Yahboom DOFBOT SE 6자유도 로봇 팔 가상 머신 버전, ROS2 Humble Python AI 비전 대형 모델 키트
Yahboom DOFBOT SE 6자유도 로봇 팔 가상 머신 버전, ROS2 Humble Python AI 비전 대형 모델 키트
Yahboom
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개요
DOFBOT SE는 Yahboom의 AI 대형 모델 비전 로봇 팔 (가상 머신 버전)입니다. 이는 PC 측 가상 머신에서 제어 결정을 생성하고 STM32 컨트롤러를 통해 관절을 구동하는 6 DOF 데스크탑 로봇 팔입니다. 이 시스템은 ROS2를 기반으로 설계되어 운동학(정방향/역방향), 모션 계획, MoveIt 시뮬레이션 및 충돌 감지를 지원하며, 색상 인식 추적 및 물체 잡기와 같은 작업을 위한 AI 비전 상호작용도 가능하게 합니다.
주요 특징
- PC 가상 머신 주요 제어: ARM 개발 보드를 대체하기 위해 PC 가상 머신을 사용합니다; Mac 지원되지 않음.
- ROS2 개발: ROS2 로봇 제어 시스템(이미지는 ROS2 Humble를 지정함), 모션 계획, 시뮬레이션 및 관련 워크플로를 지원합니다.
- 6 DOF 직렬 버스 서보 제어: 다중 관절 운동 및 잡기를 위한 통합 제어.
- AI 비전 상호작용: 색상 인식/추적/잡기 및 제스처 인식과 같은 기능을 갖춘 2D 비행기 비전.
- AI 대형 모델 상호작용 (기능 가용성은 버전에 따라 다름): 이미지는 확장 가능한 RAG 지식 기반, 자연 음성 대화 및 시각적 장면 이해를 포함한 다중 모드 기능(텍스트/음성/비전)을 설명합니다.
- 다양한 제어 방법: 텍스트 상태 모바일 앱, 무선 핸들 및 PC 소프트웨어 제어.
사양
| 모델 | DOFBOT SE (가상 머신 버전) |
| 마스터 컨트롤 | PC 가상 머신 |
| 자유도 | 6 |
| 팔 길이 | 350mm |
| 그리퍼 개폐 각도 | 6cm |
| 반복 가능한 위치 정확도 | ±0.5mm |
| 구조 유형 | 전통적인 로봇 팔 구조 |
| 카메라 | USB HD 카메라 |
| 시각적 차원 | 평면 2D 이미지 |
| 음성 | AI 대형 모델 음성 모듈 + 스피커 |
| 디스플레이 | / |
| 기능 (이미지 텍스트) | 상호 연결 제어; MoveIt 모션 계획; Rviz 로봇 시뮬레이션; 2D 시각적 상호작용; 음성 상호작용; AI 대형 모델 |
| 위치 지정 (이미지 텍스트) | 가상 머신 버전 입문용 AI 대형 모델 로봇 팔 |
| ROS 시스템 (이미지 텍스트) | ROS2 Humble |
카메라 해상도 주의: 제공된 텍스트 설명에는 0이 언급되어 있습니다.3MP 카메라, 와 함께 “전문 하드웨어 구성” 아래에 30MP 카메라 모듈이 명시되어 있습니다. 이미지에는 USB HD 카메라가 명시되어 있지만, 메가픽셀 값은 표시되지 않습니다. 배송된 정확한 카메라 모듈을 확인하려면 [email protected]에 문의하거나 https://rcdrone.top/ .
소프트웨어 & 제어
- 를 방문하십시오.
- ROS2 제어: 는 6 DOF 직렬 버스 서보 모션 제어를 단순화합니다; 정방향 솔루션, 역방향 솔루션 및 모션 계획을 지원합니다 (텍스트).
- MoveIt + RViz: 이미지는 MoveIt 모션 계획 및 RViz 로봇 팔 시뮬레이션을 나열합니다.
- 가상 머신 직렬 통신: 이미지는 가상 머신에서 STM32 코프로세서로 직렬 포트를 통해 각 관절을 구동하기 위한 지시를 전송하는 방법을 설명합니다.
- 원격 제어 방법 (텍스트): 모바일 앱, 무선 핸들 및 PC 소프트웨어.
AI 비전, 제스처 및 모델 훈련 (설명된 대로)
- AI 시각 인식/타겟 추적: 색상 인식 & 추적; 색상 잡기; 색상 상호작용; 쓰레기 분류; 색상 블록 쌓기; “잡기 게임”.
- 제스처 상호작용 (MediaPipe): 제스처 제어 로봇 팔 동작 그룹; 제스처 인식 제어 스택; 태도 제어 로봇 팔; 로봇 팔의 손바닥 인식 및 추적.
- 알고리즘 프레임워크 (이미지 텍스트): 역기구학 알고리즘; YOLOv11; OpenCV; MediaPipe.
- 딥 러닝 & 모델 훈련 (이미지 텍스트): 사용자 정의 훈련 및 모델 양자화 배포 지원; 보여지는 예시에는 쓰레기 분류 및 모델 훈련 (YOLOv11 사례 발표)이 포함됩니다.
이미지에 표시된 노트: “쓰레기통은 배송 목록에 포함되지 않습니다."모델 훈련은 사용자가 스스로 훈련해야 합니다."
