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Yahboom ROSMASTER M3 Pro ROS2ロボット(OpenClaw AIエージェント搭載、デュアルTOF LiDAR、6自由度アーム、メカナムSLAM)

Yahboom ROSMASTER M3 Pro ROS2ロボット(OpenClaw AIエージェント搭載、デュアルTOF LiDAR、6自由度アーム、メカナムSLAM)

Yahboom

通常価格 $1,693.98 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

ROSMASTER M3 Proは、YahboomによるROS教育、科学研究実験、AI応用教育のためのROS2ロボットプラットフォームです。全方向移動のためのメカナムホイールシャーシと振り子サスペンションを使用し、ROS2 Humble上で開発されています。このプラットフォームは、6DOFロボットアーム、3Dビジョンの手眼統合のための双眼構造光深度カメラ、全方向SLAMマッピング、自律ナビゲーション、障害物回避、経路計画のためのデュアルTOF LiDARを統合しています。また、音声認識と自然言語理解によるタスク計画と実行のためのマルチモーダルAI大規模モデルのインタラクション(テキスト/画像/音声)もサポートしています。

主な特徴

  • OpenClaw AIエージェントのデプロイメント(デプロイメントと使用チュートリアル付き)。注意: OpenClawのデプロイメントは、Jetson Nano B01バージョンではサポートされていません。
  • 埋め込み型マルチモーダル大規模モデル機能: 拡張可能なRAG知識ベース、視覚大規模言語モデル、テキスト大規模言語モデル、デュアルモデル推論アーキテクチャ、動的フィードバック推論。
  • デュアルTOF LiDARポイントクラウド融合: 360°全方位の盲点のない知覚; マッピングナビゲーション/道路ネットワーク計画; 経路計画とマルチポイントナビゲーション。
  • 道路ネットワーク計画: 点と接続線で構成されたルートネットワークの作成、編集、管理; サンドボックススタイルのルートネットワークでの最短経路選択をサポート。
  • 6DOF 3Dビジュアルロボットアーム: 3D空間での把握、仕分け、輸送; 3Dポイントクラウド認識; ターゲットの位置決めと追跡; 距離/体積計算; 3D実景マッピング。
  • ディープビジョン技術アプリケーション: YOLOv26 / Transformer、MediaPipe / OpenCV、視覚融合再配置ナビゲーション、PCLリアルタイムポイントクラウドセグメンテーション。
  • 内蔵AI大型モデル音声モジュールとスピーカー:音声とテキストのリアルタイム変換をサポートします。
  • MoveIt2シミュレーションサポート。

仕様

モデル ROSMASTER M3 Pro
システム ROS2 Humble
シャーシ 全アルミニウム合金ボディ; メカナムホイールペンデュラムサスペンション; 後輪ペンデュラムサスペンション構造
ホイールサイズ 80mm メカナムホイール
LiDAR デュアルTOF LiDAR(対角オフセットレイアウト:右前+左後ろ);360°スキャン
LiDAR検出(比較チャートより) 360°全方向感知; 24m検出距離
深度カメラ 双眼構造光深度カメラ
深度カメラFOV(比較チャートより) H91° V62°
ロボットアーム6DOFロボットアーム; 6PCSインテリジェントシリアルバスサーボ(位置/ステータスおよびその他の情報の読み取りをサポート)
グリッパー能力(アームの説明より) 最大410gをクランプ; 繰り返し位置決め精度0。5mm
バッテリー 9600mAh高容量バッテリーパック
タッチスクリーン 7インチIPS高精細タッチスクリーン(オプション);表示あり/表示なしの構成バリエーション
モーター 高トルクエンコーダーメタルモーター;高トルクモーターによる独立スイングサスペンション
ROS制御ボード 第3世代ROS制御ボード
MoveIt MoveIt2
AI大規模モデルアプリケーションスキーム OpenClaw AIエージェント;オプションのDifyワークフロープラットフォーム
OpenClaw AIエージェント – 対応マスターコントロール Raspberry Pi 5; Jetson Orin Nano SUPER; Jetson Orin NX SUPER
OpenClaw AIエージェント – インタラクション方法 音声、WAP、ウェブ/ターミナルテキストコマンド
OpenClaw AIエージェント – ロボット制御モード MCP、CLI
Difyワークフロープラットフォーム – サポートされているマスターコントロール Raspberry Pi 5; Jetson Orin Nano SUPER; Jetson Orin NX SUPER; Jetson Nano B01
Difyワークフロープラットフォーム – ロボット制御モード http
AIビジュアルトラッキングアルゴリズム(ソリューション比較から) OpenClaw: トランスフォーマーモデル; Dify: KCF
オプションのAI大規模モデルシナリオサンドテーブル / サンドボックスマップ サイズ: 3m × 4。1m(オプションアクセサリー;ROSMASTER M3 Proには含まれていません)

