Overzicht
DOFBOT PRO is een desktop-niveau 3D AI vision robotarm ontworpen voor ROS-educatie en -ontwikkeling. Het combineert een 6-DOF bewegingsgewrichtstructuur, een 3D-dieptelens en NVIDIA Jetson-serie besturingsborden om complexe bewegingscontrole te vereenvoudigen via ROS, voorwaartse/omgekeerde kinematica en visuele perceptie voor 3D-ruimteherkenning, tracking en grijpen.
Video's
Belangrijkste Kenmerken
- Jetson platform compatibiliteit: compatibel met Jetson Nano 4GB / Jetson Orin Nano SUPER / Jetson Orin NX SUPER besturingsborden; GPU-versnelde modeltraining en Python-ontwikkeling worden ondersteund.
- 3D diepte puntwolk herkenning: RGB + diepte (RGB+D) fusiedetectie voor 3D positionering, tracking en grijptaken.
- ROS bewegingsplanning en simulatie: ondersteunt MoveIt bewegingsplanning en RViz robotsimulatie; ondersteunt 2D en 3D visuele interactie.
- 6-DOF aluminiumlegering structuur: precisie-gefreesd aluminiumlegering lichaam; hoogprecisie servos voor soepele multi-as beweging.
- Cross-platform besturing: ondersteunt app-besturing (Android/iOS), draadloze handgreepbesturing en PC-webpagina besturing.
- Multimodale / grote-model concepten (zoals geleverd): Groot Taalmodel, Groot Spraakmodel, Groot Visueel Model; omvat Schaalbare RAG Kennisbank en “Dual-Modal Dynamic Feedback Reasoning Architecture” beschrijvingen.
- Algoritme frameworks vermeld: inverse kinematica algoritme, YOLOv11, OpenCV, MediaPipe.
Voor productselectie en technische ondersteuning, neem contact op met https://rcdrone.top/ of e-mail [email protected].
Specificaties
DOFBOT-PRO (robotarm systeem)
| Hoofdcontrole | Jetson Nano B01 / Jetson Orin Nano SUPER / Jetson Orin NX SUPER |
|---|---|
| Vrijheidsgraden | 6 |
| Armlengte | 350mm |
| Grijper open-dicht | 6cm |
| Herhaalbare positioneringsnauwkeurigheid | ±0.5mm |
| Structuurtype | Traditionele robotarmstructuur |
| Camera | DABAI DCW2 Dieptecamera |
| Visuele dimensie | 3D-beeld met diepte-afstandsinformatie |
| Stem | AI groot model stemmodule + luidspreker |
| Scherm | 10.1-inch display |
| Functie | Interconnectiecontrole; MoveIt bewegingsplanning; RViz robotsimulatie; 2D visuele interactie; 3D visuele interactie; AI groot model |
| Positionering (zoals beschreven) | Embedded AI / AI groot model / 3D diepte visuele robotarm |
ROS Robotarm Configuraties (zoals vermeld)
| Versie | Standaardversie | Ultieme versie |
|---|---|---|
| Besturingsborden | Jetson Nano B01; Jetson Orin Nano SUPER 4GB/8GB; Jetson Orin Nano SUPER 8GB/16GB | Jetson Nano B01; Jetson Orin Nano SUPER 4GB/8GB; Jetson Orin Nano SUPER 8GB/16GB |
| Spraakmodule | Alle versies bevatten AI groot model spraakmodule | |
| Dieptecamera | DABAI DCW2 Dieptecamera | |
| Display | / | HD 10.1-inch touchscreen |
Controller Selectie Aanbevelingen (Jetson board specificaties getoond)
| Artikel | Jetson Nano B01 4GB | Jetson Orin Nano SUPER 4GB | Jetson Orin Nano SUPER 8GB | Jetson Orin NX SUPER 8GB | Jetson Orin NX SUPER 16GB |
|---|---|---|---|---|---|
| Rekenkracht | 0.5TFLOPS (FP16) | 34 TOPS | 67 TOPS | 117 TOPS | 157 TOPS |
