Yahboom DOFBOT AI Storskalig Modell Visionsrobotarm Kit för Raspberry Pi 5, ROS2 Humble, Python3, USB-kamera

Översikt

Yahboom DOFBOT AI Large Model Vision Robotic Arm är ett skrivbordsrobotarmkit designat för ROS2-utveckling och AI-visionsinlärning på Raspberry Pi 5. Det kombinerar en 6-DOF robotarm med en USB-kamera för visionsbaserad gripning, spårning och interaktiva AI-applikationer, och stöder programmering med Python3, OpenCV och ROS2 Humble (Docker + ROS2 Humble är specificerat).

Det stöder plattformsoberoende kontroll inklusive mobil APP (iOS/Android), PC-värddatorstyrning, kontroll med kontroller/handtag och JupyterLab webbaserad programmering.

Video

Nyckelfunktioner

• 6 frihetsgrader med kamera + robotarmintegration ("6-DOF Kamera och Robotarm 2 i 1").
• AI stora modellsfunktioner (som beskrivs): multimodal fusion, naturlig taldialog, textsemantisk förståelse, visuell scenförståelse och en skalbar RAG-kunskapsbas.
• AI-visionsinteraktioner: färgigenkänning och spårning, objektspårning, gestrelaterade interaktioner, gripande/sorteringsdemonstrationer och mer.
• ROS2-utvecklingsstack: ROS2 Humble (noterat som “ROS2 Humble” och “Docker+ROS2 Humble”), med MoveIt rörelseplanering och RViz robotsimulering listade.
• Algoritmramverk listade: omvänd kinematikalgoritm, YOLOv11, OpenCV, MediaPipe; TensorRT-acceleration nämns för millisekundsnivå realtidsinferens.
• Användarvänlig hårdvarudesign: OLED-display för IP-adress och Raspberry Pi CPU-information; chassi med sugkoppar för stabilitet; 12V 5A adapter för kontinuerlig strömförsörjning.
• Utbyggbarhet: expansionskort angivet som kompatibelt med Jetson NANO, Raspberry Pi, Arduino och Micro:bit; reserverade gränssnitt inkluderar 6 buss-servon + 6 PWM-servon, trådlös kontrollmottagare, WiFi/Bluetooth-modul, I2C och ultraljudsmodulgränssnitt.

Specifikationer

Raspberry Pi 5 (listad i produktmaterial)

Raspberry Pi 5 vs Raspberry Pi 4B (jämförelsetabell text)

ROS-konfigurationsskillnader (Standardversion vs Superiorversion)

Vad som ingår

• Monterad robotarm
• Matchande färgtryckt karta
• 4 olika färgblock
• PS2-spelkontroll
• TF-kort med bildsystem
• Yahboom speciell kyl-HAT
• 12V 5A strömadapter

Obs: En demonstrationsanteckning anger "Soptunnan är en visningsrekvisita och ingår inte i leveranslistan."”

Applikationer

• AI-visionsfunktioner och speluppläggsexempel listade: gestigenkänning, färgigenkänning, visuell positionering, sophantering, fångstspel, ansiktsspårning och byggklossstapling.
• AI-visionsinteraktiva funktioner beskrivna: färgigenkänning och spårning; fångstspel (kartigenkänningsområde); greppa färgblock; färginteraktion; sophantering; färgblockstapling.
• Exempel på multimodala stora modellapplikationer listade: videoanalys; långkommandorörelsekontroll; intelligent hantering; 3D-rumssortering.
• MoveIt-simuleringskontroll och banplanering (med kollisionsdetektering och rumslig gripning) listas för verifiering i virtuell miljö.
• Djupinlärningsmodellträning stöds; en notering indikerar att modellträning måste utföras av användaren.

Manualer

• Yahboom DOFBOT-Pi handledning

För frågor före köp, val av kitversion eller teknisk support, kontakta [email protected] or besök https://rcdrone.top/.

Detaljer

DOFBOT kombinerar en 6-DOF robotarm och USB-kamera för Raspberry Pi 5 visionsprojekt, gripdemonstrationer och ROS2-utveckling.

Flera kontrollalternativ och inbyggda algoritmdemonstrationer hjälper dig att gå från grundläggande servokontroll till visionsinteraktion och AI-arbetsflöden.

Designad kring Raspberry Pi 5 datorkraft för ROS2 Humble, Python3 och realtidsvisionsinferensarbetsflöden.

Kvasi-3D rumsliga demonstrationer kopplar kameraperception med armrörelse för förkroppsligade intelligensapplikationer.

Multimodala demonstrationer täcker långkommando rörelsekontroll, intelligent hantering och sorteringsuppgifter drivna av vision och kommandon.

Använd inbyggda uppgifter som visuell spårning, färgsortering och avsiktsinferens för att prototypa din egen interaktiva robotiklogik.

OpenCV-stil visioninteraktioner inkluderar färgigenkänning, spårning och griprutiner för praktiskt lärande.

MediaPipe och tränings exempel kombineras med invers kinematik så att visionsresultat översätts till exakt led rörelse.

Utveckla och validera rörelser med MoveIt och RViz innan du kör banor på den fysiska armen.

Plattformsoberoende kontrollalternativ inkluderar mobilapp, PC-värdkontroll och en USB-ansluten fjärrkontroll, tillsammans med ROS2 Humble-stöd.

Den 6-DOF ledlayouten (J1–J6) stöder flexibla plock-och-placera banor och kamerastyrd interaktion.

Utbyggbar hårdvara inkluderar en armkontrollkort, bussservon, valfri röstmodul och högtalare, plus montering för Raspberry Pi 5.

DOFBOT-robotarmens expansionskort använder en märkt portlayout och stöd för seriell bussservo för att förenkla kabeldragning och kontrollinställning.

USB-kameran monteras på robotarmen och inkluderar ett synfält på 110° med 480p upplösning vid 30fps, tillsammans med en AI-röstmodul (överlägsen version) med ett kort, högtalare och kablar.

Yahbooms DOFBOT-Pi handledningsarkiv tillhandahåller en handledningslänk och upp till 200+ strukturerade kurser för att lära sig DOFBOT-robotarmen.

DOFBOT-kursplanen beskriver steg-för-steg-lektioner som täcker Raspberry Pi-installation, ROS2 Humble, Python-programmering och kamerabaserade visionsprojekt.

Öppen källkod-mappar och steg-för-steg-videohandledningar hjälper dig att installera och programmera DOFBOT-robotarmen i Python och ROS2.

DOFBOT inkluderar en detaljerad layout för dimensioner och viktiga specifikationer för att hjälpa till med planering av monteringsutrymme och systemintegration.

DOFBOT-kitet inkluderar den monterade robotarmen, USB-kamera, expansionskort, OLED-display, kablar, strömadapter, verktyg och manual, med valfria tillbehör listade separat.

Raspberry Pi 5-tillbehörssatsen inkluderar ett 64GB TF-kort med läsare, en aktiv kylare, ett strömexpansionskort, en I2C-kommunikationskabel och ett dubbelt Type‑C strömadapterkort.