Yahboom ROSMASTER M3 Pro ROS2 робот с OpenClaw AI агентом, двойным TOF LiDAR, 6-осевым манипулятором, Mecanum SLAM
Yahboom ROSMASTER M3 Pro ROS2 робот с OpenClaw AI агентом, двойным TOF LiDAR, 6-осевым манипулятором, Mecanum SLAM
Yahboom
Не удалось загрузить сведения о доступности самовывоза
Обзор
ROSMASTER M3 Pro — это платформа робота ROS2 от Yahboom для обучения ROS, проведения научно-исследовательских экспериментов и преподавания приложений ИИ. Она использует шасси с колесами Mecanum и подвеской маятникового типа для всенаправленного движения и разработана на базе ROS2 Humble. Платформа интегрирует 6-осевой роботизированный манипулятор, бинокулярную структурированную камеру глубины для 3D-визуальной интеграции "рука-глаз" и двойной TOF LiDAR для всенаправленного SLAM-картирования, автономной навигации, избегания препятствий и планирования маршрута. Она также поддерживает мультимодальное взаимодействие с большими моделями ИИ (текст/изображение/голос) с распознаванием речи и пониманием естественного языка для планирования и выполнения задач.
Ключевые особенности
- Развертывание агента OpenClaw AI (с руководством по развертыванию и использованию). Примечание: Развертывание OpenClaw не поддерживается на версии Jetson Nano B01.
- Встроенные возможности мультимодальной крупной модели: расширяемая база знаний RAG, визуальная крупная языковая модель, текстовая крупная языковая модель, архитектура двойного моделирования и динамическое обратное рассуждение.
- Слияние облака точек Dual TOF LiDAR: 360° всенаправленное восприятие без слепых зон; картографическая навигация/планирование дорожной сети; планирование маршрута и многоточечная навигация.
- Планирование дорожной сети: создание, редактирование и управление маршрутными сетями, состоящими из точек и соединительных линий; поддерживает выбор кратчайшего пути в маршрутных сетях в стиле песочницы.
- 3D визуальный роботизированный манипулятор с 6 степенями свободы: захват, сортировка и транспортировка в 3D пространстве; распознавание облака точек в 3D; позиционирование и отслеживание целей; расчет расстояния/объема; 3D картографирование реальных сцен.
- Применение технологий глубокого зрения: YOLOv26 / Transformer, MediaPipe / OpenCV, визуальная фьюжн-перепозиционирование навигации, PCL сегментация облака точек в реальном времени.
- Встроенный голосовой модуль большого AI-модели и динамик: поддерживает преобразование между голосом и текстом в реальном времени.
- Поддержка симуляции MoveIt2.
Характеристики
| Модель | ROSMASTER M3 Pro |
| Система | ROS2 Humble |
| Шасси | Корпус из алюминиевого сплава; подвеска на колесах Mecanum; структура подвески задних колес |
| Размер колеса | Колеса Mecanum 80 мм |
| LiDAR | Двойной TOF LiDAR (диагональная смещенная компоновка: правый передний + левый задний); 360° сканирование |
| Обнаружение LiDAR (из сравнительной таблицы) | 360° всенаправленное восприятие; дистанция обнаружения 24 м |
| Камера глубины | Бинокулярная камера глубины со структурированным светом |
| Поле зрения камеры глубины (из сравнительной таблицы) | H91° V62° |
| Роботизированная рука | 6DOF роботизированная рука; 6PCS интеллектуальные серийные шины сервоприводов (поддерживают обратное считывание положения/статуса и другой информации) |
| Возможности захвата (из описания руки) | Захватывает до 410 г; повторяемая точность позиционирования 0.5мм |
| Батарея | Аккумуляторная батарея высокой емкости 9600мАч |
| Сенсорный экран | 7-дюймовый IPS сенсорный экран высокого разрешения (опционально); варианты конфигурации: с дисплеем / без дисплея |
| Моторы | Металлический мотор с высоким крутящим моментом и энкодером; независимая подвеска с высоким крутящим моментом |
| Плата управления ROS | Плата управления ROS 3-го поколения |
| MoveIt | MoveIt2 |
| Схемы применения больших моделей ИИ | AI агент OpenClaw; опциональная платформа рабочего процесса Dify |
| AI агент OpenClaw – поддерживаемый главный контроллер | Raspberry Pi 5; Jetson Orin Nano SUPER; Jetson Orin NX SUPER |
| AI агент OpenClaw – методы взаимодействия | Голос, WAP, веб/терминальные текстовые команды |
| OpenClaw AI агент – режим управления роботом | MCP, CLI |
| Платформа рабочего процесса Dify – поддерживаемое мастер-управление | Raspberry Pi 5; Jetson Orin Nano SUPER; Jetson Orin NX SUPER; Jetson Nano B01 |
| Платформа рабочего процесса Dify – режим управления роботом | http |