| CPU | Quad-core Arm Cortex-A57 MPCore processor | 6-core Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU; 1.5MB L2 + 4MB L3 | 6-core Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU; 1.5MB L2 + 4MB L3 | 6-core NVIDIA Arm Cortex A78AE v8.2 64-bit CPU; 1.5MB L2 + 4MB L3 | 8-core NVIDIA Arm Cortex A78AE v8.2 64-bit CPU; 2MB L2 + 4MB L3 |
| GPU | 128-core NVIDIA Maxwell GPU | 512-core NVIDIA Ampere architectuur GPU met 16 Tensor Cores | 1024-core NVIDIA Ampere architectuur GPU met 32 Tensor Cores | 1024-core NVIDIA Ampere architectuur GPU met 32 Tensor Cores | 1024-core NVIDIA Ampere architectuur GPU met 32 Tensor Cores |
| Geheugen | 4GB 64-bit LPDDR4; 25.6GB/s | 4GB 64-bit LPDDR5; 51GB/s | 8GB 128-bit LPDDR5; 102GB/s | 8GB 128-bit LPDDR5; 102GB/s | 16GB 128-bit LPDDR5; 102GB/s |
| Opslag | 16GB eMMC + 64GB U schijf | 256GB SSD | |||
| Stroomverbruik | 5W - 10W | 7W , 10W , 25W | 7W , 15W , 25W | 10W , 15W , 25W , 40W | 10W , 15W , 25W , 40W |
| ROS Systeemversie | Ubuntu18.04 + Docker + ROS2 Humble | Ubuntu22.04 LTS + ROS2 Humble | |||
Functie Operationeel Verschil (gemeten resultaten getoond)
| Versie | Jetson Nano B01 4GB | Jetson Orin Nano SUPER 8GB | Jetson Orin NX SUPER 16GB |
|---|---|---|---|
| Robot opstarten (programma starttijd) | 62s | 49s | 48s |
| 2D-gezichtsherkenning (programma starttijd / programma looptijd frame) | 4s / 10fps | 7s / 30fps | 7s / 30fps |
| 2D-gebarenherkenning blokken grijpen (programma starttijd / programma looptijd frame) | 7s / 6fps | 6s / 30fps | 6s / 30fps |
| 2D-vingertoptrajectherkenning (programma starttijd / programma looptijd frame) | 10s / 5fps | 7s / 30fps | 6s / 30fps |
| MoveIt (programma starttijd / programma uitvoeringsframe) | 45s / 6fps | 43s / 30fps | 38s / 30fps |
| 3D-Yolo afvalherkenning en sortering (programma starttijd / programma uitvoeringsframe) | 64s / 5fps | 9s / 30fps | 6s / 30fps |
| 3D-Mediapipe gebaren machinecode afstandssortering (programma starttijd / programma uitvoeringsframe) | 9s / 6fps | 5s / 14fps | 3s / 15fps |
| 3D-tracking om kleurblokken te grijpen (programma starttijd / programma uitvoeringsframe) | 8s / 10fps | 4s / 14fps | 2s / 15fps |
| AI groot model voor objectsortering (programma starttijd / programma uitvoeringsframe) | 40s / 5fps | 25s / 30fps | 20s / 30fps |
Toepassingen
- 3D visie detectie en grijpen; ruimtelijke perceptie; objecttracking; 3D sorteren
- Dieptebereik (afstandmeting), vormherkenning, hoogtemeting, volumemeting
- Dieptevisie positionering en tracking; 3D ruimtelijke tracking en grijpen; 3D puntenwolk herkenning
- AI-gestuurde visuele interactie: intelligente sortering en handling, kleurherkenning, dynamische tracking, afvalsortering, tracking, grijpen
- Multimodale workflows beschreven: videoanalyse, lange-commando bewegingscontrole, abnormale hoogtesortering, intentie-inferentie (RAG kennisbank), KCF objecttracking algoritme, YOLOv11-gebaseerde herkenningstaken
Voorbeeld objectafmetingen getoond voor volumetrische meetdemonstraties: 30*30*30mm Kubus, 30*30*30mm Cilinder, 30*30*60mm Cilinder. Voorbeelden van afstandsoverlays zijn onder andere 240,0 mm en 190,0 mm.
Handleidingen
Tutorial link: http://www.yahboom.net/study/DOFBOT-Pro
Details

