Yahboom JetCobot 7-DOF 비주얼 협업 로봇 팔 (Jetson Nano B01 4GB/Orin Nano SUPER/Orin NX SUPER용)

Yahboom

$1,167.80 USD

할인 품절

세금이 포함된 가격입니다. 배송료는 결제 시 계산됩니다.

주 제어 보드 Jetson NANO 4GB와 함께 Jetson Orin NANO 4GB SUPER와 함께 Jetson Orin NANO 8GB SUPER와 함께 Jetson Orin NX 8GB SUPER와 함께 Jetson Orin NX 16G SUPER와 함께

수량

전체 세부 정보 보기

개요

JetCobot은 NVIDIA Jetson 시리즈 개발 보드를 주요 제어 보드로 사용하는 7축 시각 협동 로봇 팔입니다 (Jetson Nano B01 4GB / Jetson Orin Nano SUPER / Jetson Orin NX SUPER). UR 유사 로봇 구성, ROS 로봇 운영 체제 및 역운동학 알고리즘을 갖추고 있어 좌표 제어, 동작 계획, 그립, 분류 및 관련 비전 상호작용 작업을 지원합니다.

JetCobot은 로봇 팔과 카메라 시스템을 통합합니다. 0.3MP USB 카메라(110° 시야각)가 장착되어 있으며 OpenCV 이미지 처리, 머신 비전 및 딥 러닝 워크플로를 지원하여 색상 상호작용, 얼굴 감지/추적, 라벨 인식, 모델 훈련 및 제스처 상호작용과 같은 기능을 수행합니다.

주요 특징

UR 유사 구성의 7-DOF 구조: 부드러운 바디 디자인, 넓은 동작 범위 및 숨겨진 서보 배선(비교 차트에 설명됨).
역운동학 + ROS 워크플로우: 좌표 제어 및 동작 계획을 지원합니다.
MoveIt + RViz 지원: URDF 운동학 시뮬레이션 모델, MoveIt 시뮬레이션 제어/경로 계획, 충돌 감지 및 공간 그립 시나리오를 포함합니다.
AI 시각 인식 및 목표 추적: 색상 인식 및 추적, 색상 블록 분류, 색상 블록 잡기, 색상 상호작용, 얼굴 인식 및 추적, 라벨 인식/지능형 스태킹(Apriltag 라벨 코드).
딥 러닝 / 모델 훈련: 쓰레기 분류 워크플로우 및 지역 기반 잡기 예제를 지원합니다(지역 식별: 잡기 및 놓기; 지역 감지: 맞춤형 잡기).
미디어파이프 개발 / AI 상호작용 업그레이드: 제스처 제어 동작 그룹, 제스처 인식 제어 스택, 로봇 팔 인식 및 손바닥 추적, 제스처 자세 제어 로봇 팔.
다양한 제어 방법: MoveIt 시뮬레이션 제어, 핸들 제어 및 PC 웹 제어를 지원합니다 (Jupyter Lab 제어도 표시됩니다).

사양

제품	JetCobot AI 시각 협업 로봇 팔
자유도	7
최대 유효 팔 길이	270MM
관절 회전 범위	-153°에서 153°까지
반복 위치 정확도	±0.5mm
카메라	0.3MP USB 카메라
카메라 시야각	110°
카메라 프레임 속도 (표시됨)	30fps
시각적 차원 (차트)	평면 2D 이미지
그리퍼 (표시됨)	전기 그리퍼
그리퍼 개폐 각도 (차트)	5cm
그리퍼 범위 (표시됨)	20-45mm
그리퍼 힘 (표시됨)	150g 힘
구조 유형 (차트)	UR 유사 로봇 구조
주 제어 (차트)	Jetson Nano B01 / Jetson Orin Nano SUPER / Jetson Orin NX SUPER
기능 (차트)	상호 연결 제어; MoveIt 모션 계획; RViz 로봇 시뮬레이션; 2D 시각적 상호작용
음성 (차트)	/
디스플레이 (차트)	/

Jetson 마스터 제어 옵션 (참조 차트)

