成の違い（標準版 vs 上位版）\u003c\/h3\u003e\u003ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\"\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eAI大規模モデル音声モジュール\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e標準: \/\u003cbr\u003e上位: ✓\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eAI大規模モデル再生\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e標準: \/\u003cbr\u003e上位: ✓\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eAIビジュアルインタラクション\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e標準: ✓\u003cbr\u003e上位: ✓\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eROSシステム\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\u003ctd\u003eDocker + ROS2 Humble\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eおすすめ\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e標準: AIビジョン機能の学習に適しています\u003cbr\u003e上級: AI大規模モデル、AI音声対話、AIビジョン機能アプリケーションの学習に適しています\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/table\u003e\u003ch2\u003e含まれるもの\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e組み立て済みロボットアーム\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eマッチングカラープリントマップ\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e4つの異なるカラーブロック\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003ePS2ゲームパッド\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eイメージシステム付きTFカード\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eYahboom特製冷却HAT\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e12V 5A電源アダプター\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cp\u003e注意: デモンストレーションノートには「ゴミ箱はディスプレイ用小道具であり、出荷リストには含まれていません」と記載されています。”\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003eアプリケーション\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eAIビジョン機能とゲームプレイの例がリストされています：ジェスチャー認識、色認識、ビジュアルポジショニング、ごみ分別、キャッチゲーム、顔追跡、積み木の積み上げ。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAIビジョンのインタラクティブ機能が説明されています：色認識追跡；キャッチゲーム（マップ認識エリア）；色ブロックの取得；色のインタラクション；ごみ分別；色ブロックの積み上げ。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eマルチモーダル大規模モデルのアプリケーション例がリストされています：ビデオ分析；長コマンドの動作制御；インテリジェントハンドリング；3D空間のソーティング。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eMoveItシミュレーション制御と軌道計画（衝突検出と空間グリッピングを含む）が仮想環境の検証のためにリストされています。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eディープラーニングモデルのトレーニングがサポートされています；モデルのトレーニングはユーザーが行う必要があることが注記されています。\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eマニュアル\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003e\u003ca href=\"http:\/\/www.yahboom.net\/study\/Dofbot-Pi\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"\u003eYahboom DOFBOT-Pi チュートリアル\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\u003cp\u003e販売前の質問、キットバージョンの選択、または技術サポートについては、support@rcdrone.top orにお問い合わせください。https:\/\/rcdrone.top\/ . \u003c\/p\u003e\u003ch2 id=\"details\"\u003e詳細\u003c\/h2\u003e\u003cdiv class=\"details-gallery\"\u003e\n\u003cimg alt=\"DOFBOT AI vision robotic arm kit recommendation chart with 6-DOF, 350mm reach, USB camera and ROS2 features\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2.jpg?v=1782102831\"\u003e\u003cimg alt=\"DOFBOT SE spec table listing 6-DOF, 350mm arm span, ±0.5mm repeat accuracy, USB HD camera and AI voice options\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_938f30be-765b-4e03-a085-b43c887a9bf7.jpg?v=1782102837\"\u003e\u003cimg alt=\"DOFBOT-PRO comparison chart highlighting 6-DOF, 350mm reach, depth camera option and ROS2 functions\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_56d71f92-c1bd-491f-89b7-3bb6d9d0b746.jpg?v=1782102843\"\u003e\u003cimg alt=\"JETCOBOT comparison chart showing 7-DOF, 270mm arm span and ROS2 MoveIt\/RViz capability summary\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_9028af0a-259a-4177-bf54-08328a74fee9.jpg?v=1782102850\"\u003e\u003cimg alt=\"Yahboom DOFBOT AI large model visual robotic arm with USB camera on desktop base for Raspberry Pi 5\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_4ec968b1-bff3-4ae9-966d-fc3f6f4e8514.jpg?v=1782102857\"\u003e\u003cp\u003eDOFBOTは、Raspberry Pi 5のビジョンプロジェクト、把持デモ、およびROS2開発のための6自由度ロボットアームとUSBカメラを組み合わせています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Feature overview of DOFBOT: 6-DOF camera integration, AI large model functions, algorithms and tutorial resources\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_cdc82a1e-265b-4f87-901f-0e0e3df05bc0.jpg?v=1782102864\"\u003e\u003cp\u003e複数の制御オプションと組み込みアルゴリズムデモにより、基本的なサーボ制御からビジョンインタラクションやAIワークフローへの移行をサポートします。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Raspberry Pi 5 performance overview and Pi 5 vs Pi 4B comparison table for DOFBOT robotic arm control\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_f11ce180-208f-4293-ac79-71edd4c5fe4d.jpg?v=1782102871\"\u003e\u003cp\u003eROS2 Humble、Python3、およびリアルタイムビジョン推論ワークフローのためにRaspberry Pi 5の計算能力を中心に設計されています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Quasi-3D spatial gameplay graphic for DOFBOT plus large model deployment flow for embodied intelligence\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_32d7b93f-5935-4278-a82e-9b3658f206d5.jpg?v=1782102879\"\u003e\u003cp\u003e準3D空間デモは、カメラの認識とアームの動きを結びつけ、具現化されたインテリジェンスアプリケーションを実現します。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Multimodal large model application demos: video analysis, long-command motion control, intelligent handling and sorting\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_4300bdcf-3f43-43e7-b958-3e7977e83ac2.jpg?v=1782102886\"\u003e\u003cp\u003eマルチモーダルデモは、ビジョンとプロンプトによって駆動される長命令の動作制御、インテリジェントな処理、および仕分けタスクをカバーします。\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"Embodied intelligence demos: color blocks placement, visual tracking, garbage sorting and intent inference with DOFBOT\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_fdcb824e-4866-4740-ab5b-9cfee9066ae2.jpg?v=1782102893\"\u003e\u003cp\u003e組み込みタスクを使用して、視覚追跡、色の分類、意図推論などのインタラクティブなロボットロジックをプロトタイプ化します。\u003c\/p\u003e \u003cimg alt=\"Fun AI large model gameplay grid: math, problem solving, nutrition analysis, spelling, Q\u0026amp;A and cooking interactions\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_0e2862c4-d0e8-4391-ad62-1e2cf3eeacf3.jpg?v=1782102900\"\u003e\u003cimg alt=\"AI vision interactive functions: color recognition tracking, catch game, grab blocks, gesture control and sorting\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_c8e50ecd-7a36-4fe5-a804-1c037abefeeb.jpg?v=1782102907\"\u003e\u003cp\u003eOpenCVスタイルのビジョンインタラクションには、色認識、追跡、把持ルーチンが含まれており、実践的な学習が可能です。\u003c\/p\u003e \u003cimg alt=\"MediaPipe machine learning and deep learning training examples plus inverse kinematics algorithm for DOFBOT\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_e6a12a81-f575-4dde-b8b3-8bbfc842c41c.jpg?v=1782102914\"\u003e\u003cp\u003eMediaPipeとトレーニング例は逆運動学と組み合わせて、ビジョンの結果を正確な関節運動に変換します。\u003c\/p\u003e \u003cimg alt=\"MoveIt simulation control page with URDF, RViz visualization, trajectory planning, collision detection and spatial grasping\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_0293bef3-4b71-4683-b396-4f6276e125c7.jpg?v=1782102921\"\u003e\u003cp\u003eMoveItとRVizを使用して、物理的なアームで軌道を実行する前に動作を開発および検証します。\u003c\/p\u003e \u003cimg alt=\"Robot Operating System overview with ROS2 Humble plus cross-platform remote control via app, PC and USB controller\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_b2d377ee-5c2f-41df-bba6-b810f8043d5a.jpg?v=1782102928\"\u003e\u003cp\u003eクロスプラットフォームの制御オプションには、モバイルアプリ、PCホスト制御、USB有線リモコン、ROS2 Humbleサポートが含まれます。\u003c\/p\u003e \u003cimg alt=\"Mobile app gameplay features: gesture grasping, face recognition tracking (face blurred), and custom action group learning\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_4edb4fa3-0dd8-475d-93f5-4be583b24c00.jpg?v=1782102935\"\u003e\u003cimg alt=\"6-DOF DOFBOT robotic arm with labeled joints J1-J6 and onboard USB camera for vision-guided grasping\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_a921c03f-e0e3-4f64-9eac-f9ccd6ef94cf.jpg?v=1782102941\"\u003e\u003cp\u003e6自由度の関節レイアウト（J1–J6）は、柔軟なピックアンドプレースパスとカメラガイドのインタラクションをサポートします。\u003c\/p\u003e \u003cimg alt=\"Hardware configuration callouts: bus servos, anodized aluminum, Raspberry Pi 5 option, cooler, control board and voice module\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_6ebc0e1e-efa7-4bee-b4ac-50c508e11a96.jpg?v=1782102948\"\u003e\u003cp\u003e拡張可能なハードウェアには、アーム制御ボード、バスサーボ、オプションの音声モジュールとスピーカー、Raspberry Pi 5のマウントが含まれます。\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"Yahboom DOFBOT robotic arm expansion board diagram with serial bus servo specs and labeled ports\/connectors\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_2ee27246-873a-43bf-b09b-859b095d6ee8.jpg?v=1782102956\"\u003e\u003cp\u003eDOFBOTロボットアーム拡張ボードは、ラベル付きポートレイアウトとシリアルバスサーボサポートを使用して、配線と制御のセットアップを簡素化します。\u003c\/p\u003e \u003cimg alt=\"USB camera and AI voice module kit for Yahboom DOFBOT robotic arm, showing 110° FOV 480p 30fps specs\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_596147ec-ef2f-40ca-8555-ea32c6abaf10.jpg?v=1782102962\"\u003e\u003cp\u003eUSBカメラはロボットアームに取り付けられ、110°の視野と30fpsでの480p解像度を備えたAI音声モジュール（上位バージョン）を含み、ボード、スピーカー、配線が付属しています。\u003c\/p\u003e \u003cimg alt=\"Laptop screen showing Yahboom DOFBOT-Pi tutorial site for DOFBOT AI large model vision robotic arm courses\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_0ab371fe-c3c6-45a5-a4f1-1c1115ffa461.jpg?v=1782102968\"\u003e\u003cp\u003eYahboomのDOFBOT-Piチュートリアルリポジトリは、チュートリアルリンクとDOFBOTロボットアームを学ぶための200以上の構造化されたコースを提供します。\u003c\/p\u003e \u003cimg alt=\"DOFBOT course syllabus table listing Raspberry Pi, ROS2 Humble, Python3 and vision AI lessons for the robotic arm kit\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_89e91c5f-5ec0-4bfd-934d-742c790ca8ba.jpg?v=1782102975\"\u003e\u003cp\u003eDOFBOTコースシラバスは、Raspberry Piのセットアップ、ROS2 Humble、Pythonプログラミング、カメラベースのビジョンプロジェクトをカバーするステップバイステップのレッスンを概説しています。\u003c\/p\u003e \u003cimg alt=\"Open-source code and tutorial overview for Yahboom DOFBOT robotic arm kit, including course video sections and support notes\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_de1ca128-f2ff-4344-9a44-fa76a95d62f1.jpg?v=1782102983\"\u003e\u003cp\u003eオープンソースのコードフォルダとステップバイステップのビデオチュートリアルは、PythonとROS2でDOFBOTロボットアームをセットアップしプログラムするのに役立ちます。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"DOFBOT robotic arm kit dimensions drawing with labeled measurements and a specification table for Raspberry Pi setup\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_ea735eea-d148-4bf4-8ee3-4ba3b3f8d36a.jpg?v=1782102990\"\u003e\u003cp\u003eDOFBOTには、取り付けスペースとシステム統合の計画に役立つ詳細な寸法レイアウトと主要仕様が含まれています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Shipping list for Yahboom DOFBOT kit showing robotic arm, camera, expansion board, OLED, cables, tools, and manual\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_34f86b1d-a39b-482f-a1c8-0137fdedd619.jpg?v=1782102996\"\u003e\u003cp\u003eDOFBOTキットには、組み立て済みのロボットアーム、USBカメラ、拡張ボード、OLEDディスプレイ、ケーブル、電源アダプター、ツール、マニュアルが含まれており、オプションのアクセサリーは別途記載されています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Raspberry Pi 5 accessories kit with 64GB TF card and reader, active cooler, power expansion board, I2C cable and dual USB-C adapter\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_6fed053e-81f2-4829-a592-ecd8bc45c2ad.jpg?v=1782103003\"\u003e\u003cp\u003eRaspberry Pi 5アクセサリーセットには、リーダー付き64GB TFカード、アクティブクーラー、電源拡張ボード、I2C通信ケーブル、デュアルType‑C電源アダプターボードが含まれています。