| Алгоритм визуального отслеживания AI (из сравнения решений) | OpenClaw: модель Transformer; Dify: KCF |
| Опциональный сценарий песочницы с AI большой моделью / карта песочницы | Размер: 3м × 4.1м (дополнительный аксессуар; не входит в комплект с ROSMASTER M3 Pro) |
Варианты основной платы управления (для выбора)
| Опция | Ключевые характеристики вычислений | Мощность (показано) | Система ROS (показано) | OpenClaw (показано) |
| Jetson Nano B01 4GB | 0.5 TFLOPS (FP16); Quad-Core Arm Cortex-A57 MPCore; 128-ядерный NVIDIA Maxwell GPU; 4GB 64-бит LPDDR4 (25.6 GB/s) | 5W, 10W | Ubuntu 18.04 LTS + Docker + ROS2 Humble | Не поддерживается |
| Raspberry Pi 5 (8GB/16GB) | Cortex-A76; VideoCore VII; RAM: 8GB/16GB | 10W | Raspberry Pi OS + Docker + ROS2 Humble | (См. примечание о поддержке OpenClaw выше) |
| Jetson Orin Nano SUPER 8GB | 67 TOPS; 6-ядерный Arm Cortex-A78AE v8.2 64-бит CPU (1.5MB L2 + 4MB L3); 1024-ядерный NVIDIA Ampere GPU с 32 Tensor Cores; 8GB 128-битный LPDDR5 (102 GB/s) | 7W, 15W, 25W | Ubuntu 22.04 LTS + ROS2 Humble | Поддержка |
| Jetson Orin NX SUPER 8GB | 117 TOPS; 6-ядерный NVIDIA Arm Cortex-A78AE v8.2 64-битный CPU (1.5MB L2 + 4MB L3); 1024-ядерный NVIDIA Ampere GPU с 32 Tensor Cores; 8GB 128-битный LPDDR5 (102 GB/s) | 10W, 15W, 25W, 40W | Ubuntu 22.04 LTS + ROS2 Humble | Поддержка |
| Jetson Orin NX SUPER 16GB | 157 TOPS; 8-ядерный NVIDIA Arm Cortex-A78AE v8.2 64-битный CPU (2MB L2 + 4MB L3); 1024-ядерный NVIDIA Ampere GPU с 32 Tensor Cores; 16GB 128-битный LPDDR5 (102 GB/s) | 10W, 15W, 25W, 40W | Ubuntu 22.04 LTS + ROS2 Humble | Поддержка |
Сравнение функциональных тестов (показано)
| Версия | Офлайн распознавание речи / синтез речи | Время планирования задач большого AI-модели | Время загрузки простой задачи | Время загрузки сложной задачи | Отслеживание & захвата цветного блока | Расширенные 3D визуальные функции | Разработка MediaPipe | Симуляция MoveIt2 |
| Raspberry Pi 5 16GB | Нет | 2с | 10с | 15с | 15fps | 15fps | 15fps | Использование вспомогательной виртуальной машины |
| Jetson Nano B01 4GB | Нет | 2с | 12с | 13с | 15fps | 15fps | 10fps | Использование вспомогательной виртуальной машины |
| 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+ |
Для помощи в выборе конфигурации (опции Raspberry Pi против Jetson) или поддержки после продажи, свяжитесь с https://rcdrone.top/ или отправьте электронное письмо на [email protected] .
Приложения
- Обучение и лаборатории ROS2: SLAM-картографирование, навигация, избегание препятствий и планирование дорожной сети.
- 3D-визуальная & манипуляция: 3D-распознавание/захват, сортировка, отслеживание и обработка с помощью 6DOF-манипулятора и облака точек глубины.
- Мультимодальное взаимодействие ИИ: голосовое/текстовое/изображение взаимодействие с декомпозицией задач, долгосрочным планированием, поиском в памяти и логикой проактивного ответа (рабочий процесс OpenClaw).
- Визуальное распознавание ИИ (показаны примеры): распознавание человеческих черт, распознавание жестов, распознавание траектории кончиков пальцев, распознавание скелета человека, 3D-детекция, 3D-распознавание лиц, распознавание кодов меток, отслеживание объектов с нулевым обучением с помощью Transformer, решение для навигации с визуальной релокализацией, обнаружение и захват вращающихся объектов.
- Функции камеры глубины (показаны примеры): изображение глубины/облако точек, измерение расстояния, сегментация и локализация облака точек в реальном времени с использованием PCL, 3D визуальная навигация RTAB-Map, измерение высоты региональной цели, измерение объема деревянного блока.
- Функции LiDAR (показаны примеры): картографирование Gmapping/Cartographer/slam_toolbox, фильтрация слияния двойного LiDAR, динамическое избегание препятствий DWA, навигация по одной/нескольким точкам, картографирование и навигация через приложение, повторное картографирование и навигация, планирование дорожной сети, избегание препятствий LiDAR, следование LiDAR, охрана LiDAR.
Руководства
- Страница обучения/изучения: https://www.yahboom.net/study/ROSMASTER-M3PRO
Детали
Универсальная образовательная платформа ROS2 Humble, объединяющая всенаправленную мобильность, 3D зрение и роботизированную руку с 6 степенями свободы.
Функции мультимодального взаимодействия и автономии поддерживают картографирование, навигацию, захват и выполнение задач на одной платформе.
OpenClaw позволяет планировать задачи на естественном языке с помощью голосовых, приложений и текстовых команд.