주 제어 보드	Jetson Nano B01 4GB	Jetson Orin Nano SUPER 4GB	Jetson Orin Nano SUPER 8GB	Jetson Orin NX SUPER 8GB	Jetson Orin NX SUPER 16GB
컴퓨팅 파워	0.5TFLOPS (FP16)	34 TOPS	67 TOPS	117 TOPS	157 TOPS
CPU	4코어 Arm Cortex-A57 MPCore 프로세서	6코어 Arm Cortex-A78AE v8.2 64비트 CPU; 1.5MB L2 + 4MB L3	6코어 Arm Cortex-A78AE v8.2 64비트 CPU; 1.5MB L2 + 4MB L3	6코어 NVIDIA Arm Cortex-A78AE v8.2 64비트 CPU; 1.5MB L2 + 4MB L3	8코어 NVIDIA Arm Cortex-A78AE v8.2 64비트 CPU; 2MB L2 + 4MB L3
GPU	128코어 NVIDIA Maxwell GPU	512코어 NVIDIA Ampere 아키텍처 GPU, 16 텐서 코어 포함	1024코어 NVIDIA Ampere 아키텍처 GPU, 32 텐서 코어 포함	1024코어 NVIDIA Ampere 아키텍처 GPU, 32 텐서 코어 포함	1024코어 NVIDIA Ampere 아키텍처 GPU, 32 텐서 코어 포함
메모리	4GB 64비트 LPDDR4 25.6GB/s	4GB 64비트 LPDDR5 51GB/s	8GB 128비트 LPDDR5 102 GB/s	8GB 128비트 LPDDR5 102 GB/s	16GB 128비트 LPDDR5 102 GB/s
저장소	16GB eMMC + 64GB U 디스크	256GB SSD
전원	5W - 10W	7W, 10W, 25W	7W, 15W, 25W	10W, 15W, 25W, 40W
ROS 시스템 버전	Ubuntu18.04 + ROS1 Melodic	Ubuntu22.04 LTS + ROS2 Humble

차트는 또한 여러 Jetson 시리즈 제어 보드의 사용 방법이 기본적으로 동일하다는 점을 언급하며, 서로 다른 제어 보드는 주로 JetCobot 성능에 영향을 미친다고 합니다.

측정된 기능/성능 차이 (참조 차트)

항목	Jetson Nano 버전 프로그램 시작 시간 / 프로그램 실행 프레임 속도	Jetson Orin Nano SUPER 8GB 버전 프로그램 시작 시간 / 프로그램 실행 프레임 속도	Jetson Orin NX SUPER 16GB 버전 프로그램 시작 시간 / 프로그램 실행 프레임 속도
로봇 시작	43초 로봇 팔 초기화 완료 / /	38초 로봇 팔 초기화 완료 / /	37초 로봇 팔 초기화 완료 / /
기본 시각 기능 (색상 인식)	6초 / 12초	5초 / 30fps	4초 / 30fps
Yolov5 쓰레기 분류	31초 / 6초	17초 / 30fps	16초 / 30fps
Mediapipe 얼굴 인식	13초 / 30초	8초 / 30fps-40fps	7초 / 30fps-50fps
색상 블록 추적	10초 / 30초	7초 / 30fps	5초 / 30fps
Apriltag 태그 코드 인식	5초 / 25초	3초 / 30fps	3초 / 30fps
RVIZ 시뮬레이션 모델링	16초 / 31초	9초 / 31fps	7초 / 31fps

차트와 함께 표시된 노트: JetCobot은 Docker 컨테이너 기술로 구성되어 있지 않으며, 전체 마더보드 성능을 최대한 발휘하기 위해 공식 네이티브 이미지 구성 기능 환경을 사용합니다.데이터는 실제 Yahboom 실험실 테스트에서 가져온 것입니다. Jetson Orin Nano SUPER 4GB와 8GB의 성능은 유사하며, Jetson Orin NX SUPER 8GB와 16GB의 성능은 비슷합니다.

포함된 항목

myCobot280 7-DOF 협동 로봇 팔 (JetCobot)
전기 그리퍼
USB 카메라
Jetson 메인 컨트롤 (Jetson Nano B01 / Jetson Orin Nano SUPER / Jetson Orin NX SUPER, 버전에 따라 다름)
OLED 화면 (배송 목록 차트에 기재됨)
액세서리 (배송 목록 차트에 기재됨)

응용 프로그램

ROS 학습, 운동학 및 모션 계획 (MoveIt / RViz)
기계 비전 및 OpenCV 기반 상호작용 실험
AI 상호작용 데모: 색상 추적, 라벨 인식 (Apriltag), 제스처 인식 및 모델 훈련 워크플로우
데스크탑 잡기, 분류 및 기본 좌표 기반 픽 앤 플레이스 작업

매뉴얼 / 문서

튜토리얼: https://www.yahboom.net/study/JetCobot

사전 판매 선택 도움이나 판매 후 지원이 필요하시면 https://rcdrone.top/에 연락하시거나 이메일 [email protected]. 로 문의해 주십시오.