\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"Yahboom","offers":[{"title":"標準 \/ without RPi","offer_id":53125973475552,"sku":"6000200971-1","price":389.43,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"標準 \/ RPi-4GB","offer_id":53125973508320,"sku":"6000200971-2","price":681.93,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"標準 \/ RPi-8GB","offer_id":53125973541088,"sku":"6000200971-3","price":775.53,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"標準 \/ RPi-16GB","offer_id":53125973573856,"sku":"6000200971-4","price":869.13,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"優れた \/ without RPi","offer_id":53125973606624,"sku":"6000200971-5","price":424.53,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"優れた \/ 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(DOFBOT Pro)\" width=\"1335\"\u003e\u003c\/iframe\u003e\u003ciframe height=\"420\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/2xCXQ2QULNc\" title=\"DOFBOT Pro 3D Depth Vision Robotic Arm for Jetson NANO 4GB\/Orin NANO\/Orin NX\" width=\"600\"\u003e\u003c\/iframe\u003e\u003ch2\u003e主な特徴\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eJetsonプラットフォームの互換性:\u003c\/strong\u003e Jetson Nano 4GB \/ Jetson Orin Nano SUPER \/ Jetson Orin NX SUPER制御ボードと互換性があります。GPU加速モデルのトレーニングとPython開発がサポートされています。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003e3D深度ポイントクラウド認識:\u003c\/strong\u003e 3D位置決め、追跡、把持タスクのためのRGB + 深度（RGB+D）融合検出。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eROS動作計画とシミュレーション:\u003c\/strong\u003e MoveIt動作計画とRVizロボットシミュレーションをサポートします。2Dおよび3Dの視覚インタラクションをサポートしています。\u003c\/li\u003e\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003e6-DOF アルミ合金構造:\u003c\/strong\u003e 精密加工されたアルミ合金ボディ; スムーズな多軸動作のための高精度サーボ。 \u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eクロスプラットフォーム制御:\u003c\/strong\u003e アプリ制御（Android\/iOS）、ワイヤレスハンドル制御、PCウェブページ制御をサポート。 \u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eマルチモーダル \/ 大規模モデルの概念（提供される通り）:\u003c\/strong\u003e 大規模言語モデル、大規模音声モデル、大規模視覚モデル; スケーラブルRAGナレッジベースと「デュアルモーダル動的フィードバック推論アーキテクチャ」の説明を含む。 \u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eリストされたアルゴリズムフレームワーク:\u003c\/strong\u003e 逆運動学アルゴリズム、YOLOv11、OpenCV、MediaPipe。 \u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cp\u003e製品選択および技術サポートについては、\u003ca href=\"https:\/\/rcdrone.top\/\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"\u003ehttps:\/\/rcdrone.top\/\u003c\/a\u003eまでお問い合わせいただくか、メールで \u003ca href=\"mailto:support@rcdrone.top\"\u003esupport@rcdrone.top\u003c\/a\u003e. \u003c\/p\u003e\u003ch2\u003e仕様\u003c\/h2\u003e\u003ch3\u003eDOFBOT-PRO（ロボットアームシステム）\u003c\/h3\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eマスターコントロール\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003eJetson Nano B01 \/ Jetson Orin Nano SUPER \/ Jetson Orin NX SUPER\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e自由度\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003e6\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eアームスパン\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003e350mm\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eグリッパー開閉\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003e6cm\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e再現性のある位置決め精度\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003e±0.5mm\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e構造タイプ\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003e従来のロボットアーム構造\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eカメラ\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003eDABAI DCW2 深度カメラ \u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e視覚的次元\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003e深度距離情報を持つ3D画像\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e音声\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003eAI大規模モデル音声モジュール + スピーカー\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eディスプレイ\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003e10.1インチディスプレイ\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e機能\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003e相互接続制御; MoveItモーションプランニング; RVizロボットシミュレーション; 2D視覚インタラクション; 3D視覚インタラクション; AI大規模モデル\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e位置決め（記載の通り）\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003e組み込みAI \/ AI大規模モデル \/ 3D深度視覚ロボットアーム\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003ch3\u003eROSロボットアーム構成（リストに記載）\u003c\/h3\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eバージョン\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003eスタンダードバージョン\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003eアルティメットバージョン\u003c\/th\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e制御基板\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003eJetson Nano B01; Jetson Orin Nano SUPER 4GB\/8GB; Jetson Orin Nano SUPER 8GB\/16GB\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eJetson Nano B01; Jetson Orin Nano SUPER 4GB\/8GB; Jetson Orin Nano SUPER 8GB\/16GB\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e音声モジュール\u003c\/th\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\"\u003eすべてのバージョンにはAI大規模モデル音声モジュールが含まれています\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e深度カメラ\u003c\/th\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\"\u003eDABAI DCW2 深度カメラ \u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eディスプレイ\u003c\/th\u003e\u003ctd\u003e\/\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eHD 10.1インチタッチスクリーン\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003ch3\u003eコントローラー選択推奨 (Jetsonボード仕様表示)\u003c\/h3\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eアイテム\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003eJetson Nano B01 4GB\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003eJetson Orin Nano SUPER 4GB\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003eJetson Orin Nano SUPER 8GB\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003eJetson Orin NX SUPER 8GB\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003eJetson Orin NX SUPER 16GB\u003c\/th\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e計算能力\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003e0.5TFLOPS (FP16)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e34 TOPS\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e67 TOPS\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e117 TOPS\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e157 TOPS\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eCPU\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003eクアッドコア Arm Cortex-A57 MPCoreプロセッサ\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e6コア Arm Cortex-A78AE v8.2 64ビットCPU; 1.5MB L2 + 4MB L3\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e6コア Arm Cortex-A78AE v8.2 64ビットCPU; 1.5MB L2 + 4MB L3\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e6コア NVIDIA Arm Cortex A78AE v8.2 64ビットCPU; 1.5MB L2 + 4MB L3\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e8コア NVIDIA Arm Cortex A78AE v8.2 64ビットCPU; 2MB L2 + 4MB L3\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eGPU\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003e128コアNVIDIA Maxwell GPU\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e512コアNVIDIA AmpereアーキテクチャGPU、16 Tensor Cores搭載\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1024コアNVIDIA AmpereアーキテクチャGPU、32 Tensor Cores搭載\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1024コアNVIDIA AmpereアーキテクチャGPU、32 Tensor Cores搭載\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1024コアNVIDIA AmpereアーキテクチャGPU、32 Tensor Cores搭載\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eメモリ\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003e4GB 64ビットLPDDR4; 25.6GB\/s\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4GB 64ビット LPDDR5; 51GB\/s\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e8GB 128ビット LPDDR5; 102GB\/s\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e8GB 128ビット LPDDR5; 102GB\/s\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e16GB 128ビット LPDDR5; 102GB\/s\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eストレージ\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003e16GB eMMC + 64GB Uディスク\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"4\"\u003e256GB SSD\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e電力\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003e5W - 10W\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e7W , 10W , 25W\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e7W , 15W , 25W\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e10W , 15W , 25W , 40W\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e10W , 15W , 25W , 40W\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eROSシステムバージョン\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003eUbuntu18.04 + Docker + ROS2 Humble\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"4\"\u003eUbuntu22.04 LTS + ROS2 Humble\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003ch3\u003e機能動作の違い（測定結果を示す）\u003c\/h3\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eバージョン\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003eJetson Nano B01 4GB\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003eJetson Orin Nano SUPER 8GB\u003c\/th\u003e\n\u003cth\u003eJetson Orin NX SUPER 16GB\u003c\/th\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eロボット起動（プログラム開始時間）\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003e62秒\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e49秒\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e48秒\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e2D顔追跡（プログラム開始時間 \/ プログラム実行フレーム）\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003e4秒 \/ 10fps\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e7秒 \/ 30fps\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e7秒 \/ 30fps\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e2Dジェスチャー認識ブロック取得（プログラム開始時間 \/ プログラム実行フレーム）\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003e7秒 \/ 6fps\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e6秒 \/ 30fps\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e6秒 \/ 30fps\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e2D指先軌跡認識（プログラム開始時間 \/ プログラム実行フレーム）\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003e10秒 \/ 5fps\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e7秒 \/ 30fps\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e6秒 \/ 30fps\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\u003cth\u003eMoveIt (プログラム開始時間 \/ プログラム実行フレーム)\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003e45秒 \/ 6fps\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e43秒 \/ 30fps\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e38秒 \/ 30fps\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e3D-Yolo ゴミ認識と仕分け (プログラム開始時間 \/ プログラム実行フレーム)\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003e64秒 \/ 5fps\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e9秒 \/ 30fps\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e6秒 \/ 30fps\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e3D-Mediapipe ジェスチャー機械コード距離仕分け (プログラム開始時間 \/ プログラム実行フレーム)\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003e9秒 \/ 6fps\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e5秒 \/ 14fps\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e3秒 \/ 15fps\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e3D-トラッキングによるカラー ブロックの取得 (プログラム開始時間 \/ プログラム実行フレーム)\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003e8秒 \/ 10fps\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4秒 \/ 14fps\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e2秒 \/ 15fps\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eAI 大規模モデルによるオブジェクト仕分け (プログラム開始時間 \/ プログラム実行フレーム)\u003c\/th\u003e\n\u003ctd\u003e40秒 \/ 5fps\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e25秒 \/ 30fps\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e20秒 \/ 30fps\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003ch2\u003eアプリケーション\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003e3Dビジョン検出と把持; 空間認識; 物体追跡; 3Dソーティング\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e深度測定（距離測定）、形状認識、高さ測定、体積測定\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e深度ビジョンの位置決めと追跡; 3D空間追跡と把持; 3Dポイントクラウド認識\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAI駆動の視覚インタラクション: インテリジェントなソーティングとハンドリング、色認識、動的追跡、ゴミのソーティング、追跡、把持\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e記述されたマルチモーダルワークフロー: ビデオ分析、長コマンドモーション制御、異常高さソーティング、意図推論（RAGナレッジベース）、KCF物体追跡アルゴリズム、YOLOv11ベースの認識タスク\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cp\u003e体積測定デモ用に示された例の物体寸法: 30*30*30mm キューブ、30*30*30mm シリンダー、30*30*60mm シリンダー。