Yahboom Transbot SE Carro Robô ROS com Braço 3DOF & 2MP PTZ, para Jetson Nano B01 / Raspberry Pi 5

Visão Geral

O Transbot SE é um Carro Robô ROS (plataforma de rastreamento) projetado para desenvolvimento de visão AI e robótica com Jetson Nano B01 ou Raspberry Pi 5. Utiliza um corpo de liga de alumínio e integra um braço robótico 3DOF mais uma câmara PTZ 2DOF para controlo baseado em visão, rastreamento e simulação de braço robótico com MoveIt.

Precisa de ajuda para escolher uma versão (com/sem Jetson Nano ou Raspberry Pi) ou preparar o ambiente de software? Contacte o suporte através de https://rcdrone.top/ ou email [email protected].

Características Principais

• Chassis rastreado de lagartas com estrutura de trilhos diferenciais para condução off-road
• Corpo em liga de alumínio integral
• Braço robótico 3DOF (servo de barramento serial inteligente) para agarrar/manipular e fluxos de trabalho de simulação
• PTZ de câmara 2DOF com câmara de 2MP (rotação horizontal/vertical)
• Motores codificadores 520
• Pilha de visão AI integrada: Processamento de imagem OpenCV, aprendizagem de máquina MediaPipe, reconhecimento de objetos YOLO e uma estrutura de aprendizagem profunda AI
• Controlo de interconexão opções mostradas: APP de controlo remoto, controlo de programação web Jupyter, controlo do sistema ROS, controlo de interconexão multiplataforma, controlo de formação multi-veículo
• Programação: Programação em Python e programação em C++ são indicadas

Funções de Controlo & de Visão AI (Mostrado)

• Processamento de imagem OpenCV: Deteção de Objetos (reconhecer categorias específicas de objetos), Visão AR (12 efeitos exibidos através de papel de xadrez), Código QR AR (gerar e reconhecer códigos QR AR), Reconhecimento facial (treinamento autónomo e reconhecimento em tempo real através da recolha em tempo real de imagens faciais)
• Jogabilidade visual AI: Rastreamento de Cor, Rastreamento de Objetos (câmera PTZ rastreia objetos em tempo real), Manipulação de braço robótico (manipulação baseada em comando de código QR), Piloto automático (seleção de cor personalizada; segue um caminho de cor reconhecido)
• Controlo de braço robótico MoveIt: algoritmo de cinemática direta/inversa, planeamento de caminho cartesiano, deteção de colisão, simulação MoveIt
• Controlo por reconhecimento de gestos (MediaPipe): movimento do chassis controlado pela palma da mão, grupos de ação do braço robótico controlados por gestos, movimento do chassis controlado por gestos, controlo de atitude do braço (braço robótico imita a postura do braço e abertura/fecho da palma)
• Desenvolvimento MediaPipe: reconhecimento de gestos, reconhecimento facial, reconhecimento de objetos 3D (exemplos mostrados: “SAPATO”, “CADEIRA”, “CANECA”, “CÂMERA”, etc.)
• Exemplos de aprendizagem profunda mostrados: Reconhecimento de dígitos manuscritos por KNN; Reconhecimento de objetos YOLO (reconhecimento de objetos personalizados através do treino de conjuntos de dados personalizados usando o algoritmo YOLOv5)

Especificações

Opções de Versão (Mostrado)

• Versão Jetson Nano: Com Jetson Nano 4GB (versão SUB) / Sem Jetson Nano
• Versão Raspberry Pi: Com Raspberry Pi 5-4GB / Sem Raspberry Pi (requer Raspberry Pi com 4GB ou mais de RAM)

Aplicações

• Aprendizagem de ROS e desenvolvimento de controlo de movimento de robôs
• Projetos de visão computacional (OpenCV), reconhecimento de gestos (MediaPipe) e reconhecimento de objetos (YOLO)
• Simulação de braço robótico e experiências de planeamento com MoveIt (cinemática, planeamento cartesiano, deteção de colisões)
• Controlo remoto e demonstrações de controlo de programação baseadas na web (controlo por APP, Jupyter, controlo do sistema ROS)

Tutoriais & Recursos de Aprendizagem

Link do tutorial:http://www.yahboom.net/study/Transbot-SE

Catálogo de Cursos (Mostrado)