マスターコントロールボードオプション(選択用)

オプション 主要な計算仕様(表示) 電力(表示) ROSシステム(表示) OpenClaw(表示)
Jetson Nano B01 4GB 0.5 TFLOPS (FP16); クアッドコア Arm Cortex-A57 MPCore; 128コア NVIDIA Maxwell GPU; 4GB 64ビット LPDDR4 (25.6 GB/s) 5W, 10W Ubuntu 18.04 LTS + Docker + ROS2 Humble サポートされていません
Raspberry Pi 5 (8GB/16GB) Cortex-A76; VideoCore VII; RAM: 8GB/16GB 10W Raspberry Pi OS + Docker + ROS2 Humble (上記のOpenClawサポートノートを参照)
Jetson Orin Nano SUPER 8GB 67 TOPS; 6コア Arm Cortex-A78AE v8.2 64ビット CPU (1.5MB L2 + 4MB L3); 1024-core NVIDIA Ampere GPU with 32 Tensor Cores; 8GB 128-bit LPDDR5 (102 GB/s) 7W, 15W, 25W Ubuntu 22.04 LTS + ROS2 Humble サポート
Jetson Orin NX SUPER 8GB 117 TOPS; 6-core NVIDIA Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU (1.5MB L2 + 4MB L3); 1024-core NVIDIA Ampere GPU with 32 Tensor Cores; 8GB 128-bit LPDDR5 (102 GB/s) 10W, 15W, 25W, 40W Ubuntu 22.04 LTS + ROS2 Humble サポート
Jetson Orin NX SUPER 16GB 157 TOPS; 8-core NVIDIA Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU (2MB L2 + 4MB L3); 1024-core NVIDIA Ampere GPU with 32 Tensor Cores; 16GB 128-bit LPDDR5 (102 GB/s) 10W, 15W, 25W, 40W Ubuntu 22.04 LTS + ROS2 Humble サポート

機能ケーステスト比較(表示)

バージョン オフライン音声認識 / 音声合成 AI大規模モデルタスクの意思決定計画時間 単純タスクの読み込み時間 複雑タスクの読み込み時間 追跡 & カラーブロックの把握 高度な3Dビジュアル機能 MediaPipe開発 MoveIt2シミュレーション
Raspberry Pi 5 16GB なし 2秒 10秒 15秒 15fps 15fps 15fps コンパニオン仮想マシンを使用
Jetson Nano B01 4GB なし 2秒 12秒 13秒 15fps 15fps 10fps コンパニオン仮想マシンを使用
Jetson Orin Nano SUPER 8GB 4s 2s 6s 8s 30fps 30fps 30fps 30fps+
Jetson Orin NX SUPER 16GB 4s 2s 4s 4s 30fps 30fps 30fps 30fps+

構成選択のヘルプ(Raspberry Pi 対 Jetson オプション)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].

アプリケーション

  • ROS2教育とラボ: SLAMマッピング、ナビゲーション、障害物回避、道路ネットワーク計画。
  • 3Dビジョン&マニピュレーション: 3D認識/把持、ソーティング、トラッキング、6DOFアームと深度ポイントクラウドによるハンドリング。
  • マルチモーダルAIインタラクション: 音声/テキスト/画像インタラクションによるタスク分解、長期スケジューリング、メモリ検索、プロアクティブな応答ロジック(OpenClawワークフロー)。
  • AIビジュアル認識(例示): 人物特徴認識、ジェスチャー認識、指先軌跡認識、人間骨格認識、3D検出、3D顔検出、タグコード認識、ゼロショットトランスフォーマーオブジェクトトラッキング、ビジュアル再ローカライゼーション融合ナビゲーションソリューション、回転オブジェクト検出と把持。
  • 深度カメラ機能(例示):深度画像/ポイントクラウド、距離測定、PCLリアルタイムポイントクラウドセグメンテーションとローカライゼーション、RTAB-Map 3Dビジュアルマッピングナビゲーション、地域ターゲット高さ測定、木材ブロック体積測定。
  • LiDAR機能(例示):Gmapping/Cartographer/slam_toolboxマッピング、デュアルLiDAR融合フィルタリング、DWA動的障害物回避、単一/マルチポイントナビゲーション、アプリマッピングナビゲーション、再配置マッピングナビゲーション、道路ネットワーク計画、LiDAR障害物回避、LiDAR追従、LiDARガード。

マニュアル

詳細