例として示される距離オーバーレイには、240.0mmおよび190.0mmが含まれます。\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003eマニュアル\u003c\/h2\u003e\u003cp\u003eチュートリアルリンク: \u003ca href=\"http:\/\/www.yahboom.net\/study\/DOFBOT-Pro\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"\u003ehttp:\/\/www.yahboom.net\/study\/DOFBOT-Pro\u003c\/a\u003e\u003c\/p\u003e\u003ch2 id=\"details\"\u003e詳細\u003c\/h2\u003e\u003cdiv class=\"details-gallery\"\u003e\n\u003cimg alt=\"Hot-selling robotic arm comparison chart highlighting DOFBOT, DOFBOT SE, DOFBOT-PRO and JETCOBOT specs\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-Pro-AI-Large-Model-3D-Depth-Vision-Robotic-Arm-for.jpg?v=1782293335\"\u003e\u003cp\u003e人気のデスクトップロボットアームのオプションを一目で比較できます。自由度、リーチ、グリッパーの範囲、制御プラットフォームを含みます。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"DOFBOT SE spec table with PC virtual machine control and core parameters for desktop ROS learning\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-Pro-AI-Large-Model-3D-Depth-Vision-Robotic-Arm-for_18ad5a46-eaad-4a7b-a9e6-959e3d15fa81.jpg?v=1782293341\"\u003e\u003cp\u003e簡単な仕様スナップショットは、ROS学習、シミュレーション、基本的な視覚タスクに適したモデルを選ぶのに役立ちます。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"DOFBOT-PRO specs table with Jetson Nano\/Orin support, DABAI DCW2 depth camera, and 10.1-inch display\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-Pro-AI-Large-Model-3D-Depth-Vision-Robotic-Arm-for_1a0fe56e-b095-4736-96ea-ed1b091e608c.jpg?v=1782293346\"\u003e\u003cp\u003eDOFBOT-PROは、6自由度アーム、RGB+D深度センサー、およびJetson互換性を組み合わせて、3D認識と把握の開発を行います。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"JETCOBOT comparison table listing 7-DOF structure, 270mm arm span, and USB HD camera options\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-Pro-AI-Large-Model-3D-Depth-Vision-Robotic-Arm-for_52fe390a-dbc4-4bdb-89bf-1b0ef6424aa9.jpg?v=1782293352\"\u003e\u003cp\u003e異なるアーム構造とカメラ設定が必要なユーザーのために、代替構成の詳細が提供されています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"DOFBOT-PRO 3D depth vision robotic arm kit with depth camera and 10.1-inch display on desktop base\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-Pro-AI-Large-Model-3D-Depth-Vision-Robotic-Arm-for_10556ee5-cbe0-4410-a2b7-f7ce58a2f403.jpg?v=1782293358\"\u003e\u003cp\u003eROS教育と開発のために構築されたキットは、コンパクトな6自由度アームと深度視覚、統合されたデスクトップスタイルのセットアップを組み合わせています。\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"DOFBOT-PRO product introduction poster explaining ROS education focus and 3D depth sensing capabilities\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-Pro-AI-Large-Model-3D-Depth-Vision-Robotic-Arm-for_08f7e200-dd06-4ee5-a720-764a733c887b.jpg?v=1782293364\"\u003e\u003cp\u003e運動計画と認識ワークフロー、例えば運動学、ターゲット認識、追跡、3D空間での把握のために設計されています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Feature overview poster listing multimodal large-model fusion, 3D depth vision applications, and ROS development stack\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-Pro-AI-Large-Model-3D-Depth-Vision-Robotic-Arm-for_284138e4-5c5e-4fcb-ae90-914b709b6329.jpg?v=1782293371\"\u003e\u003cp\u003e主要なモジュールは、深度認識、AIインタラクションの概念、および一般的なロボティクスパイプラインで使用されるソフトウェアフレームワークをカバーしています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Why choose DOFBOT PRO poster outlining multimodal AI, embedded intelligence apps, and hardware configuration highlights\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-Pro-AI-Large-Model-3D-Depth-Vision-Robotic-Arm-for_9318f4d0-5290-449d-995f-03b31172d270.jpg?v=1782293377\"\u003e\u003cp\u003eハードウェアとソフトウェアのハイライトは、ビジョン + ROSデモや教室実験を構築するために含まれているものを要約しています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Jetson platform lineup image showing Nano 4GB and Jetson Orin Nano\/NX SUPER board options for DOFBOT-PRO\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-Pro-AI-Large-Model-3D-Depth-Vision-Robotic-Arm-for_fc846e34-c8c4-411e-96e1-9199bc8a569e.jpg?v=1782293384\"\u003e\u003cp\u003e複数のJetsonボードオプションは、エントリーレベルのプロトタイピングから高性能AIワークロードへのスケールを支援します。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"ROS robotic arm configurations chart comparing versions, controller recommendations, and function differences\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-Pro-AI-Large-Model-3D-Depth-Vision-Robotic-Arm-for_4dd27946-991f-43d1-a86d-c0e8c6ae0138.jpg?v=1782293390\"\u003e\u003cp\u003e構成マトリックスを使用して、コントローラーボードと機能セットをあなたのROSプロジェクトの要件に合わせてください。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"3D depth vision functions graphic showing robotic arm depth sensing and a 2D vs 3D capability comparison\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-Pro-AI-Large-Model-3D-Depth-Vision-Robotic-Arm-for_608754f6-b062-41b2-9f83-61a07012a3b8.jpg?v=1782293396\"\u003e\u003cp\u003e深度ビジョンは、2Dだけよりも信頼性の高い位置決め、認識、把握計画のための距離を意識した理解を追加します。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Depth vision arm-camera integration poster demonstrating point cloud recognition and depth-based measurements\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-Pro-AI-Large-Model-3D-Depth-Vision-Robotic-Arm-for_53f9901f-9daf-424c-a96f-127506e5583a.jpg?v=1782293403\"\u003e\u003cp\u003eアームカメラのキャリブレーションは、ポイントクラウド認識や深度ベースの測定など、3D空間でのインタラクションのためのタスクをサポートします。\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"Poster describing large language, voice, and vision large-model concepts for embodied intelligence workflows\" loading=\"lazy\" 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src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-Pro-AI-Large-Model-3D-Depth-Vision-Robotic-Arm-for_9fc65bcc-2105-424b-a47b-d837c1a81075.jpg?v=1782293461\"\u003e\u003cp\u003eDOFBOT Proは、アプリ制御、ウェブ制御、およびUSBワイヤレスリモコンをサポートしており、正確なセットアップと動きの計画のためにJ1–J6とラベル付けされた6-DOFジョイントレイアウトを備えています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"DOFBOT Pro 6-DOF robotic arm with Jetson Nano-class controller, DaBai DCW2 depth camera, and serial bus servos\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-Pro-AI-Large-Model-3D-Depth-Vision-Robotic-Arm-for_ee4385ae-2821-4d47-934c-2808d1c55078.jpg?v=1782293468\"\u003e\u003cp\u003eDOFBOT Pro 6-DOFロボットアームは、Jetsonベースの制御基板とDaBai DCW2深度カメラ、視覚誘導の動作プロジェクトのためのインテリジェントシリアルバスサーボを組み合わせています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"DOFBOT Pro robotic arm expansion board layout with labeled ports, plus voice module and 10.1-inch touchscreen add-ons\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-Pro-AI-Large-Model-3D-Depth-Vision-Robotic-Arm-for_b679daa2-1d7b-4fbf-a2f5-41489015b9e5.jpg?v=1782293475\"\u003e\u003cp\u003eDOFBOT Proのセットアップには、ロボットアーム拡張ボードレイアウトが含まれており、制御のための音声モジュールや10.1インチタッチスクリーンなどのアドオンをサポートしています。\u003c\/p\u003e \u003cimg alt=\"Screenshot of DOFBOT-PRO course outline webpage with laptop banner and a detailed training module table\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-Pro-AI-Large-Model-3D-Depth-Vision-Robotic-Arm-for_b6aeac11-6fb3-4f10-bdd8-b9d99892321d.jpg?v=1782293481\"\u003e\u003cp\u003eDOFBOT-PROコースの概要は、トレーニングモジュールと学習目標を分解し、セットアップと開発ステップの計画を支援します。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Folder list of DOFBOT Pro robotic arm open-source code and tutorial packages for visual tracking and depth camera courses\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-Pro-AI-Large-Model-3D-Depth-Vision-Robotic-Arm-for_90071628-d5f5-45e6-9587-73ca2d5e8d9f.jpg?v=1782293488\"\u003e\u003cp\u003eDOFBOT Proには、2D\/3Dビジュアルトラッキング、ソーティングおよびグリッピング、深度カメラワークフローをカバーする整理されたオープンソースコードとステップバイステップのチュートリアルフォルダーが含まれています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Screenshot of DOFBOT Pro support resources showing tutorial folders, ROS2 lessons, 3D model files, and open-source Python code\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-Pro-AI-Large-Model-3D-Depth-Vision-Robotic-Arm-for_011f3d80-d95f-4b2e-9e21-eb5b83cd0a99.jpg?v=1782293495\"\u003e\u003cp\u003eDOFBOT Proには、ダウンロード可能なビデオチュートリアル、ROS2学習資料、3Dモデルファイル、およびJetsonボードでの開発用のオープンソースPythonコードが含まれています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"DOFBOT Pro 6-DOF depth vision robotic arm dimensions diagram with key measurements and specs overview\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-Pro-AI-Large-Model-3D-Depth-Vision-Robotic-Arm-for_78c5542f-08d1-465d-b3b3-4cfa78a717ef.jpg?v=1782293502\"\u003e\u003cp\u003e寸法図と仕様概要は、DOFBOT Pro 6-DOFロボットアームのマウントスペースとシステム統合の計画を支援します。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"DOFBOT Pro robotic arm kit shipping list with arm, controller board, power adapter, cables, tools and accessories\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-Pro-AI-Large-Model-3D-Depth-Vision-Robotic-Arm-for_d953d677-6b62-4a94-a7d9-54b37ba754ad.jpg?v=1782293508\"\u003e\u003cp\u003eDOFBOT Proキットには、コントローラーハードウェア、電源およびデータケーブル、組み立ておよびセットアップ用の基本ツールなどの標準アクセサリーセットを備えたロボットアームが含まれています。\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"Yahboom","offers":[{"title":"スタンダード-なし \/ NANO 4GB サブ","offer_id":53135705538784,"sku":"3000200927-1","price":603.8,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"スタンダード-なし \/ OrinNANO 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\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eROS2開発\u003c\/strong\u003e: ROS2ロボット制御システム（画像は\u003cstrong\u003eROS2 Humble\u003c\/strong\u003eを指定）、動作計画、シミュレーション、および関連ワークフローをサポートします。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003e6 DOFシリアルバスサーボ制御\u003c\/strong\u003e: 多関節運動と把持のための統合制御。\u003c\/li\u003e\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eAIビジョンインタラクション\u003c\/strong\u003e: カラー認識\/追跡\/キャッチやジェスチャー認識などの機能を持つ2Dビジョンプラン。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eAI大規模モデルインタラクション（機能の利用可能性はバージョンによります）\u003c\/strong\u003e: 画像はマルチモーダル機能（テキスト\/音声\/ビジョン）を説明し、スケーラブルなRAG知識ベース、自然な音声対話、視覚シーン理解を含みます。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003e複数の制御方法\u003c\/strong\u003e: テキスト状態モバイルアプリ、ワイヤレスハンドル、およびPCソフトウェア制御。