Muhtasari
Yahboom ROSMASTER M3 ni jukwaa la gari la roboti la ROS2 lililoundwa kwa ajili ya Jetson Orin Nano/Orin NX SUPER, Raspberry Pi 5, na RDK X5. Inaunganisha AI ya aina nyingi (maandishi/maono/sauti) na urambazaji wa SLAM, na ina sifa ya chasi ya gurudumu la Mecanum na muundo wa kusimamishwa huru wa mtindo wa pendulum kwa mwendo wa pande zote wa 360°. Kulingana na usanidi, inasaidia hiari ya TOF LiDAR moja/mbili na hutumia kamera ya kina ya DaBai DCW2 kwa matumizi ya maono ya 3D.
Vipengele Muhimu
- Matumizi ya modeli kubwa ya lugha ya AI multimodal: uelewa wa semantiki, mazungumzo ya sauti, na uelewa wa mazingira
- Jukwaa la maendeleo la Dify workflow kwa ajili ya kuendeleza na kupeleka workflows za modeli kubwa
- Miundombinu ya utambuzi wa modeli mbili na maoni ya utambuzi wa maoni na msaada wa kukatiza mazungumzo
- Fusion ya LiDAR + encoder + IMU (gyroscope) kwa ajili ya ramani na urambazaji; inasaidia algorithimu nyingi za ramani
- Kamera ya kina ya DaBai DCW2 : picha ya kina + wingu la pointi kwa ramani ya maono ya 3D, kipimo, na utambuzi
- Magurudumu ya Mecanum ya kiwango cha kitaalamu + kusimamishwa kwa pendulum ili kupunguza athari ya kuteleza kwa gurudumu kwenye utambuzi wa encoder na kupunguza kosa la odometer
- Taa za mbele za RGB zilizojumuishwa/strip ya LED yenye athari za mwanga za mtiririko, kupumua, na marquee; rangi/uangavu unaoweza kubadilishwa
- AI vision stack support: OpenCV / MediaPipe / YOLOv11; includes functions such as gesture recognition, QR code recognition, pose estimation, image segmentation, and object detection
- Udhibiti wa muundo na muunganisho wa roboti nyingi: urambazaji wa roboti nyingi na kuepuka vikwazo vya nguvu kwenye ramani moja; roboti nyingi zinadhibitiwa na mwenyeji mmoja
Vipimo
| Ukubwa wa roboti | 276.97 x 212.4 x 199.18 mm |
| Chassis | Chassis ya gurudumu la Mecanum (harakati za pande zote) |
| Suspension | Muundo wa kusimamishwa huru wa pendulum |
| Kamera ya kina | DaBai DCW2 kamera ya kina |
| LiDAR | T-MINI PLUS LiDAR (hiari moja/mbili TOF LiDAR; fusion ya pointi mbili ni kwa Toleo la Ultimate) |
| Taa | Taa za mbele za RGB zilizojumuishwa/mstari wa LED |
| Betri | Kifurushi cha betri cha 6000mAh |
| Onyesho la hiari | Onyesho la inchi 7 (hiari; inategemea toleo) |
| OS / ROS (kwa mdhibiti) | Raspberry Pi OS + Docker + ROS2 Humble; Ubuntu 22.04 + ROS2 Humble; Ubuntu 22.04 LTS + ROS2 Humble |
| Hifadhi (kwa usanidi) | 128GB / 256GB (e.g. , 128GB TF kadi; 256GB SSD) |
Chaguzi za Toleo (Uchaguzi wa Usanidi)
| Bidhaa | Kifurushi cha Kawaida | Kifurushi cha Juu | Toleo la Mwisho |
|---|---|---|---|
| Udhibiti mkuu unaoungwa mkono | Raspberry Pi 5 8GB; RDK X5 8GB; ORIN-NANO-8GB | Raspberry Pi 5 8GB; ORIN-NANO-8GB; ORIN-NX-8GB | Raspberry Pi 5 8GB; ORIN-NANO-8GB; ORIN-NX-8GB; ORIN-NX-16GB |
