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하이원더 넥스암 ESP32 & AT32 AI 로봇 팔 — K230 비전 및 LeRobot 키트 옵션

하이원더 넥스암 ESP32 & AT32 AI 로봇 팔 — K230 비전 및 LeRobot 키트 옵션

Hiwonder

정가 $390.59 USD
정가 판매 가격 $390.59 USD
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개요

Hiwonder NexArm 는 모션 제어, 구현된 AI 및 모방 학습 개발을 위한 오픈 소스 로봇 팔 입니다. ESP32 및 AT32 컨트롤러, 자기 인코더 버스 서보 및 역운동학 소프트웨어는 관절, 카르테시안 좌표 및 궤적 제어를 지원합니다. 팔 플랫폼에는 Starter 또는 Standard를 선택하고, K230 비전 및 음성 프로젝트에는 Advanced를, 이중 외부 카메라 및 LeRobot 학습 장비가 포함된 리더-팔로워 설정에는 Ultimate를 선택하세요.

구성 선택

기능 스타터 키트 스탠다드 키트 고급 키트 궁극의 키트
팔로워 암; 좌표 제어 및 궤적 계획 포함됨 포함됨 포함됨 포함됨
앱/PC 제어 및 ESP-NOW 다중 암 프로젝트 지원됨 지원됨 지원됨 지원됨
G 클램프 및 어댑터 플레이트 포함되지 않음 포함됨 포함됨 포함됨
WonderMK K230 비전 모듈, 스피커 및 장착 부품 포함되지 않음 포함되지 않음 포함됨 포함됨
동기 제어 및 시연 수집을 위한 리더 암 리더 추가 기능과 함께만 가능 리더 추가 기능과 함께만 가능 리더 추가 기능과 함께만 가능 포함됨
0.3 MP 전방 카메라 및 2 MP 외부 카메라, 카메라 마운트 및 PS3 컨트롤러 포함되지 않음 포함되지 않음 포함되지 않음 포함됨
모방 학습 수집/훈련 장비 추가 장비 필요 추가 장비 필요 추가 장비 필요 포함된 키트 하드웨어; 훈련 컴퓨터 필요

선택기에서 제공되는 조합 중에서만 액세서리를 선택하십시오: 리더 암, 서스펜션 메카넘 섀시, 모터화 슬라이딩 레일 또는 컨베이어 벨트. 선택된 액세서리는 기본 키트에 추가됩니다. Ultimate는 이미 리더 암을 포함하고 있으며 별도의 리더 암 추가 선택이 없습니다. 섀시, 레일 및 컨베이어는 선택 사항이며 "추가 액세서리 없음"에는 포함되지 않습니다.

특징

  • 그리퍼 작동이 있는 다섯 개의 팔 축을 가진 금속 팔 프레임으로, 여섯 개의 서보 구동 자유도를 제공합니다.
  • 금속 기어와 자기 각도 피드백이 있는 이중 출력 샤프트 버스 서보; 주요 자기 인코더 조인트는 12비트 피드백을 사용합니다.
  • 사다리꼴 가속/감속, 연속 보간 및 동작 부드럽게 하여 조정된 시작, 정지 및 경로 계획을 제공합니다.
  • 실리콘 패드와 스테인리스 스틸 전송 구성 요소가 있는 평행 레일 그리퍼; 270° 회전 범위를 가진 베어링 지지 기반.
  • 작업 그룹 편집, 좌표 제어, 3D 시각화, PID 조정 및 실시간 서보 모니터링이 가능한 시각적 PC 소프트웨어.
  • USB 직렬, 블루투스 및 Wi-Fi 제어, 유니캐스트, 멀티캐스트 및 브로드캐스트 모드와 함께 ESP-NOW 협업 제어 개발.
  • 고급 및 궁극적인 K230 머신 비전, 명령 기반 음성 상호작용 및 구성된 다중 모드 모델 애플리케이션을 추가합니다.
  • 궁극적인 제품은 시연 수집, 모델 훈련 및 정책 배포 프로젝트를 위한 리더-팔로워 및 이중 카메라 하드웨어를 제공합니다.