\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003e仕様\u003c\/h2\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eモデル\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eDOFBOT SE（仮想マシン版）\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eマスターコントロール\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003ePC仮想マシン\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e自由度\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e6\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eアームスパン\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e350mm\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eグリッパー開閉角度\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e6cm\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e再現可能な位置決め精度\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e±0.5mm\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e構造タイプ\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e従来のロボットアーム構造\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eカメラ\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eUSB HDカメラ\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e視覚的次元\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e平面2D画像\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e音声\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eAI大規模モデル音声モジュール + スピーカー\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eディスプレイ\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\/\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e機能（画像テキスト）\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e相互接続制御; MoveIt動作計画; Rvizロボットシミュレーション; 2D視覚インタラクション; 音声インタラクション; AI大規模モデル\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e位置決め（画像テキスト）\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e仮想マシンバージョンエントリーレベルAI大規模モデルロボットアーム\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eROSシステム（画像テキスト）\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eROS2 Humble\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカメラ解像度の注意:\u003c\/strong\u003e 提供されたテキスト説明には\u003cstrong\u003e 0が言及されています。3MPカメラ\u003c\/strong\u003e, および「プロフェッショナルハードウェア構成」の下に\u003cstrong\u003e30MPカメラモジュール\u003c\/strong\u003eが記載されています。画像には\u003cstrong\u003e USB HDカメラ\u003c\/strong\u003eが指定されていますが、メガピクセル値は表示されていません。出荷される正確なカメラモジュールの確認については、\u003ca href=\"mailto:support@rcdrone.top\"\u003e support@rcdrone.top\u003c\/a\u003eに連絡するか、https:\/\/rcdrone.top\/ . \u003c\/p\u003e\u003ch2\u003eソフトウェア\u0026amp;コントロール\u003c\/h2\u003e \u003cul\u003eを訪問してください。\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eROS2コントロール\u003c\/strong\u003e: は6 DOFシリアルバスサーボモーションコントロールを簡素化します。前方解法、逆解法、モーションプランニングをサポートします（テキスト）。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eMoveIt + RViz\u003c\/strong\u003e: 画像はMoveItモーションプランニングとRVizロボットアームシミュレーションをリストしています。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003e仮想マシンシリアル通信\u003c\/strong\u003e: 画像は、仮想マシンからSTM32コプロセッサにシリアルポートを介して各ジョイントを駆動するための指示を送信する様子を説明しています。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eリモートコントロール方法（テキスト）\u003c\/strong\u003e: モバイルアプリ、ワイヤレスハンドル、およびPCソフトウェア。\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eAIビジョン、ジェスチャー、モデルトレーニング（説明の通り）\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eAI視覚認識\/ターゲット追跡\u003c\/strong\u003e: 色認識 \u0026amp; 追跡; 色取得; 色の相互作用; 廃棄物の分別; 色ブロックの積み重ね; “グラブゲーム”。\u003c\/li\u003e\n \u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eジェスチャーインタラクション（MediaPipe）\u003c\/strong\u003e: ジェスチャー制御ロボットアームアクショングループ; ジェスチャー認識制御スタック; 姿勢制御ロボットアーム; ロボットアームによる手のひらの認識と追跡。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eアルゴリズムフレームワーク（画像テキスト）\u003c\/strong\u003e: 逆運動学アルゴリズム; YOLOv11; OpenCV; MediaPipe。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003e深層学習 \u0026amp; モデルトレーニング（画像テキスト）\u003c\/strong\u003e: カスタムトレーニングとモデル量子化デプロイメントをサポート; 表示される例には、ゴミの分類とモデルトレーニング（YOLOv11ケースプレゼンテーション）が含まれます。 \u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e画像に表示される注意事項:\u003c\/strong\u003e “ゴミ箱は発送リストに含まれていません。” モデルのトレーニングには、ユーザー自身がトレーニングを行う必要があります。\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003e バージョンの違い (画像テキスト)\u003c\/h2\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eスタンダードバージョン\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eスーパーiorバージョン\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eメインコントロールのサポート\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\"\u003ePC仮想マシン\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eAI大規模モデル音声モジュール\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eいいえ\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eはい\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eAI大規模モデル機能\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eいいえ\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eはい\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eAI視覚インタラクション\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eはい\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eはい\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eROSシステム\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\"\u003eROS2 Humble\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e推奨ユーザー\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eAI視覚機能の学習に適しています\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eAI大規模モデル、AI音声インタラクション、AI視覚機能アプリケーションの学習に適しています\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003ch2\u003eアプリケーション\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eROS2の学習と研究：運動学、動作計画、MoveItシミュレーション、および衝突検出。\u003c\/li\u003e\u003cli\u003eAIビジョンデモ：オブジェクトトラッキング、カラー認識、把持と配置、及びソーティングワークフロー。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eマルチモーダルインタラクションデモ（説明された通り）：ビデオ解析、長いコマンドアクション制御、インテリジェントハンドリング、及び3D空間ソーティング。\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eチュートリアル \u0026amp; ビデオ\u003c\/h2\u003e\u003cp\u003e\u003ca href=\"http:\/\/www.yahboom.net\/study\/DOFBOT_SE\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"\u003e チュートリアルリンク：Yahboom DOFBOT SE ロボティックアーム\u003c\/a\u003e\u003c\/p\u003e\u003ciframe height=\"751\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/uKEDqF9wWbc\" title=\"DOFBOT SE AI Large Model Meets 6DOF ROS2 Robotic Arm\" width=\"1335\"\u003e\u003c\/iframe\u003e\u003ciframe height=\"420\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/UPPSitFJs5s\" title=\"DOFBOT SE AI Vision Robotic Arm with ROS2 Python Programming (Virtual Machine Version)\" width=\"600\"\u003e\u003c\/iframe\u003e\u003ch2 id=\"details\"\u003e詳細\u003c\/h2\u003e\u003cdiv class=\"details-gallery\"\u003e\n\u003cimg alt=\"Yahboom DOFBOT SE 6DOF robotic arm (virtual machine version) kit overview and key specs table\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python.jpg?v=1782288138\"\u003e\u003cp\u003eDOFBOT SEは、6自由度デスクトップアームをPC側の仮想マシン制御とROS2 Humbleワークフローと組み合わせて、学習と開発のためのものです。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"DOFBOT SE virtual machine main control comparison table with arm span, accuracy and supported functions\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python_05a5ee06-2a7f-4bc0-b69f-d1492a701cc8.jpg?v=1782288144\"\u003e\u003cp\u003e仮想マシンのメインコントロールは、ハードウェア依存性を減少させつつ、動作計画、RVizシミュレーション、及び2Dビジュアルインタラクションなどのコア機能を保持します。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"DOFBOT-PRO configuration chart with depth camera option and 3D spatial vision notes\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python_74ed15d0-b225-48d2-884e-15463bc6adfd.jpg?v=1782288149\"\u003e\u003cp\u003eより高い構成は、空間認識と把持アプリケーションのための深度ベースの3Dビジュアルインタラクションを追加します。\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"JETCOBOT configuration chart listing 7 DOF and ROS\/MoveIt-related functions\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python_88ebc919-8e77-4d29-890c-02028f41df03.jpg?v=1782288163\"\u003e\u003cp\u003eシリーズの他のアームオプションは、特定の研究および教育ニーズに応じた異なるDOFおよび構造の選択肢を強調しています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Infographic: PC virtual machine replaces ARM development boards, comparing DOFBOT SE vs Raspberry Pi\/Jetson control\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python_ce04ce62-d044-4fea-b711-07373d5fd0af.jpg?v=1782288171\"\u003e\u003cp\u003eARM開発ボードと比較して、PC仮想マシンアプローチは、より簡単な拡張、バックアップ\/復元、およびコスト効率の良い開発を強調しています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Jetson version banner button for robotic arm kits\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python.webp?v=1782288183\"\u003e\u003cimg alt=\"DOFBOT SE product introduction poster for virtual machine version, AI large model vision and ROS2 development\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python_01416d6c-95ed-41ac-8d6e-f2eb4a7cda34.jpg?v=1782288197\"\u003e\u003cp\u003eROS2開発のために構築されたDOFBOT SEは、AIビジョンインタラクションとマルチジョイントサーボ制御をコンパクトなデスクトップ形式でサポートします。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Feature overview: multimodal AI, 6DOF integrated arm, visual interaction apps, accessories, tutorials, virtual machine control\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python_df512a72-d071-4f51-8362-3cd52809e66d.jpg?v=1782288203\"\u003e\u003cp\u003eマルチモーダルインタラクション、視覚アプリケーション、およびステップバイステップのチュートリアルは、初めての動作から実用的なAIビジョンタスクへと移行するのに役立ちます。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Differences in configuration chart comparing standard vs superior versions and supported AI\/ROS features\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python_18f5ed0d-7793-4d20-8545-e2b996419e6b.jpg?v=1782288210\"\u003e\u003cp\u003eROS2 Humbleの基本から拡張されたAI大規模モデル機能まで、ニーズに合った構成を選択してください。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Deploying AI large models page covering language, voice and vision model interaction examples\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python_0ad4a047-63a3-4eae-8717-0307a9f70dae.jpg?v=1782288218\"\u003e\u003cp\u003e大規模な言語、音声、およびビジョンモデルは、ロボットアームの操作中により自然なコマンドとフィードバックを可能にします。\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"Multimodal large model applications: video parsing, long command action control, intelligent handling and 3D sorting\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python_818cf93d-bf97-4d35-bb9d-a2c02c723510.jpg?v=1782288225\"\u003e\u003cp\u003eアプリケーションデモは、自然なコマンドを繰り返し可能なアクションに変換することに焦点を当てています。例えば、シーケンスの処理やソートなどです。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Embodied intelligence demos: color block return, visual tracking, garbage sorting and intentional speculation tasks\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python_d6a30b62-8c96-4db8-872b-cea2ff82dbd5.jpg?v=1782288232\"\u003e\u003cimg alt=\"AI large model functions grid: math, problem solving, nutrition analysis, English spelling, Q\u0026amp;A and cooking tasks\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python_29411761-5b8c-45a3-9889-8181c4a7192b.jpg?v=1782288239\"\u003e\u003cp\u003eマルチモーダル理解は、Q\u0026amp;A、分析、ガイド付きタスク実行などのさまざまな教室スタイルのシナリオをサポートします。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"AI visual recognition and target tracking: color tracking, grab game, color grabbing, waste sorting and stacking\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python_910f1927-ca01-46d0-b198-2685663b8253.jpg?v=1782288246\"\u003e\u003cp\u003e2Dビジョン機能には、色認識、ターゲット追跡、インタラクティブなテーブルトッププロジェクトのためのガイド付きグラッピングが含まれます。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"MediaPipe gesture control and deep learning training examples for classification and model training\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python_3dbcb6ed-429c-4da7-a416-ae128e33c5fe.jpg?v=1782288253\"\u003e\u003cp\u003eジェスチャー認識とモデルトレーニングコンテンツは、グリッパーを超えたインタラクションを拡張し、より豊かなAI制御実験を可能にします。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Inverse kinematics algorithm and MoveIt simulation control screen for DOFBOT SE robotic arm\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python_26de6dac-ab32-4801-bafb-6cba7a9a7767.jpg?v=1782288259\"\u003e\u003cp\u003eROS2運動学とMoveItシミュレーションは、実際のアームで動作を実行する前に軌道を検証するのに役立ちます。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"URDF kinematic simulation model in RViz with trajectory planning, collision detection and spatial grasp examples\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python_0cace1c8-1799-4e1a-8d90-5f252f7cb0ad.jpg?v=1782288266\"\u003e\u003cimg alt=\"ROS robot operating system page: ROS2 Humble badge and cross-platform remote control options (app, PC, handle)\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python_258d303c-0d38-4c57-b87d-fdba3c485e7f.jpg?v=1782288273\"\u003e\u003cp\u003eROS2 Humbleサポートと複数の制御方法—モバイルアプリ、PC制御、ワイヤレスハンドル—は、さまざまな学習セットアップに適しています。