| Moduli ya sauti | Matoleo yote yanajumuisha moduli ya sauti ya AI kubwa | ||
| Kamera | DaBai DCW2 Kamera ya Kina | DaBai DCW2 Kamera ya Kina | DaBai DCW2 Kamera ya Kina |
| LiDAR | T-MINI PLUS LiDAR | T-MINI PLUS LiDAR | T-MINI PLUS LiDAR *2 |
| Onyesho | / | Onyesho la inchi 7 | Onyesho la inchi 7 |
Kumbuka: Ni toleo la Ultimate pekee ambalo limewekwa na Dual T-mini Plus LiDARs.
Mashauri ya Uchaguzi wa Kidhibiti (Marejeleo)
Ili kuboresha ulaini wa uendeshaji wa modeli kubwa na matokeo ya kiutendaji, inashauriwa kuchagua Jetson Orin Nano/NX SUPER. Ikiwa unachagua toleo bila bodi, andaa Raspberry Pi 5 yenye angalau 8GB ya RAM.
| Kidhibiti | Nguvu ya kompyuta | CPU | GPU | RAM | Hifadhi | Nguvu | Mfumo wa ROS uliotolewa |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Raspberry Pi 5 8GB | Takriban 0.5 TFLOPS (FP16) | Cortex-A76 | VideoCore VII | 8GB | Kadi ya TF 128GB | 10W | Raspberry Pi OS + Docker + ROS2 Humble |
| RDK X5 8GB | 10 TOPS | 8-core Cortex-A55 @ 1.5GHz | 32Gflops | 8GB | / | 25W | Ubuntu 22.04 + ROS2 Humble |
| Jetson Orin Nano SUPER 8GB | 67 TOPS | 6-core Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU 1.5MB L2 + 4MB L3 |
1024-core NVIDIA Ampere architecture GPU with 32 Tensor Cores | 8GB 128-bit LPDDR5 102 GB/s | 256GB SSD | 7W, 15W, 25W | Ubuntu 22.04 LTS + ROS2 Humble |
| Jetson Orin NX SUPER 8GB | 117 TOPS | 6-core NVIDIA Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU 1.5MB L2 + 4MB L3 |
1024-core NVIDIA Ampere architecture GPU with 32 Tensor Cores | 8GB 128-bit LPDDR5 102 GB/s | 256GB SSD | 10W, 15W, 25W, 40W | Ubuntu 22.04 LTS + ROS2 Humble |
| Jetson Orin NX SUPER 16GB | 157 TOPS | 8-core NVIDIA Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU 2MB L2 + 4MB L3 |
1024-core NVIDIA Ampere architecture GPU with 32 Tensor Cores | 16GB 128-bit LPDDR5 102 GB/s | 256GB SSD | 10W, 15W, 25W, 40W | Ubuntu 22.04 LTS + ROS2 Humble |
Marejeo ya Utendaji (Ulinganisho wa Jaribio la Kesi ya Kazi)
| Kipengee cha jaribio | Raspberry Pi 5 8GB | RDK X5 8GB | Orin Nano SUPER 8GB | Orin NX SUPER 8GB | Orin NX SUPER 16GB |
|---|---|---|---|---|---|
| YOLO V11 Utambuzi wa vitu | 4fps | 12fps | 30fps | 30fps | 30fps |
| Mediapipe | 12fps | 13fps | 30fps | 30fps | 30fps |
| Ufuatiliaji wa msimbo wa mashine wa AprilTag | 30fps | 20fps | 30fps | 30fps | 30fps |
| Ufuatiliaji wa vitu wa KCF | 12fps | 15fps | 30fps | 30fps | 30fps |
| AI large model visual tracking | 20fps | 10fps | 20fps | 30fps | 30fps |
| Visual autonomous driving (offline model) | Haungi mkono | 22fps | 25fps | 30fps | 30fps |
| AI large model fusion autonomous driving | Haungi mkono | 18fps | 25fps | 30fps | 30fps |
