Yahboom ROSMASTER M3 ROS2 Carro Robô AI com Rodas Mecanum para Orin Nano/NX SUPER, RDK X5, Pi 5

Visão Geral

O Yahboom ROSMASTER M3 é uma plataforma de carro robô ROS2 projetada para Jetson Orin Nano/Orin NX SUPER, Raspberry Pi 5 e RDK X5. Integra IA multimodal (texto/visão/voz) com navegação SLAM e possui um chassi de roda Mecanum com uma estrutura de suspensão independente em estilo pêndulo para movimento omnidirecional de 360°. Dependendo da configuração, suporta LiDAR TOF opcional único/duplo e utiliza uma câmera de profundidade DaBai DCW2 para aplicações de visão 3D.

Características Principais

• Aplicações de modelos de linguagem de grande escala multimodal com IA: compreensão semântica, diálogo por voz e compreensão de cena
• Suporte da plataforma de desenvolvimento de fluxo de trabalho Dify para desenvolver e implementar fluxos de trabalho de grandes modelos
• Arquitetura de inferência de modelo duplo com suporte para inferência de feedback dinâmico e interrupção de conversação
• Fusão de LiDAR + codificador + IMU (giroscópio) para mapeamento e navegação; suporta múltiplos algoritmos de mapeamento
• Câmara de profundidade DaBai DCW2 : imagem de profundidade + nuvem de pontos para mapeamento, medição e reconhecimento de visão 3D
• Rodas Mecanum de grau profissional + suspensão de pêndulo para reduzir o impacto do deslizamento das rodas no reconhecimento do codificador e reduzir o erro do odômetro
• Faróis RGB integrados/tira de LED com efeitos de iluminação fluente, respirante e de marquesa; cores/brilho personalizáveis
• Suporte para pilha de visão AI: OpenCV / MediaPipe / YOLOv11; inclui funções como reconhecimento de gestos, reconhecimento de código QR, estimativa de pose, segmentação de imagem e deteção de objetos
• Formação e controlo de interconexão de múltiplos robôs: navegação de múltiplos robôs e evasão dinâmica de obstáculos no mesmo mapa; múltiplos robôs controlados por um único anfitrião

Especificações

Opções de Versão (Seleção de Configuração)

Nota: Apenas a versão Ultimate está configurada com Dual T-mini Plus LiDARs.

Sugestões de Seleção de Controlador (Referência)

Para melhorar a suavidade da operação de modelos grandes e os resultados funcionais, é recomendada a seleção do Jetson Orin Nano/NX SUPER. Se escolher uma versão sem placa, prepare um Raspberry Pi 5 com pelo menos 8GB de RAM.

Referência de Desempenho (Comparação de Teste de Caso Funcional)

Funções (LiDAR / Câmara de Profundidade / Visão)

Funções LiDAR

• LiDAR TOF de alta precisão com fusão de dados de codificador e IMU (giroscópio) para mapeamento e navegação de alta precisão
• Suporta múltiplos algoritmos de mapeamento e Mapeamento de Arquivo
• Suporta navegação de ponto único e multiponto; pode ser operado via uma APP
• A tecnologia de navegação por realocação reduz a deriva de posicionamento, melhorando a estabilidade e a fiabilidade da navegação
• Modos de mapeamento e navegação mostrados: Mapeamento LiDAR Gmapping, Mapeamento LiDAR Cartographer, Mapeamento LiDAR slam_toolbox, Filtragem de fusão IMU LiDAR, Navegação de mapeamento APP
• Comportamentos de exemplo mostrados: Evitação de obstáculos LiDAR, Seguimento LiDAR, Guardião LiDAR, Planeamento de rede rodoviária

Funções da Câmara de Profundidade

• Câmara de profundidade de luz estruturada 3D gerando imagens de profundidade e dados de nuvem de pontos
• Cálculo de distância e volume de profundidade; constrói mapas 3D de alta precisão em cores quando combinado com dados de radar
• Aplicações de exemplo mostradas: Mapeamento e navegação de visão 3D RTAB-Map, Medição de volume de blocos de madeira, Detecção de bordas, Medição de distância com câmara de profundidade

Deteção do Modelo YOLOv11

• Suporta segmentação de imagem, estimativa de pose, classificação de imagem e deteção de objetos orientados

Reconhecimento / Interação Visual por IA

• Suporta frameworks como OpenCV e MediaPipe
• Exemplos de reconhecimento mostrados: reconhecimento de características humanas, reconhecimento de gestos, reconhecimento de trajetória da ponta dos dedos, reconhecimento de código QR, deteção 3D, deteção de rosto 3D, reconhecimento de cores, visão AR
• Exemplos de interação mostrados: controlo por gestos, seguimento de postura com MediaPipe, controlo por código de máquina, seguimento de linha visual, seguimento de cor, seguimento de rosto, seguimento de objetos KCF, seguimento de objetos por aprendizagem profunda

Notas sobre Condução Autónoma (Sandbox)

Os testes de sandbox de condução autónoma são mostrados como suportados em: RDK X5, Orin Nano e Orin NX.As placas Raspberry Pi são mostradas como não suportando esta função. As funções demonstradas incluem deteção de sinais de trânsito, manutenção de faixa, estacionamento autónomo e decisão de direção.

