Yahboom Transbot SE ROS 로봇카 3자유도 암 & 2MP PTZ, Jetson Nano B01 / Raspberry Pi 5용

Yahboom

$332.09 USD

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메인 컨트롤 보드 없이 와 함께

버전 RPi 5-4GB Jetson NANO SUB

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개요

Transbot SE는 Jetson Nano B01 또는 Raspberry Pi 5와 함께 AI 비전 및 로봇 개발을 위해 설계된 ROS 로봇 자동차(트랙 크롤러 플랫폼)입니다. 이 제품은 전체 알루미늄 합금 본체를 사용하며, 3DOF 로봇 팔과 2DOF 카메라 PTZ를 통합하여 비전 기반 제어, 추적 및 MoveIt을 통한 로봇 팔 시뮬레이션을 제공합니다.

버전 선택(제트슨 나노 또는 라즈베리 파이 포함/미포함)이나 소프트웨어 환경 준비에 도움이 필요하신가요? https://rcdrone.top/ 를 통해 지원팀에 문의하거나 이메일 [email protected]. 로 연락하세요.

주요 기능

오프로드 주행을 위한 차동 트랙 구조의 추적 크롤러 섀시
전 알루미늄 합금 바디
3DOF 로봇 팔 (지능형 직렬 버스 서보)로 그립/처리 및 시뮬레이션 워크플로우 지원
2DOF 카메라 PTZ와 2MP 카메라 (수평/수직 회전)
520 인코더 모터
내장 AI 비전 스택: OpenCV 이미지 처리, MediaPipe 머신 러닝, YOLO 객체 인식, AI 딥 러닝 프레임워크
상호 연결 제어 옵션 표시: 원격 제어 앱, Jupyter 웹 프로그래밍 제어, ROS 시스템 제어, 크로스 플랫폼 상호 연결 제어, 다중 차량 포메이션 제어
프로그래밍: Python 프로그래밍 및 C++ 프로그래밍이 표시됨

AI 비전 & 제어 기능 (표시됨)

OpenCV 이미지 처리: 객체 감지 (특정 객체 카테고리 인식), AR 비전 (체스보드 종이를 통해 12가지 효과 표시), AR QR 코드 (AR QR 코드 생성 및 인식), 얼굴 인식 (실시간 얼굴 이미지 수집을 통한 자율 학습 및 실시간 인식)
AI 비주얼 게임플레이: 색상 추적, 객체 추적 (카메라 PTZ가 실시간으로 객체 추적), 로봇 팔 조작 (QR 코드 명령 기반 조작), 자율 주행 (사용자 정의 색상 선택; 인식된 색상 경로를 따라감)
MoveIt 로봇 팔 제어: 순방향/역방향 운동학 알고리즘, 직교 경로 계획, 충돌 감지, MoveIt 시뮬레이션
제스처 인식 제어 (MediaPipe): 손바닥 제어 섀시 이동, 제스처 제어 로봇 팔 동작 그룹, 제스처 제어 섀시 이동, 팔 자세 제어 (로봇 팔이 팔 자세와 손바닥 열기/닫기를 모방)
MediaPipe 개발: 제스처 인식, 얼굴 인식, 3D 객체 인식 (예시: “SHOE”, “CHAIR”, “CUP”, “CAMERA” 등))
딥 러닝 예제: KNN 손글씨 숫자 인식; YOLO 객체 인식 (YOLOv5 알고리즘을 사용하여 사용자 정의 데이터셋을 통한 사용자 정의 객체 인식)

사양

로봇 유형	트랙형 크롤러 ROS 로봇 카
호환 가능한 메인 보드 (명시됨)	Jetson Nano B01; Raspberry Pi 5
섀시 / 본체 재질	알루미늄 합금 (전 알루미늄 합금 본체 명시됨)
로봇 팔	3DOF 로봇 팔 (지능형 직렬 버스 서보)
카메라 & 팬/틸트	2DOF 카메라 PTZ; 2MP 카메라
구동 모터	엔코더가 있는 520 모터 (520 엔코더 모터 명시됨)
배터리 (표시됨)	리튬 배터리: 12V 4400mAh
충전기 (표시됨)	12.6V 2A 충전기

버전 옵션 (표시됨)