모션 제어 및 프로그래밍

개별 관절을 제어하고, 3D 좌표 및 최종 효과기 자세 매개변수를 입력하거나, 슬라이더 및 숫자 입력을 사용하여 프레임별로 모션 시퀀스를 구축합니다. 역운동학 인터페이스는 도달 가능한 작업 공간 내의 목표 좌표에 대한 서보 각도를 계산합니다. 선형 모션, 3차원 경로 계획 및 적응형 그립 방향은 필요한 비전 하드웨어가 장착될 때 손-눈 협응을 지원합니다.

PC 인터페이스는 팔을 3D로 미러링하고 앱 및 무선 컨트롤러 작동, 서보 속도, 토크, 가속도 및 PID 매개변수에 대한 시스템 설정을 제공합니다.과부하 한계 및 토크 임계값을 구성하고, 서보 상태를 읽고, 액션 그룹을 편집하며, 저장된 액션을 호출하거나 삭제합니다. 전압, 위치, 각도, 속도 및 토크 임계값 피드백은 조정 및 진단을 지원합니다. 동적 외부 힘 적응은 강한 외부 힘 하에 영향을 받는 관절을 언로드하고 해제 후 위치로 돌아갑니다; 협동 로봇 안전 등급을 설정하지 않습니다.

오픈 소스 코드, 회로도, 예제 및 운동학 인터페이스를 사용하여 Arduino IDE로 사용자 정의 프로그램을 개발합니다. Windows, Linux 및 macOS는 호스트 운영 체제로 나열됩니다; 개별 소프트웨어 도구 및 교육 환경은 자체 설정 요구 사항이 있습니다. 앱 제어는 관절별 이동, 정렬 및 미리 설정된 액션 그룹을 제공합니다. PS3 무선 컨트롤러 작동은 Ultimate에 포함된 컨트롤러가 필요합니다.

비전, 음성 및 구현된 AI

Advanced 및 Ultimate는 2MP 카메라가 장착된 WonderMK K230 모듈을 포함합니다. 2.4인치 정전식 터치스크린, 마이크 및 6 TOPS 동등한 컴퓨팅 능력. 30개 이상의 비전 기능이 색상 식별 및 분류, 색상/대상 추적, 얼굴 인식, 제스처 제어, AprilTag 위치 지정 및 쌓기, OCR 및 YOLO 기반 감지를 포함합니다. 프로그램이 인식한 대상을 사용하여 동작을 트리거하거나 대상 좌표와 방향을 역운동학과 결합하여 잡을 수 있습니다.

비주얼 인터페이스와 지원되는 원클릭 교육 워크플로를 사용하여 인식 프로젝트를 구축하십시오. 음성 및 비전 예제에는 객체 추적, 음성 다단계 처리 작업, 장면 인식 대화 및 레이블이 붙은 블록 정렬이 포함됩니다. 온라인 대형 모델 요청은 네트워크 액세스, 호환 가능한 펌웨어 및 구성된 서비스 자격 증명이 필요합니다. 모듈은 Alibaba Bailian API 통합을 지원하며 DeepSeek, Qwen, StepFun, Llama, 01.AI 및 Gemini와 같은 모델을 사용하는 프로젝트를 지원합니다; 서비스 가용성 및 설정은 제공업체에 따라 다릅니다.음성 명령 웨이크업은 온라인 대화와 다릅니다.

LeRobot 및 모방 학습

리더 및 팔로워 팔을 사용하여 시연을 통해 팔로워를 원격 조정하고 동기화된 다중 모드 샘플을 수집합니다. Ultimate에는 리더 팔, 근거리 1인칭 카메라 및 장착된 별도의 전경 카메라가 포함됩니다. Hugging Face LeRobot 리소스, 사전 훈련된 모델, 데이터 세트 및 시뮬레이션 도구를 사용하여 ACT 또는 VLA 워크플로를 개발하고 정책을 훈련시켜 자율 실행을 위해 배포합니다.