Aplicações

• Mapeamento SLAM e navegação
• Planeamento de rede rodoviária, planeamento de rotas e navegação multiponto
• Compreensão de cena, seguimento visual, Q de distância profunda&A, e demonstrações de cruzeiro autónomo
• Controlo de movimento síncrono multi-robô e controlo de formação

Tutoriais

Tutoriais ROSMASTER-M3

Para ajuda de configuração antes da compra (versões, seleção de controladores e acessórios), contacte https://rcdrone.top/ ou envie um email para [email protected].

Detalhes

Conheça o ROSMASTER M3: uma plataforma de carro robô pronta para ROS2, construída para IA multimodal e navegação SLAM em controladores de borda populares.

Interação multimodal, perceção 3D e mobilidade omnidirecional unem-se numa única plataforma integrada.

O suporte ao fluxo de trabalho Dify e as múltiplas opções de mapeamento ajudam a passar de demonstrações para aplicações robóticas implementáveis.

Escolha o nível de kit adequado comparando sensores de perceção, compatibilidade do controlador e desempenho do chassis.

LiDAR TOF opcional único/duplo e iluminação RGB programável expandem os casos de uso de navegação e apresentação.

Execute modelos de texto, voz e visão juntos para uma compreensão semântica mais rica e robótica interativa.

Uma pilha de visão prática suporta rastreamento, reconhecimento e Q&A interativo para cenários do mundo real.

Os fluxos de trabalho SLAM cobrem mapeamento, navegação ponto a ponto e exploração orientada para tarefas.

O planeamento de nível superior combina perceção e mapeamento para executar tarefas passo a passo de forma mais fiável.

Utilize o guia de seleção para corresponder às suas necessidades de controlador e sensor nas opções Standard, Superior e Ultimate.

A fusão de sensores e o suporte de ferramentas ROS auxiliam no mapeamento, na evasão de obstáculos e na medição baseada em profundidade.

As funcionalidades de visão incluem deteção, rastreamento, reconhecimento de gestos e controlo de formação multi-robô.

Os comportamentos de condução autónoma incluem manutenção de faixa, reconhecimento de sinais, rotinas de estacionamento e decisões de direção.

O desenvolvimento ROS2 Humble combina-se com a simulação RViz e opções flexíveis de controlo remoto para testes e demonstrações.

Uma vista explodida destaca os complementos modulares como a câmara de profundidade, LiDAR, display opcional e iluminação a bordo.

O pacote da placa de controlo do robô ROS inclui uma bateria de 12V 6000mAh Li-ion e suporta um ecrã tátil HD de 7 polegadas opcional para controlo interativo.

O plano de estudos do curso ROSMASTER M3 apresenta os módulos de aulas em vídeo e o roteiro de aprendizagem para projetos de robôs AI ROS2.

O pacote ROSMASTER M3 inclui pastas organizadas de tutoriais e códigos que abrangem tópicos de controlo de chassis, configuração de LiDAR e desenvolvimento de modelos de IA.

Os recursos de aprendizagem do ROSMASTER M3 delineiam tutoriais de modelos de IA de grande escala, vídeos de cursos básicos de ROS2 e materiais práticos para orientar a configuração e o desenvolvimento.

A Yahboom fornece ficheiros de modelos 3D do ROSMASTER M3 e suporte técnico pós-venda para ajudar na modelagem e configuração DIY.

As opções da plataforma ROSMASTER M3 incluem direção Ackermann, escolhas de câmaras RGBD/USB, um ecrã OLED de 0,91 polegadas e várias seleções de placas de controlo.

O ROSMASTER M3 utiliza um chassis com rodas mecanum de 80 mm e lista opções como um módulo de voz AI, várias placas controladoras e uma bateria de 12.6V 6000mAh.

O ROSmaster M3 utiliza um chassis com rodas mecanum com várias opções de câmaras e placas de controlo, além de um pacote de baterias de 12.6V 6000mAh para construções móveis.

O ROSMaster M3 PRO combina um chassis com rodas mecanum com um braço robótico de 6 DOF e suporta LiDAR, câmara de profundidade e placas de controlo Raspberry Pi ou Jetson.

A folha de especificações do ROSMASTER M3 inclui desenhos dimensionais e detalhes chave como suporte para ROS2 e programação em Python.

O kit ROSMASTER M3 inclui o chassis do robô juntamente com eletrónica principal, sensores e cabos e acessórios essenciais para montagem.

A linha de acessórios do ROSMASTER M3 inclui módulos LiDAR e câmaras de profundidade, um ecrã de 7 polegadas com suportes, montagens e diferentes pacotes de placas de controlo principal.