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DOFBOT Pro 6自由度 3D深度認識ロボットアーム(Jetson Nano 4GB / Orin Nano SUPER / Orin NX SUPER対応)

DOFBOT Pro 6自由度 3D深度認識ロボットアーム(Jetson Nano 4GB / Orin Nano SUPER / Orin NX SUPER対応)

Yahboom

通常価格 $603.80 USD
通常価格 セール価格 $603.80 USD
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メインコントロールボード
バージョン
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概要

DOFBOT PROは、ROS教育と開発のために設計されたデスクトップレベルの3D AIビジョンロボティックアーム です。6自由度の動作ジョイント構造、3D深度カメラ、NVIDIA Jetsonシリーズの制御ボードを組み合わせて、ROSを通じて複雑な動作制御を簡素化し、前方/逆運動学および視覚認識による3D空間の認識、追跡、把持を実現します。

ビデオ

主な特徴

  • Jetsonプラットフォームの互換性: 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。
  • 3D深度ポイントクラウド認識: 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。
  • ROS動作計画とシミュレーション: 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。
  • 6-DOF アルミ合金構造: 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。
  • クロスプラットフォーム制御: 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。
  • マルチモーダル / 大規模モデルの概念(提供される通り): 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。
  • リストされたアルゴリズムフレームワーク: 逆運動学アルゴリズム、YOLOv11、OpenCV、MediaPipe。

製品選択および技術サポートについては、https://rcdrone.top/までお問い合わせいただくか、メールで [email protected].

仕様

DOFBOT-PRO(ロボットアームシステム)

マスターコントロール Jetson Nano B01 / Jetson Orin Nano SUPER / Jetson Orin NX SUPER
自由度 6
アームスパン 350mm
グリッパー開閉 6cm
再現性のある位置決め精度 ±0.5mm
構造タイプ 従来のロボットアーム構造
カメラ DABAI DCW2 深度カメラ
視覚的次元 深度距離情報を持つ3D画像
音声 AI大規模モデル音声モジュール + スピーカー
ディスプレイ 10.1インチディスプレイ
機能 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
位置決め(記載の通り) 組み込みAI / AI大規模モデル / 3D深度視覚ロボットアーム

ROSロボットアーム構成(リストに記載)

バージョン スタンダードバージョン アルティメットバージョン
制御基板 Jetson Nano B01; Jetson Orin Nano SUPER 4GB/8GB; Jetson Orin Nano SUPER 8GB/16GB Jetson Nano B01; Jetson Orin Nano SUPER 4GB/8GB; Jetson Orin Nano SUPER 8GB/16GB
音声モジュール 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
深度カメラ DABAI DCW2 深度カメラ
ディスプレイ/ HD 10.1インチタッチスクリーン

コントローラー選択推奨 (Jetsonボード仕様表示)

アイテム Jetson Nano B01 4GB Jetson Orin Nano SUPER 4GB Jetson Orin Nano SUPER 8GB Jetson Orin NX SUPER 8GB Jetson Orin NX SUPER 16GB
計算能力 0.5TFLOPS (FP16) 34 TOPS 67 TOPS 117 TOPS 157 TOPS
CPU クアッドコア Arm Cortex-A57 MPCoreプロセッサ 6コア Arm Cortex-A78AE v8.2 64ビットCPU; 1.5MB L2 + 4MB L3 6コア Arm Cortex-A78AE v8.2 64ビットCPU; 1.5MB L2 + 4MB L3 6コア NVIDIA Arm Cortex A78AE v8.2 64ビットCPU; 1.5MB L2 + 4MB L3 8コア NVIDIA Arm Cortex A78AE v8.2 64ビットCPU; 2MB L2 + 4MB L3
GPU 128コアNVIDIA Maxwell GPU 512コアNVIDIA AmpereアーキテクチャGPU、16 Tensor Cores搭載 1024コアNVIDIA AmpereアーキテクチャGPU、32 Tensor Cores搭載 1024コアNVIDIA AmpereアーキテクチャGPU、32 Tensor Cores搭載 1024コアNVIDIA AmpereアーキテクチャGPU、32 Tensor Cores搭載
メモリ 4GB 64ビットLPDDR4; 25.6GB/s 4GB 64ビット LPDDR5; 51GB/s 8GB 128ビット LPDDR5; 102GB/s 8GB 128ビット LPDDR5; 102GB/s 16GB 128ビット LPDDR5; 102GB/s
ストレージ 16GB eMMC + 64GB Uディスク 256GB SSD
電力 5W - 10W 7W , 10W , 25W 7W , 15W , 25W 10W , 15W , 25W , 40W 10W , 15W , 25W , 40W
ROSシステムバージョン Ubuntu18.04 + Docker + ROS2 Humble Ubuntu22.04 LTS + ROS2 Humble

機能動作の違い(測定結果を示す)

バージョン Jetson Nano B01 4GB Jetson Orin Nano SUPER 8GB Jetson Orin NX SUPER 16GB
ロボット起動(プログラム開始時間) 62秒 49秒 48秒
2D顔追跡(プログラム開始時間 / プログラム実行フレーム) 4秒 / 10fps 7秒 / 30fps 7秒 / 30fps
2D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) 7秒 / 6fps 6秒 / 30fps 6秒 / 30fps
2D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) 10秒 / 5fps 7秒 / 30fps 6秒 / 30fps
MoveIt (プログラム開始時間 / プログラム実行フレーム) 45秒 / 6fps 43秒 / 30fps 38秒 / 30fps
3D-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) 64秒 / 5fps 9秒 / 30fps 6秒 / 30fps
3D-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) 9秒 / 6fps 5秒 / 14fps 3秒 / 15fps
3D-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) 8秒 / 10fps 4秒 / 14fps 2秒 / 15fps
AI 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) 40秒 / 5fps 25秒 / 30fps 20秒 / 30fps

アプリケーション

  • 3Dビジョン検出と把持; 空間認識; 物体追跡; 3Dソーティング
  • 深度測定(距離測定)、形状認識、高さ測定、体積測定
  • 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
  • AI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
  • 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

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。

マニュアル

チュートリアルリンク: http://www.yahboom.net/study/DOFBOT-Pro

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