Yahboom DOFBOT SE 6DOF Ramię Robotyczne Wersja Maszyny Wirtualnej, ROS2 Humble Python AI Vision Zestaw z Dużym Modelem
Yahboom DOFBOT SE 6DOF Ramię Robotyczne Wersja Maszyny Wirtualnej, ROS2 Humble Python AI Vision Zestaw z Dużym Modelem
Yahboom
Nie można załadować gotowości do odbioru
Przegląd
DOFBOT SE to model AI dużej skali wizji ramienia robotycznego (wersja maszyny wirtualnej) od Yahboom. Jest to 6 DOF biurkowe ramię robotyczne, które generuje decyzje kontrolne na maszynie wirtualnej po stronie PC i napędza stawy za pomocą kontrolera STM32. System został zaprojektowany wokół ROS2, aby wspierać kinematykę (do przodu/odwrotnie), planowanie ruchu, symulację MoveIt oraz wykrywanie kolizji, a także umożliwia interakcję wizji AI w zadaniach takich jak śledzenie rozpoznawania kolorów i chwytanie obiektów.
Kluczowe cechy
- Główna kontrola maszyny wirtualnej PC: używa maszyny wirtualnej PC do zastąpienia płyt rozwojowych ARM; Mac nie jest obsługiwany.
- Rozwój ROS2: system kontroli robota ROS2 (obraz określa ROS2 Humble), wspierający planowanie ruchu, symulację i związane z tym przepływy pracy.
- Kontrola serwomechanizmów szeregowych 6 DOF: zintegrowana kontrola dla ruchu wielostawowego i chwytania.
- Interakcja wizji AI: płaszczyzna wizji 2D z funkcjami takimi jak rozpoznawanie/śledzenie/chwytanie kolorów oraz rozpoznawanie gestów.
- Interakcja z dużym modelem AI (dostępność funkcji zależy od wersji): obrazy opisują możliwości multimodalne (tekst/głos/wizja) w tym skalowalną bazę wiedzy RAG, naturalny dialog głosowy oraz zrozumienie wizualnych scen.
- Wiele metod sterowania: stan tekstowy aplikacji mobilnej, bezprzewodowy uchwyt i kontrola oprogramowania na PC.
Specyfikacje
| Model | DOFBOT SE (wersja maszyny wirtualnej) |
| Główne sterowanie | Maszyna wirtualna PC |
| Stopień swobody | 6 |
| Rozpiętość ramion | 350mm |
| Kąt otwarcia-zamknięcia chwytaka | 6cm |
| Powtarzalna dokładność pozycjonowania | ±0.5mm |
| Typ struktury | Tradycyjna struktura ramienia robota |
| Kamera | Kamera USB HD |
| Wymiar wizualny | Płaski obraz 2D |
| Głos | Moduł głosowy dużego modelu AI + głośnik |
| Wyświetlacz | / |
| Funkcje (tekst obrazu) | Kontrola interakcji; Planowanie ruchu MoveIt; Symulacja robota Rviz; Interakcja wizualna 2D; Interakcja głosowa; Duży model AI |
| Pozycjonowanie (tekst obrazu) | Wersja maszyny wirtualnej podstawowy poziom AI dużego modelu ramienia robota |
| System ROS (tekst obrazu) | ROS2 Humble |
Uwaga dotycząca rozdzielczości kamery: dostarczony opis tekstowy wspomina o 0.3MP kamera, oraz również podaje moduł kamery 30MP w sekcji „Profesjonalna konfiguracja sprzętowa”. Obrazy określają kamerę USB HD, ale nie podają wartości megapikseli. Aby potwierdzić dokładny moduł kamery, skontaktuj się z [email protected] lub odwiedź https://rcdrone.top/ .
Oprogramowanie & Kontrola
- Kontrola ROS2: upraszcza kontrolę ruchu serwomechanizmów na szynie szeregowej 6 DOF; wspiera rozwiązanie do przodu, rozwiązanie odwrotne oraz planowanie ruchu (tekst).
