概要
JetCobot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。
JetCobot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。
主な特徴
- URのような構成を持つ7-DOF構造: 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)。
- 逆運動学 + ROS ワークフロー: 座標制御と動作計画をサポートします。
- MoveIt + RViz サポート: 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。
- AI ビジュアル認識とターゲット追跡: 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)。
- 深層学習 / モデル訓練: 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)。
- MediaPipe開発 / AIインタラクションアップグレード: 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。
- 複数のコントロール方法: 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)。
仕様
| 製品 | JetCobot AIビジュアルコラボレーティブロボットアーム |
| 自由度 | 7 |
| 最大有効アームスパン | 270MM |
| 関節回転範囲 | -153°から153° |
| 繰り返し位置決め精度 | ±0.5mm |
| カメラ | 0.3MP USBカメラ |
| カメラの視野 | 110° |
| カメラのフレームレート(表示) | 30fps |
| 視覚的寸法(チャート) | 平面2D画像 |
| グリッパー(表示) | 電動グリッパー |
| グリッパーの開閉角度(チャート) | 5cm |
| グリッパーの範囲(表示) | 20-45mm |
| グリッパーの力(表示) | 150gの力 |
| 構造タイプ(チャート) | UR型ロボット構造 |
| メインコントロール(チャート) | Jetson Nano B01 / Jetson Orin Nano SUPER / Jetson Orin NX SUPER |
| 機能(チャート) | 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 |
| 音声 (チャート) | / |
| 表示 (チャート) | / |
Jetsonマスターコントロールオプション (参照チャート)
| メインコントロールボード | 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 | 4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 102 GB/s | 8GB 128ビット LPDDR5 102 GB/s | 16GB 128ビット LPDDR5 102 GB/s |
| ストレージ | 16GB eMMC + 64GB Uディスク | 256GB SSD | |||
| 電源 | 5W - 10W | 7W, 10W, 25W | 7W, 15W, 25W | 10W, 15W, 25W, 40W | |
| ROSシステムバージョン | Ubuntu18.04 + ROS1 Melodic | Ubuntu22.04 LTS + ROS2 Humble | |||
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。
測定された機能/性能の違い (参考チャート)
| アイテム |
Jetson Nano バージョン プログラム開始時間 / プログラム実行フレームレート |
Jetson Orin Nano SUPER 8GB バージョン プログラム開始時間 / プログラム実行フレームレート |
Jetson Orin NX SUPER 16GB バージョン プログラム開始時間 / プログラム実行フレームレート |
| ロボット起動 | 43秒 ロボットアーム初期化完了 / / | 38秒 ロボットアーム初期化完了 / / | 37秒 ロボットアーム初期化完了 / / |
| 基本的な視覚機能 (色認識) | 6秒 / 12秒 | 5秒 / 30fps | 4秒 / 30fps |
| Yolov5 ゴミ分類 | 31秒 / 6秒 | 17秒 / 30fps | 16秒 / 30fps |
| Mediapipe顔検出 | 13秒 / 30秒 | 8秒 / 30fps-40fps | 7秒 / 30fps-50fps |
| カラー ブロック トラッキング | 10秒 / 30秒 | 7秒 / 30fps | 5秒 / 30fps |
| Apriltag タグ コード 認識 | 5秒 / 25秒 | 3秒 / 30fps | 3秒 / 30fps |
| RVIZ シミュレーション モデリング | 16秒 / 31秒 | 9秒 / 31fps | 7秒 / 31fps |
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。
含まれているもの
- myCobot280 7-DOF コラボレーティブロボットアーム (JetCobot)
- 電動グリッパー
- USBカメラ
- Jetson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)
- OLEDスクリーン (出荷リストチャートに記載)
- アクセサリー (出荷リストチャートに記載)
アプリケーション
- ROS学習、運動学、動作計画 (MoveIt / RViz)
- 機械視覚およびOpenCVベースのインタラクション実験
- AI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
- 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
マニュアル / ドキュメント
販売前の選択支援や販売後のサポートについては、https://rcdrone.top/に連絡するか、メールで[email protected]. してください。
詳細

JetCobot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。

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。

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。

JetCobot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。

Yahboom 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。

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。

AI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。

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。

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。

UR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。

7-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。

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。

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。

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。

MoveIt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。

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。

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。

7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。

JetCobot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。

JetCobot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。

MoveIt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。

JetCobot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。

JetCobot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。

JetCobot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。

JetCobot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。

JetCobot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。

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。

JetCobot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。

JetCobot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。
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