• Introdução ao Transbot SE: Sobre o Transbot SE; Precauções de uso e segurança da bateria; Primeiro Teste
• Primeiro Teste: Configuração da rede WiFi; Controlo por APP; Controlo por comando sem fios USB; Controlo de vídeo por comando
• Curso de controlo de hardware: Sobre a placa de expansão e atualização de firmware; Fechar processo de auto-inicialização; Instalar biblioteca Transbot SE; Controlar buzzer e botão; Controlar servo PWM; Controlar servo de barramento; Controlar motor; Controlar movimento do robô
• Configuração do sistema operativo Linux: Instalação e uso de máquina virtual; Fundamentos de Linux; Controlo remoto; Configuração de comunicação multi-máquina; IP estático e modo hotspot; Monitorização em tempo real por página web; Tutorial de expansão; Escrever imagens de sistema
• Docker use: Visão geral do Docker e instalação do Docker; Comandos comuns para contêineres de imagens Docker; Compreensão profunda de imagens Docker e publicação de imagens; Interação de hardware Docker e processamento de dados; Iniciar o contêiner Dobot
• Curso básico de ROS: Introdução ao ROS; Estrutura de arquivos do projeto; Comandos e ferramentas comuns; Publicador; Assinantes; Personalizar mensagens de tópicos e uso; Cliente; Servidor; Mensagens de serviço personalizadas e uso; Lançamento e monitoramento de TF
• Cursos de OpenCV: Introdução ao Open Source CV; Transformação geométrica do Open Source CV; Processamento de imagem do Open Source CV e desenho de segmentos de linha de texto; Embelezamento de imagem do Open Source CV; Visão AR; Código QR AR; Fundação ROS+Opencv; Aplicação ROS+Opencv; Desenvolvimento MediaPipe
• Curso de robótica ROS: Algoritmo PID; Comunicação básica; Controle por teclado; Controle por manípulo; Estimativa de estado do robô; Calibração de dados
• Curso simples de câmara ROS: Calibração de câmara HD; Rastreamento de cor de câmara HD; Rastreamento de cor de câmara HD (chassis); Rastreamento de objetos de câmara HD; Rastreamento de alvo KCF; Rastreamento facial de câmara HD; Transporte de braço robótico com câmara HD; Piloto automático de câmara HD
• Tutorial de controlo de braço robótico ROS: Configuração MoveIt; Controle do MoveIt na máquina real; MoveIt move-se aleatoriamente; Design de cinemática MoveIt; Caminho cartesiano MoveIt; Evitação MoveIt; Design de cena MoveIt; Planeamento de trajetória MoveIt
• Controlo multi-robô ROS: Controlo multi-robô; Desempenho de fila multi-robô; Dança de braço robótico multi-robô
• Curso de controlo MoveIt para braço robótico ROS: Configuração MoveIt; MoveIt controla a máquina real; MoveIt move-se aleatoriamente; Design de cinemática MoveIt; Caminho cartesiano MoveIt; Evitar MoveIt; Design de cena MoveIt; Planeamento de trajetória MoveIt; Carro de controlo de palma Mediapie; Braço robótico de controlo por gestos Mediapipe; Carro de controlo por gestos Mediapipe; Controlo de atitude do braço Mediapipe
• Cursos de aprendizagem profunda: KNN reconhece dígitos manuscritos; Uso básico do TensorFlow; Uso básico do PyTorch (jetson); Treino de modelo yolov5 (jetson); Aceleração yolov5+tensorrt (jetson); yolov4-tiny

Detalhes

O Transbot SE é uma plataforma robótica ROS com lagartas, construída para projetos de visão AI, apresentando um corpo totalmente metálico, um braço de 3DOF e um gimbal de câmara de 2DOF.

Uma pilha de software completa suporta visão OpenCV, controlo de gestos MediaPipe, reconhecimento YOLO e simulação de braço robótico baseada em MoveIt.

O chassis rastreado e a condução diferencial são projetados para movimento estável em várias superfícies internas e externas.

Compatível com Raspberry Pi 5 para desenvolvimento ROS e processamento de visão a bordo mais suave.

Escolha um kit com Jetson Nano ou Raspberry Pi incluído, ou uma versão sem placa se já tiver o seu próprio controlador.

Os demos integrados do OpenCV incluem deteção de objetos, efeitos AR com placas de marcação e fluxos de trabalho de geração/reconhecimento de códigos QR.

O jogo visual de IA adiciona rastreamento de cores, rastreamento de objetos baseado em PTZ, comando QR pick-and-place e piloto automático de caminho de cor.

A integração MoveIt suporta cinemática, planeamento cartesiano e verificação de colisões para desenvolvimento e simulação de braços robóticos.

O controlo por gestos MediaPipe permite movimento acionado pela palma da mão, além de grupos de ação do braço robótico acionados por gestos e espelhamento de postura.

Os projetos de exemplo incluem reconhecimento de gestos/face, etiquetas de objetos 3D, reconhecimento de dígitos KNN e exemplos de treino de dataset YOLO.

Use a aplicação de controlo remoto para condução rápida, funcionalidades de câmara e modos de IA interativos sem necessidade de uma configuração completa de desktop.

Vários caminhos de controlo são suportados, incluindo programação web Jupyter, controlo do sistema ROS e interconexão multiplataforma.

Um catálogo de cursos estruturado orienta a configuração, noções básicas de ROS, funcionalidades de visão e tópicos avançados de controlo.

Recursos de tutoriais estão disponíveis online para ajudar a construir o ambiente de software e iniciar demonstrações de ROS e visão mais rapidamente.

Os destaques de hardware incluem a câmara PTZ 2DOF, braço de barramento serial 3DOF, motores com encoder e uma placa de controlo principal ROS opcional.

A placa de expansão simplifica a cablagem para motores, dispositivos seriais, periféricos USB e sensores comuns.

As dimensões detalhadas ajudam a planear o espaço de montagem, layouts de laboratório e integração de acessórios.

Uma tabela completa de parâmetros compara opções de controladores e resume detalhes de potência, interfaces, sistema operativo e montagem.

As dimensões do braço robótico 3DOF e os principais parâmetros do servo (juntas YB-SD15M e garra YB-S06) ajudam no planeamento do layout e seleção de potência.

O módulo de câmara PTZ 2DOF inclui uma câmara USB 2.0 de 2MP 1080p e uma montagem compacta com dimensões etiquetadas em milímetros para facilitar a integração.

O motor com encoder 520 utiliza um design escovado de 12V com uma relação de redução de 1:56 e um encoder Hall (3.3–5V), classificado a 205±10 rpm após desaceleração.

O pack de baterias de lítio de 12V 4400mAh utiliza um plugue de descarga tipo T e lista uma corrente de descarga nominal de 8.8A e máxima de 10A.

O kit de robô Yahboom Transbot SE ROS inclui a estrutura e placa superior, trilhos e rodas, um braço robótico 3DOF, PTZ de câmara 2DOF, motores, bateria, carregador e cabos.

Os pacotes de peças do robô Transbot SE ROS incluem opções Jetson Nano ou Raspberry Pi com acessórios como ventoinha de arrefecimento, antenas e armazenamento TF.