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Yahboom AI VIEW 양안 구조광 3D 깊이 카메라 (ROS1/ROS2 로봇용), USB3.0 Type‑C RGBD

Yahboom AI VIEW 양안 구조광 3D 깊이 카메라 (ROS1/ROS2 로봇용), USB3.0 Type‑C RGBD

Yahboom

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개요

야붐 AI VIEW는 ROS 로봇 개발을 위한 쌍안경 구조광 3D 깊이 카메라입니다. 이 카메라는 쌍안경 비전과 구조광 투사를 결합하여 좌/우 이미지 매칭 및 삼각측량을 통해 깊이를 계산하며, 복잡한 환경에서 3D 재구성과 깊이 감지를 지원합니다. 컴팩트한 본체 크기는 68.3 × 25.3 × 19.0 mm로, 측정 범위는 0.25–2.5 m이며 실내 사용 시 강한 빛에 대한 저항력을 가지고 있습니다.

주요 특징

  • 쌍안경 구조광 깊이 감지; 측정 원리: 능동 쌍안경 스테레오 비전
  • ROS 지원: ROS1 & ROS2; ROS1/ROS2 시스템과 호환되며 SDK 지원이 명시되어 있습니다.
  • 내장 깊이 엔진 칩: MX6000
  • 더 작은 블라인드 영역: 0으로 낮출 수 있습니다.25 m (근거리 측정; 로봇 말단 효과기 위치 지정에 적합함)
  • 눈부심 방지 기능 (강한 빛 저항); 사용 주의 사항: “실내에서 사용해 주십시오”
  • 지원되는 크로스 플랫폼 운영 체제: Android / Linux / Windows8/10
  • 예시 플랫폼 및 시나리오: Raspberry Pi, Jetson, PC, 프로그래밍 교육, 로봇, 3D 얼굴 인식, 3D 물체 측정, 감각 게임, 스마트 장치

사양

제품명 AI VIEW
모델 Astra SV1301S U3
기준선 40 mm
측정 원리 능동 쌍안 스테레오 비전
깊이 범위 0.25–2.5 m
상대 정확도 ±5 mm @ 1000 mm
절대 정확도 (다중 거리 보정 비활성화) ±4 mm @ 200 mm; ±20 mm @ 900 mm; ±80 mm @ 2500 mm
절대 정확도 (다중 거리 보정 활성화) ±4 mm @ 200 mm; ±14 mm @ 900 mm; ±60 mm @ 2500 mm
전력 소비 (일반) 평균 2.2 W; 대기 0.9 W; 최대 5 W
전력 노트 USB2.0 최대 드라이브 전류는 1 A에 도달해야 하며; 깊이 640 × 400 @ 60 FPS 모드 평균 전력 소비 2.9 W
깊이 맵 해상도 USB2.0 모드: 1280 × 800 @ 7 FPS; 640 × 400 @ 30 FPS
USB3.0 모드: 1280 × 800 @ 30 FPS; 640 × 400 @ 60 FPS
컬러 서클 해상도 USB2.0 모드: 1280 × 720 @ 7 FPS; 640 × 480 @ 30 FPS
USB3.0 모드: 1920 × 1080 @ 30 FPS; 1280 × 720 @ 30 FPS; 640 × 480 @ 30 FPS; 640 × 480 @ 60 FPS
5M (정지 사진)
프레임 속도 프레임 속도 동적 조정
깊이 FOV H67.9° V45.3° D78° ±3°
색상 FOV H71.5° V56.7° D84°
깊이 엔진 MX6000
데이터 전송 USB3.0 Type-C
전원 공급 모드 USB3.0 Type-C
지원되는 운영 체제 안드로이드 / 리눅스 / 윈도우8/10
ROS 지원 ROS1 & ROS2
작동 온도 10°C ~ 40°C
적용 가능한 시나리오 (목록) 실내
실내/실외 (흐림)
안전성 (목록) Class1 레이저
전체 크기 (목록) 길이 68.3 mm; 너비 25.25 mm; 두께 19 mm
또한 목록: 65.3 mm × 22.5 mm × 12.3 mm
무게 (목록) 45.7 g
또한 목록: 29.2 g
기계 도면 노트 (단위: mm) 앞면: 68.30 (W) × 25.25 (H); 측면 두께 19; 장착 노트: M3 나사 구멍; 추가 도면 치수 표시: 59.90, 45, 17

소프트웨어 / SDK 노트 (목록에 기재된 대로)

  • “[SDK] 더 나은 RGBD 카메라 개발 경험 제공” (Orbbec SDK): 구조광, 이안경, iToF 및 기타 3D 센싱 카메라를 위한 크로스 플랫폼 (Windows, Android, Linux)
  • 목록에 기재된 기능: 하드웨어 설정 방향 및 제어; 센서의 접근/제어/데이터 읽기; 프레임 동기화 및 정렬 제어; 포인트 클라우드 데이터 수집; 필터링 및 기타 알고리즘 기능; 다양한 시스템 및 래퍼 지원; 디스플레이 도구 Orbbec Viewer
  • 뷰어 노트: 중국어와 영어 간 전환 지원
  • 기본 기능 목록: 장치 정보 보기; 기본 데이터 스트림 얻기; 장치 제어 수행
  • 고급 기능 목록: 데이터 프레임 동기화 및 정렬; 포인트 클라우드 데이터 얻기; 데이터 기록 및 재생

선택적 액세서리

  • 로봇용 선택적 각도 조절 브래킷: 120° 조절 가능한 각도 (위로 30°, 아래로 90°)
  • “3D 모델이 제공됩니다” (카메라 및 각도 조절 브래킷과 함께 나열됨)

