Yahboom ROSMASTER M3 Pro ROS2 Robot met OpenClaw AI Agent, dubbele TOF LiDAR, 6DOF arm, Mecanum SLAM
Yahboom ROSMASTER M3 Pro ROS2 Robot met OpenClaw AI Agent, dubbele TOF LiDAR, 6DOF arm, Mecanum SLAM
Yahboom
Kan beschikbaarheid voor afhalen niet laden
Overzicht
ROSMASTER M3 Pro is een ROS2 Robot platform van Yahboom voor ROS-onderwijs, wetenschappelijke onderzoeksexperimenten en AI-toepassingsonderwijs. Het maakt gebruik van een Mecanum-wielchassis met pendelophanging voor omnidirectionele beweging en is ontwikkeld op ROS2 Humble. Het platform integreert een 6DOF robotarm, een binoculaire gestructureerde-licht dieptecamera voor 3D-visie hand-oog integratie, en dubbele TOF LiDAR voor omnidirectionele SLAM-mapping, autonome navigatie, obstakelvermijding en padplanning. Het ondersteunt ook multimodale AI-grootmodelinteractie (tekst/beeld/stem) met spraakherkenning en natuurlijke taalbegrip voor taakplanning en uitvoering.
Belangrijkste Kenmerken
- OpenClaw AI-agent implementatie (met implementatie- en gebruikshandleiding). Opmerking: OpenClaw-implementatie wordt niet ondersteund op de Jetson Nano B01-versie.
- Ingebouwde multimodale grote modelmogelijkheden: uitbreidbare RAG-kennisbank, visueel groot taalmodel, tekstgroot taalmodel, dual-model redeneerarchitectuur en dynamische feedbackredenering.
- Dual TOF LiDAR puntwolkfusie: 360° omnidirectionele perceptie zonder blinde vlekken; kaartnavigatie/wegennetwerkplanning; padplanning en multi-puntnavigatie.
- Wegennetwerkplanning: maak, bewerk en beheer routenetwerken bestaande uit punten en verbindingslijnen; ondersteunt kortste-pad selectie in sandbox-stijl routenetwerken.
- 6DOF 3D visuele robotarm: 3D ruimte grijpen, sorteren en transporteren; 3D puntwolkherkenning; doelpositionering en -tracking; afstands-/volumeberekening; 3D real-scene mapping.
- Toepassingen van diepe visie technologie: YOLOv26 / Transformer, MediaPipe / OpenCV, visuele fusie herpositionering navigatie, PCL real-time puntwolk segmentatie.
- Ingebouwde AI-groot model spraakmodule en luidspreker: ondersteunt realtime conversie tussen spraak en tekst.
- MoveIt2-simulatieondersteuning.
Specificaties
| Model | ROSMASTER M3 Pro |
| Systeem | ROS2 Humble |
| Chassis | Volledig aluminiumlegering lichaam; Mecanum wiel pendelophanging; achterwiel pendelophanging structuur |
| Wielgrootte | 80mm Mecanum wielen |
| LiDAR | Dubbele TOF LiDAR (diagonale offset lay-out: rechtsvoor + linksachter); 360° scannen |
| LiDAR detectie (uit vergelijkingstabel) | 360° omnidirectionele perceptie; 24m detectieafstand |
| Dieptecamera | Binoculaire gestructureerd-licht dieptecamera |
| Dieptecamera FOV (uit vergelijkingstabel) | H91° V62° |
| Robotarm | 6DOF robotarm; 6PCS intelligente seriële bus servomotoren (ondersteunt het teruglezen van positie/status en andere informatie) |
| Grijpercapaciteit (uit arm beschrijving) | Klemt tot 410g; herhaalbare positioneringsnauwkeurigheid 0.5mm |
| Batterij | 9600mAh batterijpakket met hoge capaciteit |
| Touchscreen | 7-inch IPS high-definition touchscreen (optioneel); configuratievarianten getoond: met display / zonder display |
| Motoren | Encoder metalen motor met hoog koppel; onafhankelijke schommelophanging met motor met hoog koppel |