Двойное слияние TOF LiDAR обеспечивает 360° восприятие для SLAM-картирования, избегания препятствий и гибкого планирования маршрутов.
Три встроенных типа моделей охватывают текстовое рассуждение, голосовое взаимодействие и визуальное понимание для более насыщенных демонстраций робототехники.
Выберите между встроенным развертыванием OpenClaw или дополнительной платформой рабочего процесса в зависимости от потребностей вашего проекта.
Модульный сценарный стол поддерживает повторяемые тренировочные сцены для упражнений по сортировке, подсчету и навигации.
Примерные проекты демонстрируют, как управление на основе агентов может быть применено к повседневным лабораторным задачам и интерактивным демонстрациям.
Рабочие процессы агентов могут связывать инструкции на основе чата с картированием, навигацией и транспортными поведениями.
Инструменты, такие как поиск в памяти и вызов в стиле MCP, помогают связать намерения высокого уровня с надежными действиями роботов.
Поведения, основанные на зрении, включают отслеживание целей, распознавание цвета, автономное движение и координированные действия манипулятора.
Бинокулярное структурированное освещение для измерения глубины поддерживает координацию рук и глаз для 3D измерений, распознавания и захвата.
Сравнение конфигураций помогает выбрать правильное сочетание сенсоров и вычислительных мощностей для вашего класса или лаборатории.
Руководство по выбору обобщает общие конфигурации и различия между наборами функций.
Основные возможности ROS охватывают картографирование с использованием LiDAR, восприятие с помощью камеры глубины и конвейеры визуального распознавания.
Симуляция MoveIt2 и демонстрации управления движением поддерживают планирование, рабочие процессы захвата и координацию нескольких роботов.
Алюминиевое шасси с маятниковой подвеской улучшает стабильность, сохраняя полную совместимость с ROS2 Humble.
Несколько методов управления и четкая структура облегчают настройку, обслуживание и расширение робота.
Платформа ROSMASTER M3 Pro может быть оснащена роботизированной рукой с 6 степенями свободы и бинокулярной структурированной световой камерой глубины для задач захвата и восприятия на основе глубины.
Лазерный LiDAR TOF поддерживает диапазон 0,05–12 м с частотой до 4000 сканирований в секунду, а голосовой модуль добавляет подключения для микрофона и динамика для голосового взаимодействия.
Плата управления роботом Yahboom ROSMASTER M3 Pro ROS2 предоставляет компактную, маркированную компоновку разъемов для создания и расширения мобильной роботизированной системы.
Yahboom ROSMASTER M3 Pro включает доступ к более чем 200 подробным курсам через онлайн-репозиторий учебных материалов для изучения ROS2 и ИИ.
Учебный план ROSMASTER M3 Pro охватывает основы управления ROS наряду с задачами компьютерного зрения OpenCV, картографированием SLAM и функциями ИИ для прогрессивной практики ROS2.
Дорожная карта обучения ROSMASTER M3 Pro охватывает такие темы, как компьютерное зрение OpenCV, отслеживание MediaPipe, симуляция MoveIt2 и основы ROS2.
ROSMASTER M3 Pro включает папки с открытым исходным кодом и подробные руководства, охватывающие основы ROS, картографирование, навигацию и задачи компьютерного зрения.
ROSMASTER M3 Pro поставляется с видеоруководствами по ROS2 с английскими субтитрами и предоставляет файлы 3D-моделей для поддержки разработки и интеграции.
Сравнение серии ROSMASTER описывает ключевые различия в типе шасси, вариантах камеры RGBD, управляющих платах и емкости батареи, чтобы помочь выбрать подходящую платформу робота ROS2.
Платформа ROSMASTER M1 сочетает шасси с колесами Mecanum и моторы с редуктором 520 с опциями выбора камеры, LiDAR и контрольной платы для разработки на основе ROS.
ROSMaster M3 Pro сочетает шасси с колесами Mecanum с опциями камеры RGBD, 0,91-дюймовым OLED/опциональным 7-дюймовым сенсорным экраном и аккумулятором 12,6 В 6000 мАч.
Платформа ROSMASTER M3 Pro включает шасси с колесами Mecanum, опциональную камеру RGBD, 6-DOF роботизированную руку, двойной LiDAR и опции контрольной платы Raspberry Pi или Jetson.
Чертежи размеров робота Yahboom ROSMASTER M3 Pro ROS2 содержат ключевые общие размеры в миллиметрах для планирования установки и крепления.
ROSMaster M3 Pro поддерживает платформы Raspberry Pi 5 или Jetson Orin с программированием на Python, сетевым подключением WiFi и аккумуляторной батареей 12,6 В 9600 мАч.
Набор ROSMASTER M3 Pro включает шасси робота, 6DOF манипулятор, контроллер, платы расширения, аккумуляторы, кронштейны и основные инструменты для сборки.
Дополнительные комплекты аксессуаров организованы по опциям контроллера, включая набор с 7-дюймовым сенсорным экраном и комплекты для плат Raspberry Pi или NVIDIA Jetson с необходимыми кабелями и креплениями.
Related Collections