Jetson Nano 버전: Jetson Nano 4GB 포함 (SUB 버전) / Jetson Nano 미포함
Raspberry Pi 버전: Raspberry Pi 5-4GB 포함 / Raspberry Pi 미포함 (4GB 이상의 RAM이 있는 Raspberry Pi 필요)

응용 프로그램

ROS 학습 및 로봇 모션 제어 개발
컴퓨터 비전 프로젝트 (OpenCV), 제스처 인식 (MediaPipe), 객체 인식 (YOLO)
MoveIt을 사용한 로봇 팔 시뮬레이션 및 계획 실험 (운동학, 직교 계획, 충돌 감지)
원격 제어 및 웹 기반 프로그래밍 제어 데모 (APP 제어, Jupyter, ROS 시스템 제어)

튜토리얼 & 학습 자료

튜토리얼 링크: http://www.yahboom.net/study/Transbot-SE

강좌 카탈로그 (표시됨)

Transbot SE 소개: Transbot SE에 대한 정보; 사용 시 주의사항 및 배터리 안전; 첫 번째 시도
첫 번째 시도: WiFi 네트워크 구성; APP 제어; USB 무선 핸들 제어; 핸들 비디오 제어
하드웨어 제어 과정: 확장 보드 및 펌웨어 업데이트에 대한 정보; 자동 시작 프로세스 종료; Transbot SE 라이브러리 설치; 버저 및 버튼 제어; PWM 서보 제어; 버스 서보 제어; 모터 제어; 로봇 이동 제어
리눅스 운영 체제 구성: 가상 머신 설치 및 사용; 리눅스 기본; 원격 제어; 다중 기기 통신 구성; 정적 IP 및 핫스팟 모드; 웹 페이지 실시간 모니터링; 확장 튜토리얼; 시스템 이미지 작성
Docker 사용: Docker 개요 및 Docker 설치; Docker 이미지 컨테이너의 일반 명령어; Docker 이미지 심층 이해 및 이미지 게시; Docker 하드웨어 상호작용 및 데이터 처리; Dobot 컨테이너 시작
ROS 기본 과정: ROS 소개; 프로젝트 파일 구조; 일반 명령어 및 도구; 퍼블리셔; 구독자; 사용자 정의 토픽 메시지 및 사용; 클라이언트; 서버; 사용자 정의 서비스 메시지 및 사용법; TF 릴리스 및 모니터링
OpenCV 과정: 오픈 소스 CV 시작하기; 오픈 소스 CV 기하학적 변환; 오픈 소스 CV 이미지 처리 및 텍스트 선분 그리기; 오픈 소스 CV 이미지 미화; AR 비전; AR QR 코드; ROS+Opencv 기초; ROS+Opencv 응용; MediaPipe 개발
ROS 로봇 과정: PID 알고리즘; 기본 통신; 키보드 제어; 핸들 제어; 로봇 상태 추정; 데이터 보정
ROS 간단한 카메라 과정: HD 카메라 보정; HD 카메라 색상 추적; HD 카메라 색상 추적 (섀시); HD 카메라 객체 추적; KCF 타겟 추적; HD 카메라 얼굴 추적; HD 카메라 로봇 팔 운반; HD 카메라 자동 조종
ROS 로봇 팔 제어 튜토리얼: MoveIt 구성; MoveIt 실제 기계 제어; MoveIt 무작위 이동; MoveIt 운동학 설계; MoveIt 직교 경로; MoveIt 회피; MoveIt 장면 설계; MoveIt 궤적 계획
ROS 다중 로봇 제어: 다중 로봇 제어; 다중 로봇 대기열 성능; 다중 로봇 로봇 팔 춤
ROS 로봇 팔 MoveIt 제어 과정: MoveIt 구성; MoveIt 실제 기계 제어; MoveIt 무작위 이동; MoveIt 운동학 설계; MoveIt 직교 경로; MoveIt 회피; MoveIt 장면 설계; MoveIt 궤적 계획; Mediapie 손바닥 제어 자동차; Mediapipe 제스처 제어 로봇 팔; Mediapipe 제스처 제어 자동차; Mediapipe 팔 자세 제어
딥러닝 과정: KNN 손글씨 숫자 인식; TensorFlow 기본 사용법; PyTorch 기본 사용법 (jetson); yolov5 모델 훈련 (jetson); yolov5+tensorrt 가속 (jetson); yolov4-tiny