리더 팔은 1:147 기어 비율을 사용하고, 팔로워는 더 높은 감속 및 위치 안정성을 위해 1:345를 사용합니다. 근거리 비전은 물체의 위치, 방향 및 표면 세부 사항을 기록하며, 외부 카메라는 작업 공간을 커버합니다.모델 훈련 및 추론에는 지정된 Raspberry Pi/NVIDIA 개발 플랫폼 또는 전용 GPU가 장착된 PC와 같은 적합한 호스트와 적절한 환경이 필요합니다. 이러한 컴퓨터는 제공되지 않습니다. 오프라인 드래그 교육 및 동기화된 리더-팔로워 동작에는 리더 암과 적절한 제어 설정이 필요합니다.

사양

팔 및 키트 매개변수

매개변수 사양
제품 NexArm 오픈 소스 구현 AI 로봇 팔
프레임 금속
자유도 5DOF 팔 + 그리퍼; 6 서보 구동 축
팔로워 팔 치수 111 × 111 × 614 mm, 수직 기준
팔로워 팔 질량 1.3 kg
리더 팔 치수 111 × 216 × 619 mm, 제품-테이블 기준
리더 팔 질량 1.2 kg
팔로워 서보 설치 2 × HX-12H + 3 × HX-30HM + 1 × HX-65HM
리더 서보 설치 5 × HX-10HM + 1 × HX-12H
전원 공급 12 V, 5 A; DC 5.5 × 2.5 mm 커넥터
호스트 운영 체제 Windows / Linux / macOS
제어 인터페이스 USB 시리얼 / Bluetooth / Wi-Fi
프로그래밍 도구 Arduino IDE
재현성 기준 ±2 mm
도면 회전 기준 기본 270°; 설명된 어깨/팔꿈치/손목 기준 240°, 270°, 200°
팔로워 도면 기준 전체 수직 높이 614 mm; 기본 너비 111 mm; 기본 높이 110 mm; 수직 섹션 225 / 145 / 130 mm; 그리퍼 너비 51 mm; 구부린 자세 오프셋 143 mm; 구부린 자세 기본 높이 97 mm
리더 도면 기준 전체 수직 높이 619 mm; 기본 측면 122 mm; 깊이 211 mm; 수직 섹션 110 / 225 / 145 / 65 / 74 mm; 구부린 자세 오프셋 132 / 132 mm; 구부린 자세 기본 높이 69 mm
스타터 패키지 2 kg; 345 × 158 × 220 mm
표준 패키지 3.2 kg; 345 × 158 × 220 mm
고급 패키지 3.3 kg; 345 × 158 × 220 mm
궁극적인 패키지 8 kg; 487 × 290 × 195 mm

팔의 치수는 자세에 따라 다릅니다. 리더 제품 테이블 봉투(111 × 216 × 619 mm)와 도면 기준(122 및 211 mm)은 서로 다른 기준을 설명합니다. 테이블 봉투를 기초 구멍 레이아웃으로 취급하기보다는 장착을 위해 전체 도면을 사용하십시오. 패키지 질량은 기술적 참조이며 상점 배송 무게 설정을 대체하지 않습니다. 서보 정지 토크는 팔의 적재 등급이 아닙니다.

설치된 서보 모델 참조

모델 회전 속도 정지 토크 지정된 서보 정확도
HX-10HM 0.10 s/60°에서 11.1 V 10 kg·cm에서 11.1 V 0.3°
HX-12H 0.20 s/60°에서 11.1 V 12 kg·cm에서 11.1 V 0.3°
HX-30HM 0.19 s/60°에서 11.1 V 30 kg·cm에서 11.1 V 0.3°
HX-65HM 0.19 s/60°에서 11.1 V 65 kg·cm에서 12.6 V 0.3°

나열된 네 가지 모델 모두 리드백, 온도/전압/위치 피드백, 스톨 보호 및 과온도 보호를 지원합니다. 속도 및 스톨 토크 조건은 나열된 대로 별개입니다. 명목상 12 V 암 공급은 12.6 V 서보 스톨 토크 테스트를 보장된 작동 하중으로 만들지 않습니다.