| ROS-besturingsbord | 3e generatie ROS-besturingsbord |
| MoveIt | MoveIt2 |
| AI-grootmodeltoepassingsschema's | OpenClaw AI-agent; optioneel Dify workflow platform |
| OpenClaw AI-agent – ondersteunde hoofdcontrole | Raspberry Pi 5; Jetson Orin Nano SUPER; Jetson Orin NX SUPER |
| OpenClaw AI-agent – interactiemethoden | Stem, WAP, web/terminal tekstcommando's |
| OpenClaw AI-agent – robotbesturingsmodus | MCP, CLI |
| Dify workflowplatform – ondersteunde hoofdcontrole | Raspberry Pi 5; Jetson Orin Nano SUPER; Jetson Orin NX SUPER; Jetson Nano B01 |
| Dify workflowplatform – robotbesturingsmodus | http |
| AI visueel volgalgoritme (van oplossingsvergelijking) | OpenClaw: Transformermodel; Dify: KCF |
| Optioneel AI groot-model scenario zandtafel / zandbakkaart | Afmeting: 3m × 4.1m (optioneel accessoire; niet inbegrepen bij ROSMASTER M3 Pro) |
Master Control Board Opties (voor selectie)
| Optie | Belangrijkste berekeningsspecificatie getoond | Vermogen (getoond) | ROS-systeem (getoond) | OpenClaw (getoond) |
| Jetson Nano B01 4GB | 0.5 TFLOPS (FP16); Quad-Core Arm Cortex-A57 MPCore; 128-core NVIDIA Maxwell GPU; 4GB 64-bit LPDDR4 (25.6 GB/s) | 5W, 10W | Ubuntu 18.04 LTS + Docker + ROS2 Humble | Niet ondersteund |
| Raspberry Pi 5 (8GB/16GB) | Cortex-A76; VideoCore VII; RAM: 8GB/16GB | 10W | Raspberry Pi OS + Docker + ROS2 Humble | (Zie OpenClaw ondersteuningsnotitie hierboven) |
| Jetson Orin Nano SUPER 8GB | 67 TOPS; 6-core Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU (1.5MB L2 + 4MB L3); 1024-core NVIDIA Ampere GPU met 32 Tensor Cores; 8GB 128-bit LPDDR5 (102 GB/s) | 7W, 15W, 25W | Ubuntu 22.04 LTS + ROS2 Humble | Ondersteuning |
| Jetson Orin NX SUPER 8GB | 117 TOPS; 6-core NVIDIA Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU (1.5MB L2 + 4MB L3); 1024-core NVIDIA Ampere GPU met 32 Tensor Cores; 8GB 128-bit LPDDR5 (102 GB/s) | 10W, 15W, 25W, 40W | Ubuntu 22.04 LTS + ROS2 Humble | Ondersteuning |
| Jetson Orin NX SUPER 16GB | 157 TOPS; 8-core NVIDIA Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU (2MB L2 + 4MB L3); 1024-core NVIDIA Ampere GPU met 32 Tensor Cores; 16GB 128-bit LPDDR5 (102 GB/s) | 10W, 15W, 25W, 40W | Ubuntu 22.04 LTS + ROS2 Humble | Ondersteuning |
Functionele Case Test Vergelijking (getoond)
| Versie | Offline spraakherkenning / spraaksynthese | AI groot model taakbeslissing planningstijd | Eenvoudige taak laadtijd | Complexe taak laadtijd | Tracking & kleurblok grijpen | Geavanceerde 3D visuele functies | MediaPipe ontwikkeling | MoveIt2 simulatie |
| Raspberry Pi 5 16GB | Geen | 2s | 10s | 15s | 15fps | 15fps | 15fps | Gebruik van een virtuele machine als compagnon |
| Jetson Nano B01 4GB | Geen | 2s | 12s | 13s | 15fps | 15fps | 10fps | Gebruik van een virtuele machine als compagnon |
| Jetson Orin Nano SUPER 8GB | 4s | 2s | 6s | 8s | 30fps | 30fps | 30fps | 30fps+ |
| Jetson Orin NX SUPER 16GB | 4s | 2s | 4s | 4s | 30fps | 30fps | 30fps | 30fps+ |
Voor hulp bij het selecteren van configuraties (Raspberry Pi vs Jetson opties) of voor ondersteuning na aankoop, neem contact op met https://rcdrone.top/ of e-mail [email protected].
