Yahboom DOFBOT AI 대형 모델 비전 로봇 암 (6-DOF) ROS2 Python, Jetson NANO 4GB B01/SUB용

개요

Yahboom DOFBOT은 AI 대형 모델 비전 로봇 팔 로, Jetson NANO 4GB (B01/SUB)에서 ROS2 개발 및 Python3 프로그래밍을 위해 설계되었습니다. 6-DOF 데스크탑 로봇 팔과 USB HD 카메라를 통합하며, 색상 추적, 제스처 인식, 얼굴 추적, 시각적 상호작용 및 정렬 데모와 같은 AI 비전 애플리케이션을 지원합니다. 구조는 2mm 두께의 알루미늄 합금 브래킷과 안정적인 배치를 위한 흡입 컵 섀시를 포함한 녹색 산화 알루미늄 합금을 사용합니다.

주요 특징

• 6-DOF 팔 + 카메라 통합: “로봇 팔–카메라 통합”과 “6 자유도”를 갖추고 있습니다.
• ROS2 개발: ROS2 Humble이 지정되어 있습니다 (Docker + ROS2 Humble). RViz 로봇 시뮬레이션 및 MoveIt 모션 계획을 지원합니다.
• AI 비전 & 상호작용 스택: OpenCV, MediaPipe, YOLOv11, 역기구학 알고리즘.
• 다중 모드 AI 대형 모델 융합 (나열된 기능): 확장 가능한 RAG 지식 기반, 텍스트 의미 이해, 자연어 대화, 시각적 장면 이해.
• 제어 방법: Android/iOS 모바일 앱, PC 호스트 컴퓨터 제어, USB 유선 리모컨 (표준).
• 초보자 친화적인 설정: 배송 전에 미리 조립됨; 플러그 앤 플레이를 위한 공장 이미지가 포함된 TF 카드; 앱 QR 코드 네트워크 설정; 튜토리얼 및 코드 제공.
• 서보 & 확장: 6 HQ 서보; Jetson NANO, Raspberry Pi, Arduino 및 Micro:bit와 호환되는 다기능 확장 보드. 서보 구성은 5×15KG 버스 서보 + 1×6KG 버스 서보로 나열됨.

사양

제트슨 NANO 4GB SUB 노트 (목록)

• 제트슨 NANO 4GB SUB는 다음과 같이 설명됩니다: 쿼드코어 Cortex-A57 CPU, 128코어 Maxwell GPU, 4GB LPDDR 메모리, 및 472GFLOP의 컴퓨팅 파워.
• 지원되는 AI 프레임워크 목록: TensorFlow, Pytorch, caffe/caffe2, Keras, MXNET 등
• Jetson NANO 4GB SUB는 선택 사항.
으로 표시됩니다.

AI 비전 & 대형 모델 데모 (예시)

• AI 비전 인터랙티브 기능: 색상 인식 추적, 색상 블록 잡기, 색상 상호작용, 잡기 게임, 쓰레기 분류, 색상 블록 쌓기.
• MediaPipe 머신 러닝 데모: 제스처 제어 로봇 팔 동작 그룹, 제스처 인식 쌓기, 손바닥 인식/추적, 팔 자세 제어.
• 다중 모달 대형 모델 응용 프로그램: 비디오 분석, 장기 명령 모션 제어, 지능형 핸들링, 3D 공간 정렬.
• 구현된 지능 응용 프로그램: 색상 블록 제자리, 시각 추적 (KCF), 쓰레기 분류 (YOLOv11), 의도 추론 (RAG 지식 기반).

제공된 자료의 노트: “모델 훈련은 사용자가 수행해야 합니다.” 일부 장면 소품 (e.g. , 쓰레기통)은 전시 소품으로 설명되며 포함되지 않습니다.

MoveIt / RViz 시뮬레이션 & 계획(목록에 있음)

• MoveIt 시뮬레이션 제어 및 경로 계획.
• RViz 시각적 조작을 통한 URDF 지원(드래그 앤 드롭 제어, 미리 설정된 위치 제어, 장애물 회피).
• 충돌 감지 및 “공간 그립”이 지원되는 시뮬레이션 기능으로 표시됩니다.