팔로워 암 컨트롤러

매개변수 사양
주 프로세서 ESP-WROOM; 32비트 듀얼 코어 Xtensa LX6
주 클락 ≤240 MHz
ROM / SRAM 448 KB / 520 KB
Wi-Fi / Bluetooth 지원됨
통신 UART, I2C, Wi-Fi, Bluetooth
주변 자원 Wi-Fi/Bluetooth, 12비트 ADC, UART, I2C, 4 × 64비트 범용 타이머 및 64비트 고정밀 타이머
프로그래밍 환경 Arduino IDE
입력 12 V, 5 A
주 플래시 4 MB
보조 프로세서 AT32F421F8P7; 32비트 ARM Cortex-M4
보조 클락 / 플래시 ≤120 MHz / 64 KB
인터페이스 Type-C, UART, I2C, 버스 서보 포트, 디스플레이 및 버튼 포트
OLED 0.96인치; 128 × 64 픽셀
맞춤 버튼 2
버스 서보 포트 총 4개: 2 × 5264 및 2 × PH2.0
I2C 포트 3
부저 PWM 주파수 출력 지원
전원 출력 Type-C 5 V, 5 A

리더 암 컨트롤러

매개변수 사양
주 프로세서 ESP-WROOM; 32비트 듀얼 코어 Xtensa LX6
주 클락 ≤240 MHz
ROM / SRAM 448 KB / 520 KB
Wi-Fi / Bluetooth 지원됨
통신 UART, I2C, Wi-Fi, Bluetooth
주변 자원 Wi-Fi/Bluetooth, 12비트 ADC, UART, I2C, 4 × 64비트 범용 타이머 및 64비트 고정밀 타이머
프로그래밍 환경 Arduino IDE
입력 12 V, 5 A
인터페이스 Type-C, UART, I2C, 버스 서보 포트 및 조이스틱
버스 서보 포트 총 2개: 1 × 5264 및 1 × PH2.0
버저 PWM 주파수 출력 지원
예약 포트 I2C 및 2개의 GPIO 포트
온보드 제어 전원 스위치, LED 표시기 및 섀시 원격 제어 조이스틱 모듈

WonderMK K230 모듈

매개변수 사양
프로세서 Canaan K230
동등한 컴퓨팅 능력 6 TOPS
치수 / 질량 74 × 19 × 49 mm / 55 g
카메라 / 시야각 2MP / 80°
스크린 2.4인치 LCD 정전식 터치스크린
RAM 1 GB LPDDR4
음성 깨우기 명령 깨우기
음성 인식 거리 조용한 환경에서 최대 5m; 시끄러운 환경에서 1m
작동 전원 USB Type-C, DC 5 V
Wi-Fi 802.11 b/g/n
개발 도구 MicroPython, CanMV IDE
인터페이스 스피커, I2C, Type-C, 직렬, GPIO 및 TF 카드 슬롯
온보드 기능 마이크, 부저, RGB LED, 리셋 버튼 및 뒤로 가기 버튼
통합 STM32/라즈베리 파이 및 주류 개발 생태계; 내장된 시각적 인터페이스 및 원클릭 교육

궁극의 외부 카메라 쌍

매개변수 전방 카메라 외부/전방 카메라
이미지 센서 GC0308 GC2083
해상도 0.3 MP 2 MP
출력 640 × 480 1920 × 1080 MJPG; 640 × 480 YUYV
조리개 f/2.2 f/2.2
초점 거리 3.6 mm 3.42 mm
시야 120° 160°
왜곡 −25% 명시되지 않음
최대 프레임 속도 명시되지 않음 30 fps
치수 30 × 27 × 24 mm 30 × 27 × 20 mm
초점 / 설치 수동 초점, 플러그 앤 플레이 USB 카메라 수동 초점, 플러그 앤 플레이 USB 카메라

학습 주제

프로젝트는 팔 제어 기본 사항에서 비전 및 모델 기반 작업으로 진행됩니다. 카메라, K230, 리더 암 및 호스트 컴퓨팅 요구 사항은 구성 및 사용된 프로젝트를 따릅니다.