\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"Yahboom DOFBOT SE robotic arm app control screen showing gesture grabbing plus remote, tracking, calibration, and sorting modes\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python_9ed6a1ed-bb98-46c1-b6ad-e5a2c485135f.jpg?v=1782288279\"\u003e\u003cp\u003eDOFBOT SEアプリには、リモートコントロール、トラッキング、サーボキャリブレーション、ソーティングモードとともに、ジェスチャーグラビングが含まれています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Yahboom DOFBOT SE 6DOF robotic arm demo with face tracking UI and custom action group learning controls\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python_1d248e84-18a5-4b02-9def-ffe445b120f9.jpg?v=1782288286\"\u003e\u003cp\u003eDOFBOT SEロボットアームは、顔認識トラッキングとカスタムアクショングループ学習をサポートし、繰り返し可能な動作シーケンスを実現します。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Yahboom DOFBOT SE 6-DOF robotic arm with USB camera and labeled joints J1–J6 on base platform\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python_24825301-3021-4fb0-a596-fc7c11e33b4d.jpg?v=1782288293\"\u003e\u003cp\u003eDOFBOT SE 6-DOFロボットアームキットには、USBカメラ、STM32コアボード、明確にラベル付けされたJ1–J6ジョイントが含まれており、オプションでスピーカーとAI音声モジュールのサポートがあります。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Yahboom DOFBOT SE 6DOF robotic arm kit with intelligent serial bus servos and labeled extension board layout\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python_12e3888f-159f-4ac6-bdd8-8ca5faa090a5.jpg?v=1782288300\"\u003e\u003cp\u003eDOFBOT SEキットは、6DOFサーボ駆動アームと、周辺機器や電源の配線用に明確にラベル付けされたポートとヘッダーを提供する拡張ボードを組み合わせています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Yahboom DOFBOT SE kit accessories with USB camera module, 2.4G wireless gamepad receiver board, and voice module\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python_460f4687-6b46-402c-a102-a95208eab8dd.jpg?v=1782288307\"\u003e\u003cp\u003eDOFBOT SEキットには、USBカメラモジュール、受信ボード付きの2.4Gワイヤレスハンドル、スピーカーと配線を備えたAI音声モジュールが含まれており、簡単に統合できます。\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"Yahboom DOFBOT SE course outline displayed on a laptop screen with modules for setup, programming, and vision lessons\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python_4e82fb47-899b-4ad6-b48d-aac16deee7ef.jpg?v=1782288314\"\u003e\u003cp\u003eDOFBOT SEコースの概要は、セットアップ、キャリブレーション、リモートコントロール、プログラミングのレッスンをカバーしており、AIビジョンモジュールも含まれています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Course outline screenshot for Yahboom DOFBOT SE 6DOF robotic arm kit, listing AI large model and ROS2\/Python lessons\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python_5bd67b03-338b-403c-9329-596dedb7caea.jpg?v=1782288321\"\u003e\u003cp\u003eキットの学習概要は、大型モデルの基本、環境設定、APIキーの設定やAI機能の統合などの実践プロジェクトをカバーしています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Yahboom DOFBOT SE tutorial and open-source code list showing course folders and ROS2\/AI video tutorial sections\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python_2bd829a3-2b9b-478f-8c2c-dafeda27cedc.jpg?v=1782288328\"\u003e\u003cp\u003eキットには、AI大型モデル機能とROS2の基本をカバーした構造化されたオープンソースコードリソースとステップバイステップのビデオチュートリアルが含まれています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Yahboom DOFBOT SE robotic arm kit graphic offering 3D model file and technical support\/after-sales service chat examples\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python_a2cb6c3b-a446-4e79-818d-2d8ce02f1be0.jpg?v=1782288335\"\u003e\u003cp\u003eDOFBOT SEキットには、シンプルな3Dモデルファイルへのアクセスが含まれており、アフターサービスによる技術サポートを提供します。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"DOFBOT SE 6DOF robotic arm dimensions drawing with millimeter measurements and key specs like Pi, Ubuntu 22.04 and ROS2 Humble.\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python_1fa3c0eb-1251-4a30-bbde-633599f019b6.jpg?v=1782288342\"\u003e\u003cp\u003eDOFBOT SEには、ミリメートル寸法の概要と、オンボードプラットフォームやUbuntu 22.04、ROS2 Humble、Pythonなどのソフトウェア環境をカバーしたクイックスペックリストが含まれています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Shipping list for Yahboom DOFBOT SE 6DOF robotic arm kit with STM32 core board, camera, controller and cables\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/DOFBOT-SE-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2-Python_c27a73c0-2fd8-4274-9b59-9df8bf94c58c.jpg?v=1782288347\"\u003e\u003cp\u003eDOFBOT SEキットには、ロボットアーム本体とシャーシ、STM32コアボード、ブラケット付きカメラが含まれています。2。4Gワイヤレスハンドル、ケーブル、ツール、および取扱説明書。\u003c\/p\u003e  \n\u003c\/div\u003e","brand":"Yahboom","offers":[{"title":"スタンダードキット","offer_id":53135751708896,"sku":"6000200986-1","price":363.8,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"スーペリアキット","offer_id":53135751741664,"sku":"6000200986-2","price":399.8,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0643\/3210\/3904\/files\/1_50094e44-c569-4b29-919b-fafa81899ec6.jpg?v=1782124337"},{"product_id":"yahboom-jetcobot-robot-arm","title":"Yahboom JetCobot 7自由度ビジュアル協働ロボットアーム（Jetson Nano B01 4GB\/Orin Nano SUPER\/Orin NX SUPER対応）","description":"\u003ch2\u003e概要\u003c\/h2\u003e\u003cp\u003eJetCobotは、NVIDIA Jetsonシリーズの開発ボード（Jetson Nano B01 4GB \/ Jetson Orin Nano SUPER \/ Jetson Orin NX SUPER）をメインコントロールボードとして使用する7軸の視覚協働ロボットアームです。URのようなロボット構成、ROSロボットオペレーティングシステム、逆運動学アルゴリズムを備えており、座標制御、動作計画、把持、仕分け、および関連する視覚インタラクションタスクをサポートします。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eJetCobotはロボットアームとカメラシステムを統合しています。0.3MP USBカメラ（110°の視野角）を搭載し、OpenCV画像処理、機械視覚、深層学習ワークフローをサポートしており、色のインタラクション、顔の検出\/追跡、ラベル認識、モデルのトレーニング、ジェスチャーインタラクションなどの機能を提供します。\u003c\/p\u003e\u003cdiv style=\"text-align:center;\"\u003e\u003ciframe height=\"695\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/IrUk3DUeCis\" title=\"JetCobot 7 axis visual collaborative robotic arm for Jetson NANO 4GB Orin NANO Orin NX\" width=\"1236\"\u003e\u003c\/iframe\u003e\u003c\/div\u003e\u003ch2\u003e主な特徴\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eURのような構成を持つ7-DOF構造:\u003c\/strong\u003e スムーズなボディデザイン、大きな可動範囲、隠れたサーボ配線（比較チャートに記載されている通り）。\u003c\/li\u003e\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003e逆運動学 + ROS ワークフロー:\u003c\/strong\u003e 座標制御と動作計画をサポートします。 \u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eMoveIt + RViz サポート:\u003c\/strong\u003e URDF 逆運動学シミュレーションモデル、MoveIt シミュレーション制御\/軌道計画、衝突検出、および空間グリッピングシナリオを含みます。 \u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eAI ビジュアル認識とターゲット追跡:\u003c\/strong\u003e 色認識と追跡、色ブロックのソート、色ブロックのキャッチ、色の相互作用、顔認識と追跡、およびラベル認識\/インテリジェントスタッキング（Apriltag ラベルコード）。 \u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003e深層学習 \/ モデル訓練:\u003c\/strong\u003e ゴミ分類ワークフローと領域ベースのキャッチ例をサポートします（領域識別：キャッチと配置；領域検出：カスタマイズキャッチ）。 \u003c\/li\u003e\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eMediaPipe開発 \/ AIインタラクションアップグレード:\u003c\/strong\u003e ジェスチャーコントロールアクショングループ、ジェスチャー認識コントロールスタック、ロボットアーム認識と手のひら追跡、そしてジェスチャーポーズコントロールロボットアーム。\u003c\/li\u003e \n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003e複数のコントロール方法:\u003c\/strong\u003e MoveItシミュレーションコントロール、ハンドルコントロール、PCウェブコントロール（Jupyter Labコントロールも表示されます）。\u003c\/li\u003e \n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003e仕様\u003c\/h2\u003e\u003ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\"\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003e製品\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eJetCobot AIビジュアルコラボレーティブロボットアーム\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003e自由度\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e7\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003e最大有効アームスパン\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e270MM\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003e関節回転範囲\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e-153°から153°\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003e繰り返し位置決め精度\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e±0.5mm\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eカメラ\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e0.3MP USBカメラ\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eカメラの視野\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e110°\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eカメラのフレームレート（表示）\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e30fps\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003e視覚的寸法（チャート）\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e平面2D画像\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eグリッパー（表示）\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e電動グリッパー\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eグリッパーの開閉角度（チャート）\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e5cm\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eグリッパーの範囲（表示）\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e20-45mm\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eグリッパーの力（表示）\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e150gの力\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003e構造タイプ（チャート）\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eUR型ロボット構造\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eメインコントロール（チャート）\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eJetson Nano B01 \/ Jetson Orin Nano SUPER \/ Jetson Orin NX SUPER\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003e機能（チャート）\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\u003ctd\u003e相互接続制御; MoveItモーションプランニング; RVizロボットシミュレーション; 2D視覚インタラクション\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003e音声 (チャート)\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\/\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003e表示 (チャート)\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\/\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003ch2\u003eJetsonマスターコントロールオプション (参照チャート)\u003c\/h2\u003e\u003ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\"\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eメインコントロールボード\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eJetson Nano B01 4GB\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eJetson Orin Nano SUPER 4GB\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eJetson Orin Nano SUPER 8GB\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eJetson Orin NX SUPER 8GB\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eJetson Orin NX SUPER 16GB\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003e計算能力\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e0.5TFLOPS (FP16)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e34 TOPS\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e67 TOPS\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e117 TOPS\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e157 TOPS\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eCPU\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4コア Arm Cortex-A57 MPCoreプロセッサ\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e6コア Arm Cortex-A78AE v8.2 64ビットCPU; 1.5MB L2 + 4MB L3\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e6コア Arm Cortex-A78AE v8.2 64ビットCPU; 1.5MB L2 + 4MB L3\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e6コア NVIDIA Arm Cortex-A78AE v8.2 64ビットCPU; 1.5MB L2 + 4MB L3\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e8コア NVIDIA Arm Cortex-A78AE v8.2 64ビットCPU; 2MB L2 + 4MB L3\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eGPU\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e128コア NVIDIA Maxwell GPU\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e512コア NVIDIA AmpereアーキテクチャGPU、16 Tensor Cores搭載\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1024コア NVIDIA AmpereアーキテクチャGPU、32 Tensor Cores搭載\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1024コア NVIDIA AmpereアーキテクチャGPU、32 Tensor Cores搭載\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e1024コア NVIDIA AmpereアーキテクチャGPU、32 Tensor Cores搭載\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eメモリ\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4GB 64ビット LPDDR4 25.6GB\/s\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4GB 64ビット LPDDR5 51GB\/s\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e8GB 128ビット LPDDR5 102 GB\/s\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e8GB 128ビット LPDDR5 102 GB\/s\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e16GB 128ビット LPDDR5 102 GB\/s\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eストレージ\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e16GB eMMC + 64GB Uディスク\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"4\"\u003e256GB SSD\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003e電源\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e5W - 10W\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e7W, 10W, 25W\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e7W, 15W, 25W\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"2\"\u003e10W, 15W, 25W, 40W\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eROSシステムバージョン\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eUbuntu18.04 + ROS1 Melodic\u003c\/td\u003e\n\u003ctd colspan=\"4\"\u003eUbuntu22.04 LTS + ROS2 Humble\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003cp\u003eこのチャートは、複数のJetsonシリーズ制御ボードの使用方法が基本的に同じであることを示しています。