Functions (LiDAR / Depth Camera / Vision)
LiDAR Functions
- LiDAR ya TOF yenye usahihi wa juu na data ya fusion ya encoder na IMU (gyroscope) kwa ramani na urambazaji wa usahihi wa juu
- Inasaidia algorithimu nyingi za ramani na Archive Mapping
- Inasaidia urambazaji wa nukta moja na nyingi; inaweza kuendeshwa kupitia APP
- Teknolojia ya urambazaji wa uhamishaji inapunguza kupotoka kwa nafasi, kuboresha utulivu na uaminifu wa urambazaji
- Njia za ramani na urambazaji zilizoonyeshwa: Ramani ya Gmapping LiDAR, Ramani ya Cartographer LiDAR, Ramani ya slam_toolbox LiDAR, Kichujio cha fusion cha IMU LiDAR, Ramani ya APP urambazaji
- Tabia za mfano zilizoonyeshwa: Kuepuka vikwazo vya LiDAR, Kufuatilia kwa LiDAR, Mlinzi wa LiDAR, upangaji wa mtandao wa barabara
Kazi za Kamera ya Kina
- Kamera ya kina ya mwanga wa muundo wa 3D inayozalisha picha za kina na data ya wingu la pointi
- Hesabu ya umbali wa kina na ujazo; huunda ramani za rangi za 3D zenye usahihi wa juu zinapounganishwa na data ya rada
- Matumizi ya mfano yaliyoonyeshwa: Ramani na urambazaji wa maono ya 3D ya RTAB-Map, kipimo cha ujazo wa block ya mbao, utambuzi wa kingo, kipimo cha umbali wa kamera ya kina
YOLOv11 Model Detection
- Inasaidia kugawanya picha, makadirio ya mkao, uainishaji wa picha, na utambuzi wa vitu vilivyoelekezwa
Utambuzi wa Kiona AI / Mwingiliano
- Inasaidia mifumo kama OpenCV na MediaPipe
- Mifano ya utambuzi iliyoonyeshwa: utambuzi wa sifa za binadamu, utambuzi wa ishara, utambuzi wa mwelekeo wa ncha za vidole, utambuzi wa msimbo wa QR, utambuzi wa 3D, utambuzi wa uso wa 3D, utambuzi wa rangi, maono ya AR
- Mifano ya mwingiliano iliyoonyeshwa: udhibiti wa ishara, ufuatiliaji wa mkao wa MediaPipe, udhibiti wa msimbo wa mashine, ufuatiliaji wa mstari wa kuona, ufuatiliaji wa rangi, ufuatiliaji wa uso, ufuatiliaji wa kitu cha KCF, ufuatiliaji wa kitu kwa kutumia kujifunza kwa kina
Maelezo ya Kuendesha Magari Kiotomatiki (Sandbox)
Upimaji wa sandbox wa kuendesha magari kiotomatiki umeonyeshwa kama unavyoungwa mkono kwenye: RDK X5, Orin Nano, na Orin NX. Raspberry Pi boards are shown as not supporting this function. Functions demonstrated include road sign detection, lane keeping, autonomous parking, and steering decision.
Matumizi
- Ramani ya SLAM na urambazaji
- Mipango ya mtandao wa barabara, mipango ya njia, na urambazaji wa sehemu nyingi
- Kuelewa mandhari, kufuata kwa kuona, maswali ya umbali wa kina Q&A, na maonyesho ya meli ya kujitegemea
- Udhibiti wa mwendo wa roboti nyingi kwa wakati mmoja na udhibiti wa malezi
Mafunzo
Kwa msaada wa usanidi kabla ya kununua (matoleo, uteuzi wa kidhibiti, na vifaa), wasiliana https://rcdrone.top/ au tuma barua pepe [email protected].
Maelezo