로봇 팔 기초

팔 구조; 단일 및 다중 서보 제어; 서보 상태 읽기; 직렬/Wi-Fi 통신; 앱, 무선 컨트롤러 및 PC 제어; 그리퍼 제어.

임베디드 개발

ESP32 환경 설정; 버튼/부저 제어; OLED 디스플레이; ADC 전압 샘플링; 플래시 파일 시스템; Wi-Fi 프로그래밍.

운동학

전진 운동학; 역운동학; 좌표/관절 매핑; 운동학 기반 제어; 속도 계획 및 궤적 제어.

동작 편집

동작 그룹 편집; 실행; 호출; 오프라인 실행; 오프라인 삭제; 드래그 교육; 모션 최적화; 고정점 잡기; 운반 및 분류; 자동화 프로세스 제어.

비전 및 AI

색상 인식/분류; 색상 및 목표 추적; AprilTag 위치 지정; AprilTag 잡기/쌓기; 얼굴 인식/추적; 제스처 제어; 멀티미디어 응용 프로그램; OpenMV 인식; OCR; 모델 훈련/배포.

대형 모델 프로젝트

모델 통합; 음성 인식; 음성 합성; 음성 제어; 다중 모드 통합; 음성/비전 상호 작용; 장면 이해; 의사 결정; 지능형 잡기; 자율 실행.

응용 프로그램

  • 데스크탑 로보틱스 교육: 직접 관절 제어, 카르테시안 목표 및 역기구학 궤적 비교.
  • 비전 유도 분류: 고급 또는 궁극적인 방법을 사용하여 색상, 태그 및 목표를 인식한 다음 잡기 방향 및 배치를 계산합니다.
  • 모방 학습 연구: Ultimate와 함께 리더-팔로워 시연을 수집하고 적절한 훈련 컴퓨터를 사용하여 LeRobot 정책을 개발합니다.
  • 구현된 AI 프로토타입: 구성된 음성 및 비전 요청을 객체 추적, 처리 및 장면 이해 작업에 연결합니다.
  • 자동화 시연: 선택한 컨베이어, 선형 레일 또는 서스펜션 메카넘 섀시를 추가하여 운송 및 확장된 작업 공간 실험을 진행합니다.

포함된 내용

선택 내용물
스타터 키트 조립된 팔로워 암; 12 V 5 A DC 5.5 × 2.5 mm 전원 어댑터; 1000 mm Type-C 케이블; 200 mm 모듈/서보 케이블; 나사 팩 및 드라이버; 사용자 매뉴얼
표준 키트 스타터 내용물에 G 클램프 및 어댑터 플레이트 추가
고급 키트 표준 내용물에 WonderMK K230 비전 모듈 및 장착 브래킷, 스피커, 카드 리더기, 케이블 타이 및 1000 mm 모듈 케이블 추가
궁극의 키트 고급 내용물에 조립된 리더 암, 전금속 카메라 마운트, 0.3 MP 카메라 및 브래킷, 2 MP 카메라 및 브래킷, PS3 무선 컨트롤러, 200 mm 서보 케이블, 1000 mm 케이블이 포함된 4포트 USB 허브, 3 × 1000 mm USB 데이터 케이블, 12 × M4 × 6 기계 나사 및 10 × M2 × 4 기계 나사
리더 암 추가 조립된 리더 암, G 클램프, 어댑터 플레이트, 12 V 5 A 어댑터, 1000 mm Type-C 케이블, 200 mm 모듈/서보 케이블, 나사 팩 및 매뉴얼
슬라이딩 레일 추가 조립된 모터 구동 슬라이딩 레일, 어댑터 플레이트 및 나사 팩
컨베이어 추가 조립된 전기 컨베이어 벨트, 배플 플레이트 및 나사 팩
섀시 추가 조립된 서스펜션 메카넘 섀시, 어댑터 플레이트, 나사 팩, 12.6 V 2 A 어댑터와 DC 5.5 × 2.5 mm 플러그 및 250 mm 전원 케이블

선택된 기본 키트와 선택된 액세서리가 제공됩니다. 컴퓨터, 전화, 선택된 패키지 외의 추가 팔, 디스플레이 경관 및 시연 물체는 포함되지 않습니다. 팔은 지정된 외부 전원 공급 장치를 필요로 하며, 포함된 로봇 배터리는 나열되어 있지 않습니다.