Toepassingen
- ROS2-onderwijs en labs: SLAM-mapping, navigatie, obstakelvermijding en wegennetwerkplanning.
- 3D-visie & manipulatie: 3D-herkenning/grijpen, sorteren, volgen en hanteren met een 6DOF-arm en dieptepuntwolk.
- Multimodale AI-interactie: stem-/tekst-/beeldinteractie met taakdecompositie, langetermijnplanning, geheugenzoekopdrachten en proactieve responslogica (OpenClaw-workflow).
- AI visuele herkenning (getoonde voorbeelden): menselijke kenmerkherkenning, gebarenherkenning, vingertoptrajectherkenning, menselijke skeletherkenning, 3D-detectie, 3D-gezichtsdetectie, tagcodeherkenning, zero-shot Transformer objecttracking, visuele re-localisatie fusienavigatieoplossing, roterende objectdetectie en grijpen.
- Dieptecamera functies (getoonde voorbeelden): dieptebeeld/puntwolk, afstandsmeting, PCL real-time puntwolk segmentatie en lokalisatie, RTAB-Map 3D visuele kaartnavigatie, regionale doelhoogtemeting, houtblok volumemeting.
- LiDAR functies (getoonde voorbeelden): Gmapping/Cartographer/slam_toolbox mapping, duale LiDAR fusiefiltering, DWA dynamische obstakelvermijding, enkelvoudige/meervoudige puntnavigatie, app kaartnavigatie, herpositionering kaartnavigatie, wegennetwerkplanning, LiDAR obstakelvermijding, LiDAR volgen, LiDAR bewaking.
Handleidingen
- Tutorial/Studie pagina: https://www.yahboom.net/study/ROSMASTER-M3PRO
Details
Een alles-in-één ROS2 Humble educatieplatform dat omnidirectionele mobiliteit, 3D visie en een 6DOF robotarm combineert.
Multimodale interactie- en autonomie functies ondersteunen mapping, navigatie, grijpen en taakuitvoering in één platform.
OpenClaw maakt taakplanning in natuurlijke taal mogelijk met opties voor spraak-, app- en tekstgebaseerde opdrachten.
Dubbele TOF LiDAR-fusie levert 360° perceptie voor SLAM-mapping, obstakelvermijding en flexibele routeplanning.
Drie ingebouwde modeltypen dekken tekstredenering, spraakinteractie en visueel begrip voor rijkere robotica-demo's.
Kies tussen ingebedde OpenClaw-implementatie of een optioneel workflowplatform, afhankelijk van uw projectbehoeften.
Een modulaire scenariotafel ondersteunt herhaalbare trainingsscènes voor sorteer-, tel- en navigatieoefeningen.
Voorbeeldprojecten laten zien hoe agentgebaseerde besturing kan worden toegepast op dagelijkse labtaken en interactieve demo's.
Agentworkflows kunnen chatgebaseerde instructies verbinden met mapping-, navigatie- en transportgedragingen.
Tools zoals geheugenzoekopdrachten en MCP-stijl oproepen helpen om hogere intenties te verbinden met betrouwbare robotacties.
Visiegestuurde gedragingen omvatten doelvolgen, kleurherkenning, autonoom cruisen en gecoördineerde armacties.
Binoculaire gestructureerde-licht dieptesensoren ondersteunen hand-oogcoördinatie voor 3D-metingen, herkenning en grijpen.
Configuratievergelijkingen helpen bij het selecteren van de juiste combinatie van sensoren en rekenkracht voor uw klaslokaal of laboratorium.