Kutana na ROSMASTER M3: jukwaa la gari la roboti lililo tayari kwa ROS2 lililojengwa kwa ajili ya AI ya njia nyingi na urambazaji wa SLAM kwenye vidhibiti maarufu vya ukingo.

Uingiliano wa njia nyingi, utambuzi wa 3D, na uhamaji wa pande zote huja pamoja katika jukwaa moja lililounganishwa.

Msaada wa mtiririko wa kazi wa Dify na chaguo nyingi za ramani husaidia kuhamia kutoka kwa maonyesho hadi programu za roboti zinazoweza kutekelezwa.

Chagua kiwango sahihi cha kifurushi kwa kulinganisha vihisi vya utambuzi, utangamano wa kidhibiti, na utendaji wa chasi.

Chaguo la TOF LiDAR moja/mbili na mwangaza wa RGB unaoweza kupangwa huongeza matumizi ya urambazaji na uwasilishaji.

Endesha mifano ya maandishi, sauti, na maono pamoja kwa uelewa wa kina wa kisemantiki na roboti zinazoingiliana.

Mfumo wa maono wa vitendo unasaidia ufuatiliaji, utambuzi, na Q&A inayoshirikiana kwa hali halisi za ulimwengu.

Mitiririko ya kazi ya SLAM inashughulikia ramani, urambazaji wa hatua kwa hatua, na uchunguzi unaolenga kazi.

Mipango ya ngazi ya juu inachanganya utambuzi na ramani ili kutekeleza kazi hatua kwa hatua kwa uaminifu zaidi.


Tumia mwongozo wa uteuzi kulinganisha mahitaji yako ya kidhibiti na kihisi katika chaguo za Kawaida, Bora, na Kipekee.

Muunganiko wa vihisi na zana za ROS zinaunga mkono ramani, kuepuka vizuizi, na kipimo cha kina.

Vipengele vya maono vinajumuisha utambuzi, ufuatiliaji, utambuzi wa ishara, na udhibiti wa muundo wa roboti nyingi.

Tabia za kuendesha gari kwa uhuru zinajumuisha kudumisha njia, utambuzi wa alama, taratibu za kuegesha, na maamuzi ya usukani.


Maendeleo ya ROS2 Humble yanaunganishwa na simulizi ya RViz na chaguo za udhibiti wa mbali zinazobadilika kwa majaribio na maonyesho.

Muonekano uliochambuliwa unaonyesha nyongeza za moduli kama kamera ya kina, LiDAR, onyesho la hiari, na taa za ndani.


Kifurushi cha bodi ya udhibiti wa roboti ya ROS kinajumuisha betri ya 12V 6000mAh Li-ion na kinaunga mkono skrini ya kugusa ya HD ya inchi 7 kwa udhibiti wa maingiliano.

Mtaala wa kozi ya ROSMASTER M3 unaweka moduli za masomo ya video na ramani ya kujifunza kwa miradi ya roboti ya AI ya ROS2.

Kifurushi cha ROSMASTER M3 kinajumuisha mafaili ya mafunzo na nambari zilizopangwa zinazohusu udhibiti wa chasi, usanidi wa LiDAR, na mada za maendeleo ya modeli ya AI.

Rasilimali za kujifunza za ROSMASTER M3 zinaelezea mafunzo ya modeli kubwa za AI, video za kozi za msingi za ROS2, na vifaa vya vitendo vya kuongoza usanidi na maendeleo.

Yahboom inatoa faili za modeli za 3D za ROSMASTER M3 na msaada wa kiufundi baada ya mauzo kusaidia katika uundaji na usanidi wa DIY.

Chaguo za jukwaa la ROSMASTER M3 zinajumuisha usukani wa Ackermann, chaguo za kamera za RGBD/USB, onyesho la OLED la inchi 0.91, na uteuzi wa bodi nyingi za udhibiti.

ROSMASTER M3 hutumia chasi ya magurudumu ya mecanum yenye magurudumu ya 80 mm na inaorodhesha chaguo kama moduli ya sauti ya AI, bodi nyingi za kidhibiti, na betri ya 12.6V 6000mAh.

ROSmaster M3 hutumia chasi ya magurudumu ya mecanum yenye chaguo nyingi za kamera na bodi za kidhibiti, pamoja na kifurushi cha betri cha 12.6V 6000mAh kwa miundo ya simu.

ROSMaster M3 PRO inachanganya chasi ya magurudumu ya mecanum na mkono wa roboti wa 6‑DOF na inasaidia LiDAR, kamera ya kina, na bodi za kidhibiti za Raspberry Pi au Jetson.

Karatasi ya maelezo ya ROSMASTER M3 inajumuisha michoro ya vipimo na maelezo muhimu kama msaada wa ROS2 na programu ya Python.

Kifurushi cha ROSMASTER M3 kinajumuisha chasi ya roboti pamoja na vifaa vya kielektroniki vya msingi, sensa, na nyaya muhimu na vifaa vya mkusanyiko.

Vifaa vya ziada vya ROSMASTER M3 vinajumuisha moduli za LiDAR na kamera ya kina, skrini ya inchi 7 yenye mabano, viambatisho, na vifurushi tofauti vya bodi kuu ya udhibiti.
Related Collections