자주 묻는 질문(FAQ)

K230 AI 비전 및 음성 하드웨어가 포함된 키트는 무엇인가요?

Advanced 및 Ultimate는 WonderMK K230, 그 장착 브래킷 및 스피커를 포함합니다. Starter 및 Standard는 해당 모듈 없이 팔 플랫폼을 제공합니다.

Ultimate는 LeRobot 프로젝트에 무엇을 추가하나요?

Ultimate는 리더 팔, 장착 장비가 포함된 두 개의 외부 카메라, PS3 컨트롤러 및 USB 액세서리를 추가합니다. 모방 학습 정책의 교육 및 배포는 여전히 적절한 호스트 컴퓨터 및 소프트웨어 설정이 필요합니다.

모든 키트에 리더 암 또는 이동 섀시가 포함되어 있나요?

Ultimate에는 리더 암이 포함되어 있으며, Starter, Standard 및 Advanced는 선택된 추가 기능으로 제공합니다. 섀시, 슬라이딩 레일 및 컨베이어는 별도의 액세서리 선택 사항이며, 표준 내용물이 아닙니다.

65 kg·cm가 암의 하중인가요?

아니요. 이는 12.6 V에서의 HX-65HM 서보 정지 토크 참조입니다. 주어진 도달 거리에서 완전한 암이 들어올릴 수 있는 하중을 명시하지 않습니다.

음성 대화가 온라인 서비스 없이 작동할 수 있나요?

명령 웨이크업 및 로컬 비전은 클라우드 모델 대화와 다릅니다. 온라인 다중 모달 요청은 네트워크 접근, 적절한 펌웨어 및 해당 구성된 서비스가 필요합니다.

시각적 세부정보

비전 및 음성 시연은 K230이 장착된 Advanced 또는 Ultimate를 사용합니다. 리더-팔로워 및 외부 카메라 장면은 관련 장비가 필요합니다.별도로 표시된 확장 장치는 선택할 경우에만 포함됩니다.

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NexArm K230 AI 비전 모듈과 다중 모드 대형 AI 모델(DeepSeek, Qwen, Llama 4, Gemini), 실시간 객체 감지 및 음성 상호작용을 위한 구현된 AI 로봇 팔
Color Recognition — K230-equipped configuration
색상 인식 — K230 장착 구성
Face Recognition — K230-equipped configuration
얼굴 인식 — K230 장착 구성
Gesture Recognition — K230-equipped configuration
제스처 인식 — K230 장착 구성
AI Waste Sorting — K230-equipped configuration
AI 폐기물 분류 — K230 장착 구성
Visual Object Tracking — K230-equipped configuration
시각적 객체 추적 — K230 장착 구성
Complex Task Management — K230-equipped configuration
복잡한 작업 관리 — K230 장착 구성
Intelligent Sorting — K230-equipped configuration
지능형 분류 — K230 장착 구성
Arduino Programming
Arduino 프로그래밍
App Control
앱 제어
Offline Drag Teaching — leader arm required
오프라인 드래그 교육 — 리더 팔 필요
Wireless Multi-Device Control — leader arm required
무선 다중 장치 제어 — 리더 팔 필요
Wireless Controller Control
무선 컨트롤러 제어
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NexArm 로봇 공학, 임베디드, 기구학, 비전 및 대형 모델 학습 주제
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ESP32 리더-컨트롤러 사양 및 커넥터
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WonderMK K230 모듈 사양 (고급 및 궁극적)
Ultimate first-view and external-camera specifications
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