- MoveIt + RViz: obrazy przedstawiają planowanie ruchu MoveIt oraz symulację ramienia robota RViz.
- Komunikacja szeregowa maszyny wirtualnej: obrazy opisują wysyłanie instrukcji z maszyny wirtualnej do współprocesora STM32 przez port szeregowy w celu napędzania każdego stawu.
- Metody zdalnego sterowania (tekst): aplikacja mobilna, bezprzewodowy uchwyt i oprogramowanie na PC.
AI Wizja, Gesty i Szkolenie Modeli (jak opisano)
- AI rozpoznawanie wizualne/śledzenie celów: rozpoznawanie kolorów & śledzenie; chwytanie kolorów; interakcja kolorów; sortowanie odpadów; układanie bloków kolorowych; „gra w chwytanie”.
- Interakcja gestów (MediaPipe): grupa akcji robota sterowana gestami; stos rozpoznawania gestów; kontrola postawy robota; rozpoznawanie robota i śledzenie dłoni.
- Ramki algorytmów (tekst obrazu): algorytm kinematyki odwrotnej; YOLOv11; OpenCV; MediaPipe.
- Uczenie głębokie & szkolenie modeli (tekst obrazu): wspiera niestandardowe szkolenie i wdrażanie kwantyfikacji modeli; przykłady pokazane obejmują klasyfikację odpadów i szkolenie modeli (prezentacja przypadku YOLOv11).
Uwagi pokazane na obrazach: „Kosz na śmieci nie jest uwzględniony na liście wysyłkowej.” “Szkolenie modelu wymaga, aby użytkownicy sami się szkolili.
Różnice w wersjach (tekst na obrazku)
| Wersja standardowa | Wersja superior | |
| Wsparcie głównego sterowania | Wirtualna maszyna PC | |
| Moduł głosowy dużego modelu AI | Nie | Tak |
| Funkcja dużego modelu AI | Nie | Tak |
| Interakcja wizualna AI | Tak | Tak |
| System ROS | ROS2 Humble | |
| Zalecani użytkownicy | Odpowiedni do nauki funkcji wizualnych AI | Odpowiedni do nauki dużego modelu AI, interakcji głosowej AI oraz aplikacji funkcji wizualnych AI |
Aplikacje
- Nauka i badania ROS2: kinematyka, planowanie ruchu, symulacja MoveIt oraz wykrywanie kolizji.
- Demonstracje wizji AI: śledzenie obiektów, rozpoznawanie kolorów, chwytanie i umieszczanie oraz przepływy sortowania.
- Demonstracje interakcji multimodalnej (jak opisano): analiza wideo, kontrola długich poleceń, inteligentne zarządzanie i sortowanie w przestrzeni 3D.
Samouczki & Wideo
Link do samouczka: Yahboom DOFBOT SE Robotic Arm
Szczegóły
DOFBOT SE łączy 6‑DOF ramię biurkowe z kontrolą maszyny wirtualnej po stronie PC oraz przepływami ROS2 Humble do nauki i rozwoju.
Główna kontrola maszyny wirtualnej zmniejsza zależność od sprzętu, jednocześnie zachowując podstawowe funkcje, takie jak planowanie ruchu, symulacja RViz i interakcja wizualna 2D.
Wyższa konfiguracja dodaje interakcję wizualną 3D opartą na głębokości dla percepcji przestrzennej i zastosowań chwytania.
Inne opcje ramion w serii podkreślają różne stopnie swobody i wybory strukturalne dla specyficznych potrzeb badawczych i dydaktycznych.
W porównaniu z płytkami rozwojowymi ARM, podejście z maszyną wirtualną PC podkreśla łatwiejszą rozbudowę, tworzenie kopii zapasowych/przywracanie oraz opłacalny rozwój.