세부정보

Comparison chart highlighting JetCobot vs other ROS robotic arm masters, with key specs and features

JetCobot을 다른 ROS 마스터 제어 옵션과 비교하여 귀하의 애플리케이션에 적합한 플랫폼을 선택하십시오.

Specs table for DOFBOT SE ROS master control, listing accuracy, arm span, camera type, and functions

여러 Yahboom 암 플랫폼은 유사한 ROS 워크플로를 공유하지만 하드웨어 및 비전 옵션은 모델에 따라 다릅니다.

DOFBOT-PRO comparison table featuring depth camera option and 3D visual interaction capability

깊이 카메라 구성은 거리 인식 추적 및 상호 작용과 같은 3D 비전 작업을 지원합니다.

JetCobot comparison chart listing 7-DOF, 270 mm reach, ±0.5 mm repeat accuracy, and UR-like structure

JetCobot은 협동 운동 작업을 위한 밀리미터 수준의 반복성을 가진 7-DOF UR 유사 구조에 중점을 둡니다.

Yahboom JetCobot 7-DOF AI visual collaborative robotic arm kit with base, arm, and packaging

Yahboom JetCobot은 NVIDIA Jetson 제어 보드를 기반으로 구축된 데스크탑 7-DOF 시각 협업 로봇 팔입니다.

JetCobot product introduction poster with icons for ROS, MoveIt, RViz, OpenCV, deep learning, and MediaPipe

완전한 소프트웨어 스택은 ROS 제어, MoveIt 계획, RViz 시각화 및 OpenCV 기반 비전을 지원합니다.

Jetson Orin SUPER performance overview graphic comparing Nano B01, Orin Nano, and Orin NX options

AI 파이프라인에 필요한 컴퓨팅에 따라 Jetson Nano B01, Orin Nano SUPER 또는 Orin NX SUPER를 선택하십시오.

Jetson series selection matrix for ROS master control, with CPU/GPU specs, memory, and Ubuntu/ROS versions

명확한 Jetson 비교는 CPU/GPU 및 메모리 용량을 ROS 및 비전 작업에 맞추는 데 도움이 됩니다.

Function operation difference table for JetCobot across Jetson versions, with task timing and FPS metrics

성능은 Jetson 컨트롤러에 따라 다르지만, JetCobot 기능 세트와 코스 예제는 일관성을 유지합니다.

JetCobot UR-like robot configuration photo highlighting smooth arm design and hidden wiring concept

UR 유사 구성은 교실 및 실험실 사용을 위한 더 깔끔한 빌드로 넓은 범위의 움직임을 제공합니다.

Analysis graphic comparing JetCobot 7-DOF UR-like design vs typical 6-DOF arms, wiring, reach, and control

7-DOF 레이아웃은 좁은 작업 공간에서 위치 지정, 잡기 및 경로 계획의 유연성을 향상시킵니다.

Integrated robotic arm and camera setup scanning color blocks; text notes ±0.5 mm repeat positioning accuracy

통합 USB 카메라는 복잡한 외부 카메라 설정 없이 시각적 선택 및 분류 작업 흐름을 가능하게 합니다.

AI visual recognition and target tracking examples: color sorting, grabbing, interaction, tag stacking, tracking

내장된 데모는 색상 인식, 블록 정렬, 태그 기반 스태킹 및 추적 기반 상호작용을 다룹니다.

Deep learning and MediaPipe feature panel: model training, region detection grabbing, gesture recognition control

딥러닝 모델 훈련 및 MediaPipe 제스처 상호작용을 사용하여 더 반응성이 뛰어난 픽 앤 플레이스 작업을 구축하세요.

MoveIt kinematics and planning collage for JetCobot, including URDF model, collision detection, and spatial grip

MoveIt 및 URDF 모델은 하드웨어에서 실행하기 전에 시뮬레이션, 경로 계획 및 충돌 검사를 지원합니다.