Vergelijk populaire desktop robotarmopties in één oogopslag, inclusief vrijheidsgraden, bereik, grijperbereik en besturingsplatforms.

Een snelle specificatie-overzicht helpt bij het kiezen van het juiste model voor ROS-leren, simulatie en basistaken voor visie.

DOFBOT-PRO combineert een 6-DOF arm, RGB+D dieptesensor en Jetson-compatibiliteit voor 3D-perceptie en grijponderontwikkeling.

Alternatieve configuratiedetails worden verstrekt voor gebruikers die een andere armstructuur en camera-opstelling nodig hebben.

Gebouwd voor ROS-educatie en -ontwikkeling, combineert de kit een compacte 6-DOF arm met dieptevisie en een geïntegreerde desktopachtige opstelling.

Ontworpen voor bewegingsplanning en perceptieworkflows zoals kinematica, doelherkenning, tracking en grijpen in 3D-ruimte.

Belangrijke modules omvatten diepteperceptie, AI-interactieconcepten en softwareframeworks die worden gebruikt in gangbare robotica-pijplijnen.

Hoogtepunten van hardware en software geven een overzicht van wat is inbegrepen voor het bouwen van vision + ROS-demo's en klaslokaalexperimenten.

Meerdere Jetson-bordopties helpen bij het opschalen van instapniveau-prototyping naar AI-werkbelastingen met hogere prestaties.

Gebruik de configuratiematrix om het controllerbord en de set functies af te stemmen op de vereisten van uw ROS-project.

Dieptevisie voegt afstandsbewuste inzichten toe voor betrouwbaardere positionering, herkenning en grijpprojectplanning dan alleen 2D.

Arm-camera kalibratie ondersteunt taken zoals puntwolkherkenning en dieptegebaseerde meting voor interactie in 3D-ruimte.

Multimodale interactieconcepten omvatten tekst-, spraak- en visuele mogelijkheden voor het bouwen van rijkere mens-robot workflows.

Toepassingsvoorbeelden richten zich op sorteer- en verwerkingsgedragingen die perceptie combineren met commando-gestuurde controle.

Praktische demo's tonen tracking-, sorteer- en actieselectietaken die zijn opgebouwd rond visie en interactielogica.

Interactieve uitdagingstijlactiviteiten bieden toegankelijke scenario's voor het testen van perceptie, redenering en regelkringen.

Voorbeelden van visuele herkenning omvatten kleurgebaseerde tracking, bloksortering, interactieve spellen en labelgebaseerd stapelen.

Trainingsnotities en prestatiecurves schetsen de opgenomen deep-learning workflow richting voor objectdetectietaken.

DOFBOT Pro ondersteunt MediaPipe-gebaseerde gebareninteractie, voorwaartse/omgekeerde kinematica en MoveIt-simulatiecontrole voor installatie- en ontwikkelingsworkflows.

DOFBOT Pro ondersteunt MoveIt-kinematica-simulatie met trajectplanning, botsingsdetectie en ROS/ROS2 (Humble) workflows voor bewegingscontrole.

DOFBOT Pro ondersteunt app-besturing, webbesturing en een USB draadloze afstandsbediening, met een 6-DOF gewrichtsindeling gelabeld J1–J6 voor nauwkeurige installatie en bewegingsplanning.

De DOFBOT Pro 6-DOF robotarm koppelt een Jetson-gebaseerde besturingskaart met een DaBai DCW2 dieptecamera en intelligente seriële busservos voor visiegestuurde bewegingsprojecten.
De DOFBOT Pro setup omvat een uitbreidingskaartindeling voor robotarmen en ondersteunt add-ons zoals een stemmodule en een 10,1-inch touchscreen voor bediening.

Het DOFBOT-PRO cursusoverzicht verdeelt de trainingsmodules en leerdoelen om te helpen bij het plannen van de installatie- en ontwikkelingsstappen.

DOFBOT Pro bevat georganiseerde open-source code en stapsgewijze tutorialmappen die 2D/3D visuele tracking, sorteren en grijpen, en dieptecamera-workflows behandelen.

DOFBOT Pro bevat downloadbare videotutorials, ROS2 leermaterialen, een 3D-modelbestand en open-source Python-code voor ontwikkeling op Jetson-borden.

Afmetingstekeningen en een specificatieoverzicht helpen u bij het plannen van de montage-ruimte en systeemintegratie voor de DOFBOT Pro 6-DOF robotarm.

De DOFBOT Pro kit bevat de robotarm met een set standaardaccessoires zoals controllerhardware, stroom- en datakabels, en basisgereedschap voor montage en installatie.
Related Collections