異なる制御ボードは主にJetCobotの性能に影響を与えます。\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003e測定された機能\/性能の違い (参考チャート)\u003c\/h2\u003e\u003ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\"\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e\u003cstrong\u003eアイテム\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cstrong\u003eJetson Nano バージョン\u003c\/strong\u003e\u003cbr\u003eプログラム開始時間 \/ プログラム実行フレームレート\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cstrong\u003eJetson Orin Nano SUPER 8GB バージョン\u003c\/strong\u003e\u003cbr\u003eプログラム開始時間 \/ プログラム実行フレームレート\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\n\u003cstrong\u003eJetson Orin NX SUPER 16GB バージョン\u003c\/strong\u003e\u003cbr\u003eプログラム開始時間 \/ プログラム実行フレームレート\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eロボット起動\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e43秒 ロボットアーム初期化完了 \/ \/\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e38秒 ロボットアーム初期化完了 \/ \/\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e37秒 ロボットアーム初期化完了 \/ \/\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e基本的な視覚機能 (色認識)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e6秒 \/ 12秒\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e5秒 \/ 30fps\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e4秒 \/ 30fps\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eYolov5 ゴミ分類\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e31秒 \/ 6秒\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e17秒 \/ 30fps\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e16秒 \/ 30fps\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\u003ctd\u003eMediapipe顔検出\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e13秒 \/ 30秒\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e8秒 \/ 30fps-40fps\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e7秒 \/ 30fps-50fps\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eカラー ブロック トラッキング\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e10秒 \/ 30秒\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e7秒 \/ 30fps\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e5秒 \/ 30fps\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eApriltag タグ コード 認識\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e5秒 \/ 25秒\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e3秒 \/ 30fps\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e3秒 \/ 30fps\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eRVIZ シミュレーション モデリング\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e16秒 \/ 31秒\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e9秒 \/ 31fps\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e7秒 \/ 31fps\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003cp\u003eチャートに表示されるノート: JetCobotはDockerコンテナ技術で構成されていません; それは公式のネイティブイメージ構成機能環境を使用して、全体のマザーボード性能を最大限に引き出します。データは実際のYahboomラボテストからのものであり、Jetson Orin Nano SUPER 4GBと8GBの性能は類似しており、Jetson Orin NX SUPER 8GBと16GBの性能は近いです。\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003e含まれているもの\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003emyCobot280 7-DOF コラボレーティブロボットアーム (JetCobot)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e電動グリッパー\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUSBカメラ\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eJetsonメインコントロール (Jetson Nano B01 \/ Jetson Orin Nano SUPER \/ Jetson Orin NX SUPER, バージョンに応じて)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eOLEDスクリーン (出荷リストチャートに記載)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eアクセサリー (出荷リストチャートに記載)\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eアプリケーション\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eROS学習、運動学、動作計画 (MoveIt \/ RViz)\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e機械視覚およびOpenCVベースのインタラクション実験\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAIインタラクションデモ: 色追跡、ラベル認識 (Apriltag)、ジェスチャー認識、モデルトレーニングワークフロー\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eデスクトップでの把持、仕分け、基本的な座標ベースのピックアンドプレースタスク\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eマニュアル \/ ドキュメント\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\u003cli\u003eチュートリアル: \u003ca href=\"https:\/\/www.yahboom.net\/study\/JetCobot\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\"\u003ehttps:\/\/www.yahboom.net\/study\/JetCobot\u003c\/a\u003e\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\u003cp\u003e販売前の選択支援や販売後のサポートについては、\u003ca href=\"https:\/\/rcdrone.top\/\" rel=\"noopener noreferrer\" target=\"_blank\"\u003ehttps:\/\/rcdrone.top\/\u003c\/a\u003eに連絡するか、メールでsupport@rcdrone.top. してください。\u003c\/p\u003e\u003ch2 id=\"details\"\u003e 詳細\u003c\/h2\u003e\u003cdiv class=\"details-gallery\"\u003e\n\u003cimg alt=\"Comparison chart highlighting JetCobot vs other ROS robotic arm masters, with key specs and features\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/JetCobot-7-axis-visual-collaborative-robotic-arm-for-Jetson.jpg?v=1782282303\"\u003e\u003cp\u003eJetCobotを他のROSマスターコントロールオプションと比較して、アプリケーションに最適なプラットフォームを選択してください。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Specs table for DOFBOT SE ROS master control, listing accuracy, arm span, camera type, and functions\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/JetCobot-7-axis-visual-collaborative-robotic-arm-for-Jetson_aaeae710-13e3-4f24-8b8e-73a5c7b4ef27.jpg?v=1782282309\"\u003e\u003cp\u003e複数のYahboomアームプラットフォームは、類似のROSワークフローを共有していますが、ハードウェアとビジョンオプションはモデルによって異なります。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"DOFBOT-PRO comparison table featuring depth camera option and 3D visual interaction capability\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-JetCobot-7-DOF-Visual-Collaborative-Robotic-Arm-for_84bf5956-5413-46cb-8060-2c158075feb8.webp?v=1782283067\"\u003e\u003cp\u003e深度カメラの構成は、距離を意識した追跡やインタラクションなどの3Dビジョンタスクをサポートします。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"JetCobot comparison chart listing 7-DOF, 270 mm reach, ±0.5 mm repeat accuracy, and UR-like structure\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/JetCobot-7-axis-visual-collaborative-robotic-arm-for-Jetson_efd5eed9-5cfd-4aa6-a271-8b15625020c6.jpg?v=1782282323\"\u003e\u003cp\u003eJetCobotは、協調運動タスクのためにミリメートルレベルの再現性を持つ7-DOF URライクな構造に焦点を当てています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Yahboom JetCobot 7-DOF AI visual collaborative robotic arm kit with base, arm, and packaging\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/JetCobot-7-axis-visual-collaborative-robotic-arm-for-Jetson_e0a9cab0-644c-4626-bd1f-1fa19fcd6150.jpg?v=1782282330\"\u003e\u003cp\u003eYahboom JetCobotは、NVIDIA Jetsonコントロールボードを基にしたデスクトップ7-DOFビジュアルコラボレーティブロボットアームです。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"JetCobot product introduction poster with icons for ROS, MoveIt, RViz, OpenCV, deep learning, and MediaPipe\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/JetCobot-7-axis-visual-collaborative-robotic-arm-for-Jetson_5b86fb6f-b46f-4dd2-8f59-947df63bbeed.jpg?v=1782282336\"\u003e\u003cp\u003e完全なソフトウェアスタックは、ROS制御、MoveIt計画、RVizビジュアライゼーション、およびOpenCVベースのビジョンをサポートします。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Jetson Orin SUPER performance overview graphic comparing Nano B01, Orin Nano, and Orin NX options\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/JetCobot-7-axis-visual-collaborative-robotic-arm-for-Jetson_e1ec7445-e676-4ec6-8ef9-1168a0b129c0.jpg?v=1782282343\"\u003e\u003cp\u003eAIパイプラインに必要な計算に基づいて、Jetson Nano B01、Orin Nano SUPER、またはOrin NX SUPERを選択してください。\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"Jetson series selection matrix for ROS master control, with CPU\/GPU specs, memory, and Ubuntu\/ROS versions\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/JetCobot-7-axis-visual-collaborative-robotic-arm-for-Jetson_90ffa877-a73d-4426-9b58-19d83f01c100.jpg?v=1782282349\"\u003e\u003cp\u003e明確なJetsonの比較は、CPU\/GPUとメモリ容量をROSおよびビジョンのワークロードに合わせるのに役立ちます。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Function operation difference table for JetCobot across Jetson versions, with task timing and FPS metrics\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/JetCobot-7-axis-visual-collaborative-robotic-arm-for-Jetson_dbca39ea-3f4f-464b-b4b2-88f6b67de79b.jpg?v=1782282356\"\u003e\u003cp\u003eパフォーマンスはJetsonコントローラーによって異なりますが、JetCobotの機能セットとコースの例は一貫しています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"JetCobot UR-like robot configuration photo highlighting smooth arm design and hidden wiring concept\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/JetCobot-7-axis-visual-collaborative-robotic-arm-for-Jetson_eca15570-dace-422d-80ba-993fbdf2c547.jpg?v=1782282362\"\u003e\u003cp\u003eURに似た構成は、教室やラボでの使用に適したクリーンなビルドで広範な動作範囲を提供します。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Analysis graphic comparing JetCobot 7-DOF UR-like design vs typical 6-DOF arms, wiring, reach, and control\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/JetCobot-7-axis-visual-collaborative-robotic-arm-for-Jetson_3e251162-beec-404f-84af-fa3bcb43b9c4.jpg?v=1782282370\"\u003e\u003cp\u003e7-DOFレイアウトは、狭い作業スペースでの位置決め、把持、および経路計画の柔軟性を向上させます。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Integrated robotic arm and camera setup scanning color blocks; text notes ±0.5 mm repeat positioning accuracy\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/JetCobot-7-axis-visual-collaborative-robotic-arm-for-Jetson_bd82f7be-85c1-41f5-af18-d71b9971dda3.jpg?v=1782282376\"\u003e\u003cp\u003e統合されたUSBカメラは、複雑な外部カメラセットアップなしで視覚的なピッキングおよびソーティングワークフローを可能にします。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"AI visual recognition and target tracking examples: color sorting, grabbing, interaction, tag stacking, tracking\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/JetCobot-7-axis-visual-collaborative-robotic-arm-for-Jetson_33c4bf44-5901-4d97-865e-30b2428f3a77.jpg?v=1782282382\"\u003e\u003cp\u003e組み込みデモは、色認識、ブロックソーティング、タグベースのスタッキング、およびトラッキングベースのインタラクションをカバーしています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Deep learning and MediaPipe feature panel: model training, region detection grabbing, gesture recognition control\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/JetCobot-7-axis-visual-collaborative-robotic-arm-for-Jetson_3667f00d-b2cb-4ade-8881-98a34defc6c1.jpg?v=1782282389\"\u003e\u003cp\u003eディープラーニングモデルのトレーニングとMediaPipeジェスチャーインタラクションを使用して、より応答性の高いピックアンドプレースタスクを構築します。