Yahboom DOFBOT AI大型モデルビジョンロボットアーム（6自由度）ROS2 Python Jetson NANO 4GB B01/SUB用

概要

Yahboom DOFBOTは、AI大規模モデルビジョンロボティックアーム であり、Jetson NANO 4GB (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。

主な特徴

• 6自由度アーム + カメラ統合: “ロボティックアーム–カメラ統合”と“6自由度”。
• ROS2開発: 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。
• AIビジョン& インタラクションスタック: OpenCV、MediaPipe、YOLOv11、逆運動学アルゴリズム。
• マルチモーダルAI大規模モデル融合（リストされた機能）： 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。
• 制御方法： 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）。
• 初心者向けのセットアップ： 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。
• サーボ& 拡張： 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。

仕様

Jetson NANO 4GB SUB ノート (リスト)

• Jetson 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。
• 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。
• Jetson NANO 4GB SUBはオプション.
としてマークされています。

AIビジョン &大規模モデルデモ（表示される例）

• AI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。
• MediaPipe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。
• 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。
• 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）。

提供された資料からのメモ：「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。

MoveIt / RVizシミュレーション & プランニング（リストに記載）

• MoveItシミュレーション制御と軌道計画。
• RViz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）。
• 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。

含まれているもの

• 出荷前に組み立てられたDOFBOTロボットアーム
• 工場イメージファイル付きTFカード
• USB有線リモコン（標準）

チュートリアル / ビデオ

オンラインチュートリアル: http://www.yahboom.net/study/Dofbot-Jetson_nano

サポート

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、https://rcdrone.top/に連絡するか、メールで[email protected].

詳細

DOFBOT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。

PC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。

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。

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。

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。

OpenCV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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

MoveIt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。

ROS2 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。

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。

6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。

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。

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。

DOFBOT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。

Yahboom 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。

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。

Yahboom 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。

DOFBOT 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。

DOFBOT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。

Jetson 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。