포함된 내용

• 배송 전에 조립된 DOFBOT 로봇 팔
• 공장 이미지 파일이 포함된 TF 카드
• USB 유선 리모컨 (표준)

튜토리얼 / 비디오

온라인 튜토리얼: http://www.yahboom.net/study/Dofbot-Jetson_nano

지원

호환성 질문(Jetson/Raspberry Pi 컨트롤러 옵션), 구성 확인 또는 애프터 서비스 지원을 위해 https://rcdrone.top/에 연락하거나 이메일 [email protected].

상세정보

DOFBOT은 6-자유도 데스크탑 팔과 USB HD 카메라를 결합하여 ROS2 Python AI 비전 개발을 지원하며, 350mm의 도달 거리와 ±0.5mm의 반복성을 제공합니다.

PC 환경에서 Jetson 기반 AI 개발에 이르기까지 실험실 설정에 맞는 제어 플랫폼을 선택하세요.

업그레이드된 구성은 더 발전된 인식 데모를 위한 깊이 비전 및 3D 상호작용 옵션을 추가합니다.

다른 도달 거리 또는 자유도 레이아웃이 필요할 때 대체 팔 구성 옵션이 제공됩니다.

가이드 학습, 테스트 및 빠른 ROS2 실험을 위해 준비된 조립된 DOFBOT 플랫폼입니다.

OpenCV 스타일 비전 워크플로우와 더 높은 수준의 상호작용 프로젝트를 지원하도록 설계된 단일 데스크탑 시스템입니다.

선택적 Jetson Nano 4GB SUB는 엣지 AI 비전 작업 및 Python 개발을 위한 온보드 컴퓨팅을 제공합니다.

데모 워크플로우는 자연 상호작용, 작업 실행 및 기본 정렬 시나리오를 포함하여 실습을 위한 것입니다.

비전 유도 행동에는 목표 추적 및 간단한 픽 앤 플레이스 스타일 작업 수행이 포함됩니다.

인터랙티브 학습 게임은 교실 친화적인 형식으로 비전과 언어 스타일 작업을 탐색하는 데 도움을 줍니다.

핵심 비전 데모에는 색상 인식 및 추적, 인터랙티브 “잡기” 놀이, 규칙 기반 분류가 포함됩니다.

제스처 기반 상호작용 개념, 모델 훈련 예제 및 역운동학 모션 제어가 포함됩니다.

MoveIt을 RViz 시뮬레이션 및 모션 계획과 함께 사용하여 실시간 실행 전에 경로 및 잡기 논리를 테스트합니다.

ROS2 Humble 지원은 모바일 앱, PC 제어 및 USB 유선 리모컨 옵션과 함께 유연한 작동을 제공합니다.

앱 기반 제어는 제스처 기반 놀이, 추적 데모 및 반복 가능한 동작을 위한 사용자 정의 액션 그룹을 추가합니다.

여섯 개의 관절(J1–J6)은 비전 유도 조작 및 교육 동작을 위한 컴팩트한 작업 공간을 제공합니다.

모듈형 하드웨어 옵션에는 버스 서보, 확장/제어 보드, 네트워킹 및 선택적 음성 구성 요소가 포함됩니다.

확장 보드와 직렬 버스 서보는 배선을 간소화하고 추가 장치로 팔을 확장하는 것을 쉽게 만듭니다.

DOFBOT 키트에는 USB 카메라 모듈(480p/30fps, 110°)과 비전 및 음성 입력을 위한 작은 스피커가 포함된 AI 음성 모듈이 포함되어 있습니다.

Yahboom DOFBOT 교육 자료에는 비전 로봇 팔 설정 및 프로그래밍을 배우기 위한 200개 이상의 체계적인 과정이 포함되어 있습니다.

포함된 DOFBOT 과정 강의 계획서는 설정 및 학습을 안내하기 위한 교육 모듈과 수업 개요를 제공합니다.

Yahboom DOFBOT은 오픈 소스 코드와 자세한 튜토리얼, 3D 모델 파일 및 애프터 서비스 기술 지원 자료를 포함합니다.

DOFBOT 6-DOF 로봇 팔에는 장착 계획 및 작업 공간 여유를 돕기 위한 치수 도면과 사양 표가 포함되어 있습니다.

DOFBOT 키트에는 로봇 팔 조립체, 카메라, OLED 디스플레이, 컨트롤러 핸들, 케이블, 흡입 컵, 나사, 도구 및 매뉴얼이 포함되어 있습니다.

Jetson Nano 액세서리에는 Nano 4GB 보드(선택 사항), 냉각 팬, SD 카드, 무선 네트워크 카드 및 리본 케이블이 포함됩니다.