\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"MoveIt kinematics and planning collage for JetCobot, including URDF model, collision detection, and spatial grip\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-JetCobot-7-DOF-Visual-Collaborative-Robotic-Arm-for_2481be8e-2806-47bd-a138-4dd57560895c.webp?v=1782283096\"\u003e\u003cp\u003eMoveItおよびURDFモデルは、ハードウェアで実行する前にシミュレーション、軌道計画、および衝突チェックをサポートします。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Cross-platform remote control options: web-based JupyterLab control and USB gamepad teleoperation\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/JetCobot-7-axis-visual-collaborative-robotic-arm-for-Jetson_ad599ce9-0cb2-4eab-a518-3f75222b6bd0.jpg?v=1782282413\"\u003e\u003cp\u003eブラウザベースのJupyter環境またはUSBゲームパッドを通じてJetCobotを制御し、迅速なテストとデモを行います。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Inverse kinematics algorithm graphic with multi-pose arm overlay for coordinate-based positioning control\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/JetCobot-7-axis-visual-collaborative-robotic-arm-for-Jetson_ab06a26e-32dd-43b6-af1c-3c8e75002fd4.jpg?v=1782282418\"\u003e\u003cp\u003e逆運動学により、繰り返し可能な位置決めと一貫したエンドエフェクタの向きを実現するための座標入力が可能です。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"7-DOF collaborative robot joint map labeled J1–J7 on JetCobot arm beside a laptop and Jetson carrier base\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/JetCobot-7-axis-visual-collaborative-robotic-arm-for-Jetson_ff4f27c9-6142-4345-9339-52b0badca18d.jpg?v=1782282424\"\u003e\u003cp\u003e7つの関節（J1–J7）は、動作計画と協調把持のための追加の柔軟性を提供します。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"JetCobot robotic arm working radius diagram with 270mm reach and J1 base rotation range ±153°\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/JetCobot-7-axis-visual-collaborative-robotic-arm-for-Jetson_3dd4ecc7-0109-42f3-9c24-0939f2c56476.jpg?v=1782282430\"\u003e\u003cp\u003eJetCobotは、最大270mmの有効アームスパン（グリッパーなし）を提供し、J1ベースの回転は±153°、繰り返し精度は±0.5mmです。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Graphic describing ROS Robot Operating System support for Yahboom JetCobot, listing ROS2 Humble and ROS1 Melodic.\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/JetCobot-7-axis-visual-collaborative-robotic-arm-for-Jetson_4866e742-6434-40a6-843f-03feeb456565.jpg?v=1782282436\"\u003e\u003cp\u003eJetCobotはROSロボットオペレーティングシステムを基盤に構築されており、ROS2 HumbleおよびROS1 Melodicとの互換性をリストしています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"JetCobot robotic arm beside a monitor showing MoveIt simulation control interface for a 7-DOF collaborative arm\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/JetCobot-7-axis-visual-collaborative-robotic-arm-for-Jetson_b3313966-865b-4396-9981-fb80a331e21c.jpg?v=1782282442\"\u003e\u003cp\u003eMoveItシミュレーションサポートにより、JetCobotロボットアームはハードウェアで実行する前に仮想環境でテストおよび制御できます。\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"Yahboom JetCobot robotic arm kit with gripper, USB HD camera, OLED screen, suction-cup base and metal chassis\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/JetCobot-7-axis-visual-collaborative-robotic-arm-for-Jetson_6d005e8f-795c-4a88-a0fe-6ea5ac025c3d.jpg?v=1782282448\"\u003e\u003cp\u003eJetCobotアームキットは、グリッパー、USB HDカメラ、OLEDスクリーン、安定したデスクトップセットアップのための吸引カップベースを組み合わせています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Yahboom JetCobot robotic arm with USB HD camera module and motorized gripper mounted on the end effector\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/JetCobot-7-axis-visual-collaborative-robotic-arm-for-Jetson_e2a9bcc9-b877-484f-931c-6060e803ac68.jpg?v=1782282454\"\u003e\u003cp\u003eJetCobotアームは、コンパクトな電動グリッパーとUSB HDカメラ（480p、30 fps、110°の視野）を組み合わせて、視覚ガイドによるピッキングと配置作業を行います。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"JetCobot course outline table listing lessons on assembly, ROS\/Ubuntu setup, SLAM, AI vision, tracking, and grasping\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/JetCobot-7-axis-visual-collaborative-robotic-arm-for-Jetson_0ffe5546-ccc4-4f1a-8477-07c0546702bd.jpg?v=1782282461\"\u003e\u003cp\u003eJetCobotカリキュラムは、セットアップと組み立て、ROS\/Ubuntuの基本、SLAMマッピング、MediaPipeを用いたAIビジョン、視覚追跡と把握の演習をカバーしています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"JetCobot tutorial materials page with download folders and course sections, plus study link yahboom.net\/study\/JetCobot\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/JetCobot-7-axis-visual-collaborative-robotic-arm-for-Jetson_a5611231-0544-435e-a6f1-6c183c89b9cd.jpg?v=1782282467\"\u003e\u003cp\u003eJetCobotのチュートリアル資料には、整理されたダウンロードフォルダーやAIビジュアルの基本、Mediapipeなどのコースコンテンツが含まれており、学習リンクはyahboom.net\/study\/JetCobotにあります。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Course resource overview for Yahboom JetCobot, listing AI visual tracking\/grabbing, MoveIt, ROS2 tutorials, and Python code\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/JetCobot-7-axis-visual-collaborative-robotic-arm-for-Jetson_d3ec8db1-b973-416d-8731-086ebdb6d5e3.jpg?v=1782282473\"\u003e\u003cp\u003eJetCobotの学習リソースには、AIビジュアル追跡とグラビングコース、MoveItチュートリアル、ROS2の基本、オープンなPythonソースコードが含まれています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"JetCobot robotic arm with gripper dimension drawing showing overall height and base footprint measurements in mm\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/JetCobot-7-axis-visual-collaborative-robotic-arm-for-Jetson_72c5e71d-9f4d-49dd-8806-42337a7bc578.jpg?v=1782282479\"\u003e\u003cp\u003eグリッパーの寸法はミリメートルで提供されており、マウントスペースと全体のアームクリアランスを計画するのに役立ちます。\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"JetCobot 7-DOF visual collaborative robotic arm specs table with Python support, ROS options, and camera details\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/JetCobot-7-axis-visual-collaborative-robotic-arm-for-Jetson_b5ff15d3-ad07-476e-846e-4ab9f0713144.jpg?v=1782282485\"\u003e\u003cp\u003eJetCobotは、Jetson Nano B01およびJetson Orin Nano\/NXのROSオプションを使用したPythonプログラミングをサポートし、固定焦点の0.3MPカメラ（480P、30fps、110°広角）を備えています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Yahboom JetCobot shipping list with gripper, USB camera, chassis parts, power adapter, cables, and Jetson accessory options\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/JetCobot-7-axis-visual-collaborative-robotic-arm-for-Jetson_35be5862-c547-481f-b53f-986a2b5d3af9.jpg?v=1782282491\"\u003e\u003cp\u003eJetCobotキットには、グリッパー、USBカメラ、シャーシコンポーネント、電源アダプター、配線が含まれており、オプションのJetson Nano\/Orinアクセサリーがリストされています。\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"Yahboom","offers":[{"title":"Jetson NANO 4GB付き","offer_id":53135867576544,"sku":"3000200636-1","price":1167.8,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"Jetson Orin NANO 4GB 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(B01\/SUB)上でのROS2開発とPython3プログラミングのために設計されています。6自由度のデスクトップロボティックアームとUSB HDカメラを統合し、色追跡、ジェスチャー認識、顔追跡、視覚的インタラクション、デモのソーティングなどのAIビジョンアプリケーションをサポートします。構造は、2mm厚のアルミニウム合金ブラケットと安定した設置のための吸引カップシャーシを含む、緑色の酸化アルミニウム合金を使用しています。\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003e主な特徴\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003e6自由度アーム + カメラ統合:\u003c\/strong\u003e “ロボティックアーム–カメラ統合”と“6自由度”。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eROS2開発:\u003c\/strong\u003e ROS2 Humbleが指定されています（Docker + ROS2 Humble）。RVizロボットシミュレーションとMoveItモーションプランニングをサポートします。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eAIビジョン\u0026amp; インタラクションスタック:\u003c\/strong\u003e OpenCV、MediaPipe、YOLOv11、逆運動学アルゴリズム。\u003c\/li\u003e\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eマルチモーダルAI大規模モデル融合（リストされた機能）：\u003c\/strong\u003e スケーラブルRAG知識ベース、テキストの意味理解、自然な音声対話、視覚シーン理解。 \u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003e制御方法：\u003c\/strong\u003e Android\/iOSモバイルアプリ、PCホストコンピュータ制御、USB有線リモコン（標準）。 \u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003e初心者向けのセットアップ：\u003c\/strong\u003e 出荷前に事前組み立て済み；プラグアンドプレイ用の工場イメージ付きTFカード；アプリQRコードネットワーク設定；チュートリアルとコードが提供されます。 \u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eサーボ\u0026amp; 拡張： \u003c\/strong\u003e 6 HQサーボ；Jetson NANO、Raspberry Pi、Arduino、Micro:bitに対応した多機能拡張ボード。サーボ構成は5×15KGバスサーボ + 1×6KGバスサーボとしてリストされています。 \u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003e仕様\u003c\/h2\u003e\u003ctable\u003e\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e製品\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eDOFBOT AI 大型モデルビジュアルロボットアーム\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e自由度\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e6\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eアームスパン\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e350mm\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eグリッパー開閉\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e6cm\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e繰り返し位置決め精度\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e±0.5mm\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eカメラ\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eUSB HDカメラ\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e視覚寸法\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e平面2D画像\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e音声\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eAI大規模モデル音声モジュール + スピーカー\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eディスプレイ\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e\/\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e構造タイプ\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e従来のロボットアーム構造\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eROSシステム\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eDocker + ROS2 Humble\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e機能（リスト）\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e相互接続制御; MoveIt動作計画; RVizロボットシミュレーション; 2D視覚インタラクション; 音声インタラクション; AI大規模モデル\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eメインコントローラー（リスト）\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eRaspberry Pi \/ Jetson Nano B01\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003e材料（構造）\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003eグリーン酸化アルミニウム合金; アルミニウム合金ブラケット厚さ2mm\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd\u003eベース\u003c\/td\u003e\n\u003ctd\u003e吸引カップシャーシ\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\u003c\/tbody\u003e\u003c\/table\u003e\u003ch2\u003eJetson NANO 4GB SUB ノート (リスト)\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eJetson NANO 4GB SUBは、クアッドコアCortex-A57 CPU、128コアMaxwell GPU、4GB LPDDRメモリ、472GFLOPの計算能力を備えています。\u003c\/li\u003e\u003cli\u003eサポートされているAIフレームワーク: TensorFlow, Pytorch, caffe\/caffe2, Keras, MXNETなど。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eJetson NANO 4GB SUBは\u003cstrong\u003eオプション\u003c\/strong\u003e. \u003c\/li\u003eとしてマークされています。\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eAIビジョン \u0026amp;大規模モデルデモ（表示される例）\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n \u003cli\u003eAIビジョンのインタラクティブ機能: 色認識トラッキング、色ブロックの取得、色のインタラクション、キャッチゲーム、ゴミの分別、色ブロックの積み重ね。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eMediaPipe機械学習デモ: ジェスチャー制御ロボットアームアクショングループ、ジェスチャー認識スタッキング、手のひら認識\/トラッキング、腕の姿勢制御。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eマルチモーダル大規模モデルアプリケーション: ビデオ分析、長コマンドモーションコントロール、インテリジェントハンドリング、3D空間のソーティング。