버전 차이 (이미지 텍스트)
| 표준 버전 | 우수 버전 | |
| 주 제어 지원 | PC 가상 머신 | |
| AI 대형 모델 음성 모듈 | 아니오 | 예 |
| AI 대형 모델 기능 | 아니오 | 예 |
| AI 시각 상호작용 | 예 | 예 |
| ROS 시스템 | ROS2 Humble | |
| 추천 사용자 | AI 시각 기능 학습에 적합 | AI 대형 모델, AI 음성 상호작용 및 AI 시각 기능 응용 프로그램 학습에 적합 |
응용 프로그램
- ROS2 학습 및 연구: 운동학, 동작 계획, MoveIt 시뮬레이션 및 충돌 감지.
- AI 비전 데모: 객체 추적, 색상 인식, 잡기 및 배치, 정렬 워크플로우.
- 다중 모드 상호작용 데모(설명된 대로): 비디오 파싱, 긴 명령 동작 제어, 지능형 처리, 3D 공간 정렬.
튜토리얼 & 비디오
튜토리얼 링크: Yahboom DOFBOT SE 로봇 팔
세부정보
DOFBOT SE는 6-자유도 데스크탑 팔을 PC 측 가상 머신 제어 및 ROS2 Humble 워크플로우와 결합하여 학습 및 개발을 지원합니다.
가상 머신 주요 제어는 하드웨어 의존성을 줄이면서 동작 계획, RViz 시뮬레이션 및 2D 시각적 상호작용과 같은 핵심 기능을 유지합니다.
더 높은 구성은 공간 인식 및 잡기 응용 프로그램을 위한 깊이 기반 3D 시각적 상호작용을 추가합니다.
시리즈의 다른 팔 옵션은 특정 연구 및 교육 요구를 위한 다양한 DOF 및 구조 선택을 강조합니다.
ARM 개발 보드와 비교할 때, PC 가상 머신 접근 방식은 더 쉬운 확장, 백업/복원 및 비용 효율적인 개발을 강조합니다.
ROS2 개발을 위해 제작된 DOFBOT SE는 AI 비전 상호작용 및 다관절 서보 제어를 컴팩트한 데스크탑 형태로 지원합니다.
다중 모드 상호작용, 시각적 응용 프로그램 및 단계별 튜토리얼은 첫 번째 동작에서 실용적인 AI 비전 작업으로 이동하는 데 도움을 줍니다.
ROS2 Humble 기본 사항부터 확장된 AI 대형 모델 기능까지 귀하의 요구에 맞는 구성을 선택하십시오.
대형 언어, 음성 및 비전 모델은 로봇 팔 작동 중 보다 자연스러운 명령 및 피드백을 가능하게 합니다.
응용 프로그램 데모는 자연어 명령을 반복 가능한 동작으로 전환하는 데 중점을 두며, 이는 시퀀스 처리 및 정렬과 같은 작업을 포함합니다.
다중 모드 이해는 Q&A, 분석 및 안내된 작업 실행과 같은 다양한 교실 스타일 시나리오를 지원합니다.
2D 비전 기능에는 색상 인식, 목표 추적 및 대화형 테이블탑 프로젝트를 위한 안내된 잡기가 포함됩니다.
제스처 인식 및 모델 훈련 콘텐츠는 그리퍼를 넘어 상호작용을 확장하여 더 풍부한 AI 제어 실험을 가능하게 합니다.
ROS2 운동학과 MoveIt 시뮬레이션은 실제 팔에서 동작을 실행하기 전에 궤적을 검증하는 데 도움을 줍니다.
ROS2 Humble 지원 및 모바일 앱, PC 제어, 무선 핸들 등 다양한 제어 방법은 서로 다른 학습 설정에 적합합니다.
DOFBOT SE 앱은 원격 제어, 추적, 서보 보정 및 정렬 모드와 함께 제스처 잡기를 포함하여 유연한 작동을 제공합니다.
DOFBOT SE 로봇 팔은 얼굴 인식 추적 및 반복 가능한 동작 시퀀스를 위한 사용자 정의 동작 그룹 학습을 지원합니다.
DOFBOT SE 6-DOF 로봇 팔 키트는 USB 카메라, STM32 코어 보드 및 명확하게 레이블이 붙은 J1–J6 관절을 특징으로 하며, 선택적 스피커 및 AI 음성 모듈 지원이 가능합니다.
DOFBOT SE 키트는 6DOF 서보 구동 팔과 주변 장치 및 전원 배선을 위한 명확하게 레이블이 붙은 포트와 헤더를 제공하는 확장 보드를 결합합니다.
DOFBOT SE 키트에는 USB 카메라 모듈, 수신기 보드가 포함된 2.4G 무선 핸들, 스피커 및 배선이 포함된 AI 음성 모듈이 포함되어 있어 쉽게 통합할 수 있습니다.
DOFBOT SE 과정 개요는 설정, 보정, 원격 제어 및 프로그래밍 수업을 포함하며, AI 비전 모듈도 포함됩니다.
키트의 학습 개요는 대형 모델 기초, 환경 설정 및 API 키 구성 및 AI 기능 통합과 같은 실용 프로젝트를 다룹니다.
키트에는 AI 대형 모델 기능 및 ROS2 기초를 다루는 구조화된 오픈 소스 코드 리소스와 단계별 비디오 튜토리얼이 포함되어 있습니다.
DOFBOT SE 키트에는 간단한 3D 모델 파일에 대한 접근이 포함되며, 애프터 서비스와 함께 기술 지원을 제공합니다.
DOFBOT SE에는 밀리미터 치수 개요와 온보드 플랫폼 및 Ubuntu 22.04, ROS2 Humble 및 Python과 같은 소프트웨어 환경을 포함하는 빠른 사양 목록이 포함되어 있습니다.
DOFBOT SE 키트에는 로봇 팔 본체와 섀시, STM32 코어 보드, 브래킷이 있는 카메라가 포함되어 있습니다, 2.4G 무선 핸들, 케이블, 도구 및 설명서입니다.