Zbudowany do rozwoju ROS2, DOFBOT SE wspiera interakcję z AI w zakresie wizji oraz kontrolę serwomechanizmów wielostawowych w kompaktowej formie biurkowej.
Interakcja multimodalna, aplikacje wizualne oraz samouczki krok po kroku pomagają przejść od pierwszego ruchu do praktycznych zadań wizji AI.
Wybierz konfigurację, która odpowiada Twoim potrzebom, od podstaw ROS2 Humble po rozszerzone możliwości dużych modeli AI.
Duże modele językowe, głosowe i wizualne umożliwiają bardziej naturalne wydawanie poleceń i uzyskiwanie informacji zwrotnej podczas obsługi ramienia robota.
Demonstracje aplikacji koncentrują się na przekształcaniu naturalnych poleceń w powtarzalne działania, takie jak obsługa i sortowanie sekwencji.
Wielomodalne zrozumienie wspiera różnorodne scenariusze w stylu klasycznym, takie jak Q&A, analiza i kierowane wykonywanie zadań.
Funkcje wizji 2D obejmują rozpoznawanie kolorów, śledzenie celów i kierowane chwytanie dla interaktywnych projektów na stole.
Rozpoznawanie gestów i treści szkoleniowe modeli rozszerzają interakcję poza chwytak, co pozwala na bogatsze eksperymenty z kontrolą AI.
Kinematyka ROS2 oraz symulacja MoveIt pomagają w weryfikacji trajektorii przed wykonaniem ruchów na prawym ramieniu.
Wsparcie ROS2 Humble oraz różne metody sterowania—aplikacja mobilna, kontrola PC i bezprzewodowy uchwyt—pasują do różnych ustawień edukacyjnych.
Aplikacja DOFBOT SE zawiera chwytanie gestów oraz zdalne sterowanie, śledzenie, kalibrację serwomechanizmów i tryby sortowania dla elastycznej obsługi.
Robotyczny ramie DOFBOT SE obsługuje śledzenie rozpoznawania twarzy oraz uczenie grup akcji dostosowanych do powtarzalnych sekwencji ruchów.
Zestaw robotyczny DOFBOT SE 6-DOF zawiera kamerę USB, płytę główną STM32 oraz wyraźnie oznaczone stawy J1–J6, z opcjonalnym wsparciem dla głośnika i modułu głosowego AI.
Zestaw DOFBOT SE łączy ramie napędzane serwomechanizmami 6DOF z płytą rozszerzeń, która zapewnia wyraźnie oznaczone porty i złącza do podłączania urządzeń peryferyjnych i zasilania.
Zestaw DOFBOT SE zawiera moduł kamery USB, bezprzewodowy uchwyt 2.4G z płytą odbiorczą oraz moduł głosowy AI z głośnikiem i okablowaniem dla łatwej integracji.
Program kursu DOFBOT SE obejmuje konfigurację, kalibrację, zdalne sterowanie oraz lekcje programowania, w tym moduły wizji AI.
Plan nauczania zestawu obejmuje podstawy dużych modeli, konfigurację środowiska oraz praktyczne projekty, takie jak konfigurowanie klucza API i integracja funkcji AI.
Zestaw zawiera uporządkowane zasoby kodu open-source oraz samouczki wideo krok po kroku dotyczące funkcji dużych modeli AI i podstaw ROS2.
Zestaw DOFBOT SE zawiera dostęp do prostego pliku modelu 3D i zapewnia wsparcie techniczne w ramach serwisu posprzedażowego.
DOFBOT SE zawiera zarys wymiarów w milimetrach oraz szybki wykaz specyfikacji dotyczący platformy pokładowej i środowiska oprogramowania, takiego jak Ubuntu 22.04 z ROS2 Humble i Python.
Zestaw DOFBOT SE zawiera korpus ramienia robota i podwozie, płytę główną STM32, kamerę z uchwytem, 2.4G bezprzewodowy uchwyt, kable, narzędzia i instrukcja obsługi.
Related Collections