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e具現化されたインテリジェンスアプリケーション: 色ブロックを元の位置に戻す、視覚トラッキング（KCF）、ゴミの分別（YOLOv11）、意図推論（RAGナレッジベース）。\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e提供された資料からのメモ：\u003c\/strong\u003e「モデルのトレーニングはユーザーによって行う必要があります。」いくつかのシーンプロップ（e.g. 、ゴミ箱）はディスプレイプロップとして説明されており、含まれていません。\u003c\/p\u003e\u003ch2\u003e MoveIt \/ RVizシミュレーション \u0026amp; プランニング（リストに記載）\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e MoveItシミュレーション制御と軌道計画。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eRViz視覚操作によるURDFサポート（ドラッグアンドドロップ制御、プリセット位置制御、障害物回避）。\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e衝突検出と「空間グリッピング」がサポートされているシミュレーション機能として示されています。\u003c\/li\u003e\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003e含まれているもの\u003c\/h2\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e出荷前に組み立てられたDOFBOTロボットアーム\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e工場イメージファイル付きTFカード\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUSB有線リモコン（標準）\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003ch2\u003eチュートリアル \/ ビデオ\u003c\/h2\u003e\u003cp\u003eオンラインチュートリアル: \u003ca href=\"http:\/\/www.yahboom.net\/study\/Dofbot-Jetson_nano\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"\u003ehttp:\/\/www.yahboom.net\/study\/Dofbot-Jetson_nano\u003c\/a\u003e\u003c\/p\u003e\u003ciframe height=\"539\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/cVIAQJe-gYc\" title=\"What can Yahboom ai large model robotic arm do for you\" width=\"943\"\u003e\u003c\/iframe\u003e\u003ciframe height=\"695\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/ItNkqKXdRGk\" title=\"Yahboom DOFBOT AI Vision Robotic Arm with ROS Python programming for Jetson NANO 4GB(B01\/SUB)\" width=\"1236\"\u003e\u003c\/iframe\u003e\u003ch2\u003eサポート\u003c\/h2\u003e\u003cp\u003e互換性に関する質問（Jetson\/Raspberry Piコントローラーオプション）、構成確認、またはアフターサポートについては、\u003ca href=\"https:\/\/rcdrone.top\/\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"\u003ehttps:\/\/rcdrone.top\/\u003c\/a\u003eに連絡するか、メールで\u003ca href=\"mailto:support@rcdrone.top\"\u003esupport@rcdrone.top\u003c\/a\u003e. \u003c\/p\u003e \u003ch2 id=\"details\"\u003e詳細\u003c\/h2\u003e\u003cdiv class=\"details-gallery\"\u003e\n\u003cimg alt=\"DOFBOT AI vision robotic arm overview table for Jetson Nano B01—6-DOF, 350mm reach, USB HD camera\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_f5e9942c-55bd-4d29-a619-cd83b5109a78.jpg?v=1782219438\"\u003e\u003cp\u003eDOFBOTは、350mmのリーチと±0.5mmの再現性を持つ、6自由度デスクトップアームとUSB HDカメラを組み合わせて、ROS2 Python AIビジョン開発を行います。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"DOFBOT SE spec comparison table—PC virtual machine control, 6-DOF arm, USB HD camera, ROS features\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_c05ede1e-bc2c-4751-a58c-fd1b4436e0fc.jpg?v=1782219444\"\u003e\u003cp\u003ePC環境からJetsonベースのAI開発まで、ラボのセットアップに合った制御プラットフォームを選択してください。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"DOFBOT-PRO comparison chart with depth camera option and 3D visual interaction features\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_13e4787e-f2cf-4a71-912a-6cc81ada1ce4.jpg?v=1782219450\"\u003e\u003cp\u003eアップグレードされた構成は、より高度な認識デモのために深度ビジョンと3Dインタラクションオプションを追加します。\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"JETCOBOT comparison table highlighting 7-DOF arm, 270mm reach, and ROS interconnection features\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_fbe95d00-1eba-44a5-8491-cb1e69a350ca.jpg?v=1782219455\"\u003e\u003cp\u003e異なるリーチや自由度のレイアウトが必要な場合、代替アーム構成が利用可能です。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Yahboom DOFBOT AI large model visual robotic arm product poster with 6-DOF camera integration\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_3abeab50-06ce-4d27-a08b-4a03350d7ca0.jpg?v=1782219462\"\u003e\u003cp\u003eガイド付き学習、テスト、迅速なROS2実験のために準備されたプリアセンブルされたDOFBOTプラットフォーム。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Feature highlights for DOFBOT—multimodal AI fusion, 6-DOF camera arm, apps, and algorithm frameworks\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_10d0db9b-42f2-43a7-b931-03df3b52e1c8.jpg?v=1782219468\"\u003e\u003cp\u003eOpenCVスタイルのビジョンワークフローと、1つのデスクトップシステムでの高レベルのインタラクションプロジェクトをサポートするように構築されています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Jetson Nano 4GB SUB computing-power poster with DOFBOT arm and optional Jetson board\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_051b5e18-4c23-4126-824b-648b8cd51799.jpg?v=1782219473\"\u003e\u003cp\u003eオプションのJetson Nano 4GB SUBは、エッジAIビジョンタスクとPython開発のためのオンボードコンピュートを提供します。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Multimodal large model application examples—video analysis, long-command control, intelligent handling, sorting\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_20c32e94-6135-49ab-a731-be6e1909e9a3.jpg?v=1782219480\"\u003e\u003cp\u003eデモワークフローは、自然なインタラクション、タスク実行、および基本的なソートシナリオをカバーし、実践的な練習を提供します。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Embodied intelligence demos—color block placement, visual tracking, garbage sorting, and intent inference\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_b9a2e727-22dc-40b0-aa23-0dfb844845aa.jpg?v=1782219487\"\u003e\u003cp\u003eビジョンガイドの行動には、ターゲットの追跡やシンプルなピックアンドプレーススタイルのアクションの実行が含まれます。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Fun AI large model gameplay grid—math, problem solving, nutrition, spelling, pointing, and cooking prompts\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_fd703894-83dc-402e-aad9-ab803899b4e6.jpg?v=1782219493\"\u003e\u003cp\u003eインタラクティブラーニングゲームは、教室に適した形式でビジョンプラス言語スタイルのタスクを探求するのに役立ちます。\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"AI vision interactive functions—color tracking, catch game, grab blocks, gesture color interaction, sorting\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_e774df22-82c9-4d4d-8766-514bed145656.jpg?v=1782219499\"\u003e\u003cp\u003eコアビジョンデモには、色認識と追跡、インタラクティブな「キャッチ」プレイ、ルールベースのソーティングが含まれます。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"MediaPipe machine learning and inverse kinematics page with gesture control, training, and IK diagram\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_76434066-d493-4bcc-bfdf-0fa634ff9217.jpg?v=1782219505\"\u003e\u003cp\u003eジェスチャーベースのインタラクションコンセプト、モデルトレーニングの例、逆運動学のモーションコントロールが含まれます。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"MoveIt simulation control page showing RViz visualization, URDF, trajectory planning, and collision detection\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_7eaaba9e-b76f-4fe2-b157-d26825928475.jpg?v=1782219512\"\u003e\u003cp\u003eMoveItをRVizシミュレーションおよびモーションプランニングと共に使用して、ライブ実行前に軌道と把持ロジックをテストします。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"ROS robot operating system and ROS2 Humble page with cross-platform remote control options\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_daada76a-6c22-43e7-9c66-64327eb03e4c.jpg?v=1782219518\"\u003e\u003cp\u003eROS2 Humbleサポートは、モバイルアプリ、PCコントロール、USB有線リモートオプションと組み合わせて、柔軟な操作を提供します。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Mobile app gameplay page with gesture grasping, face tracking (blurred), and custom action group learning\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_4ae522b7-4532-48e4-a04f-43b55557a927.jpg?v=1782219525\"\u003e\u003cp\u003eアプリベースのコントロールは、ジェスチャー駆動のプレイ、追跡デモ、および繰り返し可能な動作のためのカスタムアクショングループを追加します。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"6-DOF robotic arm labeled joints J1–J6 with USB camera mounted above gripper on desktop base\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_59754790-1b0c-47b6-a780-1167e18b466b.jpg?v=1782219531\"\u003e\u003cp\u003e6つの関節（J1–J6）は、ビジョンガイドの操作と教育動作のためのコンパクトな作業空間を提供します。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Hardware configuration collage—anodized aluminum arm, bus servos, antennas, control boards, optional modules\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_e4e44e8c-eec2-492c-bb94-7bd925da0973.jpg?v=1782219536\"\u003e\u003cp\u003eモジュラーハードウェアオプションには、バスサーボ、拡張\/制御ボード、ネットワーキング、およびオプションの音声コンポーネントが含まれます。\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"Intelligent serial bus servo specs and DOFBOT robot arm expansion board pinout diagram\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_b404a7b4-c48f-4aaf-ad3f-b5fb89cf4ad6.jpg?v=1782219543\"\u003e\u003cp\u003e拡張ボードとシリアルバスサーボは配線を簡素化し、アームをアドオンで拡張するのを容易にします。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Yahboom DOFBOT robotic arm USB camera module with lens mount, plus AI voice module board and speaker set\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_a16057f7-ff34-428d-8b33-f11aaa6e3aba.jpg?v=1782219549\"\u003e\u003cp\u003eDOFBOTキットにはUSBカメラモジュール（480p\/30fps、110°）と、視覚および音声入力用の小型スピーカーを備えたAI音声モジュールが含まれています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Yahboom DOFBOT Jetson Nano tutorial page on a laptop, promoting 200+ courses for the 6-DOF robotic arm\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_65919fd0-3817-465d-ac72-e52746e74624.jpg?v=1782219555\"\u003e\u003cp\u003eYahboom DOFBOTのトレーニングリソースには、視覚ロボットアームのセットアップとプログラミングを学ぶための200以上の体系的なコースが含まれています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"DOFBOT course syllabus table for Yahboom DOFBOT AI vision robotic arm training, with modules and lesson outlines\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_33144a5c-5e33-416e-88cb-bb5332ef9c68.jpg?v=1782219562\"\u003e\u003cp\u003e付属のDOFBOTコースシラバスには、セットアップと学習をガイドするためのトレーニングモジュールとレッスンの概要が示されています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Infographic listing open-source code, tutorials, 3D model files, and support resources for Yahboom DOFBOT arm\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_26944d39-ca50-482b-bfe4-89632aea6259.jpg?v=1782219568\"\u003e\u003cp\u003eYahboom DOFBOTにはオープンソースコードと詳細なチュートリアル、さらに3Dモデルファイルとアフターセールスの技術サポートリソースが含まれています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Dimension drawing and spec table for Yahboom DOFBOT 6-DOF vision robotic arm, with side and top views\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_aec92382-fa5c-4dfd-827a-bbfa5c9d77d8.jpg?v=1782219574\"\u003e\u003cp\u003eDOFBOT 6-DOFロボットアームには、取り付けと作業スペースのクリアランスを計画するのに役立つ寸法図と仕様表が含まれています。\u003c\/p\u003e\u003cimg alt=\"Shipping list for Yahboom DOFBOT robotic arm kit with camera, OLED display, USB handle, cables, tools and manual\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_9fbc29a0-34ae-4443-867d-911e9908e56c.jpg?v=1782219580\"\u003e\u003cp\u003eDOFBOTキットには、ロボットアームの組み立て、カメラ、OLEDディスプレイ、コントローラーハンドル、ケーブル、吸引カップ、ネジ、工具、およびマニュアルが含まれています。\u003c\/p\u003e\n\u003cimg alt=\"Jetson Nano accessories list showing Jetson Nano 4GB board, cooling fan, SD card, Wi‑Fi card, and ribbon cable\" loading=\"lazy\" src=\"https:\/\/rcdrone.top\/cdn\/shop\/files\/Yahboom-DOFBOT-AI-Large-Model-Vision-Robotic-Arm-with-ROS2_488fe8af-bcb6-4b6a-b187-3dd1507fb2af.jpg?v=1782219586\"\u003e\u003cp\u003eJetson Nanoアクセサリーには、Nano 4GBボード（オプション）、冷却ファン、SDカード、ワイヤレスネットワークカード、およびリボンケーブルが含まれています。\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e","brand":"Yahboom","offers":[{"title":"標準-なし \/ Jetson NANO 4GB","offer_id":53137531601120,"sku":"6000200969-1","price":411.8,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"標準付き \/ Jetson NANO 4GB","offer_id":53137531633888,"sku":"6000200969-2","price":675.8,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"優れた-なし \/ Jetson NANO 4GB","offer_id":53137531666656,"sku":"6000200969-3","price":447.8,"currency_code":"USD","in_stock":true},{"title":"スーパーウィズ \/ Jetson NANO 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