Een selectiegids vat veelvoorkomende configuraties en verschillen tussen functiesets samen.
Kern ROS-capaciteiten omvatten LiDAR-mapping, diepte-camera perceptie en visuele herkenningspijplijnen.
MoveIt2-simulatie en bewegingscontroledemo's ondersteunen planning, grijpprocessen en multi-robotcoördinatie.
Een aluminium mecanum chassis met pendulum ophanging verbetert de stabiliteit terwijl het volledige ROS2 Humble compatibiliteit behoudt.
Meerdere bedieningsmethoden en een duidelijke structuurindeling maken het gemakkelijker om de robot op te zetten, te onderhouden en uit te breiden.
Het ROSMASTER M3 Pro platform kan worden geconfigureerd met een 6DOF robotarm en een binoculaire gestructureerde lichtdieptecamera voor grijpen en diepte-gebaseerde perceptietaken.
TOF laser LiDAR ondersteunt 0,05–12 m bereik met tot 4000 scans per seconde, terwijl de stemmodule microfoon- en luidsprekeraansluitingen toevoegt voor spraakinteractie.
De Yahboom ROSMASTER M3 Pro ROS2 robotbesturingskaart biedt een compacte, gelabelde connectorindeling voor het bouwen en uitbreiden van een mobiel robotsysteem.
Yahboom ROSMASTER M3 Pro biedt toegang tot 200+ gedetailleerde cursussen via een online tutorialrepository voor het leren van ROS2 en AI.
Het leerplan van de ROSMASTER M3 Pro behandelt de basisprincipes van ROS-besturing samen met OpenCV-visietaken, SLAM-mapping en AI-functies voor progressieve ROS2-oefeningen.
Het leertraject van de ROSMASTER M3 Pro behandelt onderwerpen zoals OpenCV-visie, MediaPipe-tracking, MoveIt2-simulatie en de basisprincipes van ROS2.
De ROSMASTER M3 Pro bevat open-source code mappen en gedetailleerde tutorials die de basisprincipes van ROS, mapping, navigatie en visietaken behandelen.
ROSMASTER M3 Pro wordt geleverd met ROS2 videotutorials met Engelse ondertiteling en biedt 3D-modellen om ontwikkeling en integratie te ondersteunen.
De vergelijking van de ROSMASTER-serie schetst belangrijke verschillen in chassistype, RGBD-cameraopties, besturingsborden en batterijcapaciteit om te helpen bij het kiezen van het juiste ROS2-robotplatform.
Het ROSMASTER M1-platform combineert een mecanum-wiel chassis en 520 tandwielmotoren met selecteerbare camera-, LiDAR- en besturingsbordopties voor ROS-gebaseerde ontwikkeling.
ROSMaster M3 Pro combineert een mecanum-wiel chassis met RGBD camera-opties, een 0,91-inch OLED/optioneel 7-inch touchscreen en een 12,6V 6000mAh batterij.
Het ROSMASTER M3 Pro-platform vermeldt een mecanum-wiel chassis, optionele RGBD camera, 6-DOF robotarm, dubbele LiDAR en Raspberry Pi of Jetson besturingsbordopties.
De Yahboom ROSMASTER M3 Pro ROS2 robot's dimensionale tekeningen vermelden belangrijke totale afmetingen in millimeters voor planningsdoeleinden en montage.
ROSMaster M3 Pro ondersteunt Raspberry Pi 5 of Jetson Orin platforms met Python programmering, WiFi-netwerken en een 12,6V 9600mAh batterijpakket.
De ROSMASTER M3 Pro kit bevat het robotchassis, 6DOF-arm, controller, uitbreidingsborden, batterijen, beugels en basisgereedschap voor montage.
Optionele accessoirebundels zijn georganiseerd op basis van controlleroptie, inclusief een 7-inch touchscreen set en kits voor Raspberry Pi of NVIDIA Jetson borden met de benodigde kabels en bevestigingen.