Cross-platform remote control options: web-based JupyterLab control and USB gamepad teleoperation

브라우저 기반 Jupyter 환경 또는 USB 게임패드를 통해 JetCobot을 제어하여 빠른 테스트 및 데모를 수행할 수 있습니다.

Inverse kinematics algorithm graphic with multi-pose arm overlay for coordinate-based positioning control

역기구학은 반복 가능한 위치 지정 및 일관된 말단 효과기 방향을 위한 좌표 입력을 가능하게 합니다.

7-DOF collaborative robot joint map labeled J1–J7 on JetCobot arm beside a laptop and Jetson carrier base

일곱 개의 관절(J1–J7)은 모션 계획 및 협동 그리핑을 위한 추가적인 유연성을 제공합니다.

JetCobot robotic arm working radius diagram with 270mm reach and J1 base rotation range ±153°

JetCobot은 최대 270mm의 유효 팔 길이(그리퍼 제외)를 제공하며, J1 베이스 회전은 ±153° 및 ±0.5mm 반복성을 가집니다.

Graphic describing ROS Robot Operating System support for Yahboom JetCobot, listing ROS2 Humble and ROS1 Melodic.

JetCobot은 ROS 로봇 운영 체제를 기반으로 구축되었으며, ROS2 Humble 및 ROS1 Melodic과의 호환성을 나열합니다.

JetCobot robotic arm beside a monitor showing MoveIt simulation control interface for a 7-DOF collaborative arm

MoveIt 시뮬레이션 지원을 통해 JetCobot 로봇 팔을 하드웨어에서 실행하기 전에 가상 환경에서 테스트하고 제어할 수 있습니다.

Yahboom JetCobot robotic arm kit with gripper, USB HD camera, OLED screen, suction-cup base and metal chassis

JetCobot 팔 키트는 안정적인 데스크탑 설정을 위해 그리퍼, USB HD 카메라, OLED 화면 및 흡입 컵 베이스를 결합합니다.

Yahboom JetCobot robotic arm with USB HD camera module and motorized gripper mounted on the end effector

JetCobot 팔은 비전 유도 픽킹 및 배치 작업을 위해 USB HD 카메라(480p, 30 fps, 110° 시야각)와 컴팩트 전기 그리퍼를 결합합니다.

JetCobot course outline table listing lessons on assembly, ROS/Ubuntu setup, SLAM, AI vision, tracking, and grasping

JetCobot 커리큘럼은 설정 및 조립, ROS/Ubuntu 기초, SLAM 매핑, MediaPipe를 이용한 AI 비전, 시각적 추적 및 잡기 연습을 포함합니다.

JetCobot tutorial materials page with download folders and course sections, plus study link yahboom.net/study/JetCobot

JetCobot 튜토리얼 자료에는 정리된 다운로드 폴더와 AI 비주얼 기초 및 Mediapipe와 같은 강의 내용이 포함되어 있으며, 학습 링크는 yahboom.net/study/JetCobot에 있습니다.

Course resource overview for Yahboom JetCobot, listing AI visual tracking/grabbing, MoveIt, ROS2 tutorials, and Python code

JetCobot 학습 자료에는 AI 비주얼 추적 및 잡기 과정, MoveIt 튜토리얼, ROS2 기초 및 오픈 파이썬 소스 코드가 포함됩니다.

JetCobot robotic arm with gripper dimension drawing showing overall height and base footprint measurements in mm

그리퍼 치수가 밀리미터로 제공되어 장착 공간 및 전체 팔 여유 공간을 계획하는 데 도움이 됩니다.

JetCobot 7-DOF visual collaborative robotic arm specs table with Python support, ROS options, and camera details

JetCobot는 Jetson Nano B01 및 Jetson Orin Nano/NX에 대한 ROS 옵션과 고정 초점 0.3MP 카메라(480P, 30fps, 110° 광각)를 지원합니다.

Yahboom JetCobot shipping list with gripper, USB camera, chassis parts, power adapter, cables, and Jetson accessory options

JetCobot 키트에는 그리퍼, USB 카메라, 섀시 구성 요소, 전원 어댑터 및 배선이 포함되어 있으며, 선택 사항으로 Jetson Nano/Orin 액세서리가 나열되어 있습니다.

카트에 추가된 품목

Yahboom JetCobot 7-DOF 비주얼 협업 로봇 팔 (Jetson Nano B01 4GB/Orin Nano SUPER/Orin NX SUPER용)