응용 프로그램

  • 3D 재구성 및 환경 모델링 (실내)
  • 3D 시각적 매핑, 내비게이션 및 측량 (나열된 대로)
  • 근거리 측정 (블라인드 영역은 0으로 낮출 수 있습니다.25 m)
  • 객체 인식, 목표 탐지 및 추적 워크플로우 (강의 주제에 나열됨)

튜토리얼

튜토리얼 링크 (공식 학습 페이지): http://www.yahboom.net/study/AIVIEW_Camera

깊이 카메라 사용 과정 (주제 나열됨)

  • 카메라 사용 지침 / 리눅스 기초 (나열됨): 리눅스 시스템 소개; 우분투 파일 시스템; 우분투 일반 명령어; 우분투 일반 편집기; 우분투 소프트웨어 운영 명령어; 가상 머신 설치; SSH 원격 제어; VNC 원격 제어; 파일 원격 전송; 드라이버 라이브러리 및 통신; 정적 IP 및 핫스팟 모드; 장치 ID 바인딩; 용량 확장 및 자원; 시스템 소프트웨어 소스 업데이트; 루트 사용자 비밀번호 설정; sudo 비밀번호 없이 사용; WiFi 네트워크에 연결; 시스템 버전 보기; 맞춤형 서비스 관리; 시스템 이미지 백업
  • OpenCV 과정 (목록): Opencv 소스 CV 소개; 이미지 읽기 및 표시; 그림 쓰기; 그림 품질; 픽셀 작업; 그림 크기 조정; 그림 자르기; 그림 변환; 그림 반전; 아핀 변환; 그림 회전; 원근 변환; 그레이스케일 처리; 이미지 이진화; 엣지 감지; 선분 그리기; 사각형 및 원 그리기; 텍스트 및 그림 그리기
  • ROS1 기본 과정 (목록): ROS 소개; ROS 설치; ROS 일반 명령 도구; ROS 작업 공간; ROS 기능 패키지; ROS 노드; ROS 주제 게시자; ROS 주제 구독자; ROS 서비스 클라이언트; ROS 서비스 서버; ROS 액션 클라이언트; ROS 액션 서버; ROS 사용자 정의 메시지 수신; ROS-launch 파일; ROS-TF 변환; ROS 매개변수 서비스; ROS-rviz 사용; ROS-rqt 도구 사용; 주제 메시지 기록 및; urdf 모델 소개; 가제보 소개; ROS 분산 통신
  • ROS1 Mediapipe 과정 (목록): 손 감지; 자세 감지; 전체 감지; 얼굴 감지; 얼굴 인식; 얼굴 효과; 3D 객체 인식; 브러시; 손가락 제어; 제스처 인식
  • ROS1 + OpenCV 응용 프로그램 (목록): 카메라 보정; QR 코드
  • 추가 ROS + OpenCV 주제 (목록): 3.인간 자세 추정; 4. 목표 탐지; 5. ROS+Opencv 기초; 6. 얼굴 인식; 7. 해리스 코너 탐지; 8. 목표 추적 알고리즘; 9. 윤곽 모멘트; 10. 다각형 윤곽; 11. 이산 푸리에 변환 알고리즘; 12. 에지 탐지 알고리즘; 13. 얼굴 탐지 알고리즘; 14. 광학 흐름 탐지 알고리즘; 15. 윤곽 탐지; 16. 일반 윤곽 탐지; 17. 특징 점 추적; 18. HLS 색상 필터링; 19. 허프 원 탐지; 20. 허프 선형 탐지; 21. HSV 색상 필터링; 22. LK 광학 흐름 알고리즘; 23. 인간 탐지 알고리즘; 24. 위상 의존 변위; 25. 이미지 피라미드 샘플링 알고리즘; 26. RGB 색상 필터링; 27. 깨끗한 배경 탐지; 28. 단순화된 광학 흐름 알고리즘; 29. 간단한 필터; 30. 임계값 이미지 처리; 31. 워터셰드 분할 알고리즘; 32. 데이터 변환 및 포인트 클라우드; 33. AR 비전; 34. AR QR 코드; 35. 색상 인식; 36.객체 추적
  • ROS2 기본 과정 (목록): ROS2 소개; ROS2 설치 Humble; ROS2 개발 환경; ROS2 작업 공간; ROS2 기능 패키지; ROS2 노드; ROS2 주제 통신; ROS2 서비스 통신; ROS2 액션 통신; ROS2 사용자 정의 인터페이스 메시지; ROS2 매개변수 서비스 사례; ROS2 메타 기능 패키지; ROS2 분산 통신; ROS2 DDS; ROS2 시간 관련 API; ROS2 공통 명령 도구; ROS2 rviz2 사용; ROS2 rqt 도구 상자; ROS2 Launch 시작 파일; ROS2 녹화 및 재생 도구; ROS2 URDF 모델; ROS2 Gazebo 시뮬레이션 플랫폼; ROS2 TF2 좌표 변환
  • ROS2 OpenCV 과정 (목록): ROS+opencv 응용 프로그램; QR 코드 생성 및 인식; AR 비전
  • ROS2 mediapipe 과정 (목록): 손 감지; 자세 감지; 전체 감지; 얼굴 감지; 개인 보험 식별
  • ROS2 깊이 카메라 시리즈 과정 (목록): 깊이 카메라 사용; 카메라 내부 매개변수 보정; 색상 추적; KCF 객체 추적; ORB_SLAM2 기초; ORB_SLAM2 PCL 매핑; ORB_SLAM2 옥토맵 매핑

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