Yahboom Muto RS 18DOF ROS2 Hexapod Robot Kit yenye AI Modeli Kubwa, LiDAR & Kamera ya Kina kwa Raspberry Pi 5

Muhtasari

Yahboom Muto RS ni roboti ya bionic hexapod ya kiwango cha desktop yenye modeli kubwa ya AI iliyojengwa kwenye mfumo wa uendeshaji wa ROS2 na iliyoundwa kufanya kazi na Raspberry Pi (ikiwa ni pamoja na chaguo za Raspberry Pi 5). Inatumia mwili wa aloi ya alumini na muundo wa viungo 18 DOF unaoendeshwa na 18PCS 35KG serial bus servos, na inaunganisha sensa kama kamera ya kina na LiDAR pamoja na moduli ya mwingiliano wa sauti. Kwa programu ya Python3 na algorithms zilizojengwa ndani (ikiwa ni pamoja na inverse kinematics), inasaidia mwingiliano wa kuona wa AI, ramani/njia ya SLAM, mwingiliano wa sauti, kujifunza kwa kina, na simulizi ya RViz kwa maendeleo na elimu ya ROS.

Sifa Muhimu

• Viungo vya mwendo 18 DOF na sehemu za muundo wa aloi ya alumini; viungo vitatu kwa kila mguu; servos 18 za utendaji wa juu.
• 18PCS 35KG servos za chuma za serial bus kwa udhibiti wa mwendo thabiti na ulio na uratibu.
• Udhibiti wa usahihi wa algorithimu ya inverse kinematics; inaunga mkono kutembea kwa gait ya pembetatu na mzunguko wa hatua unaoweza kubadilishwa.
• Ubadilikaji wa mwendo: Uhamishaji wa X/Y, mzunguko wa 360° wa kujitegemea, marekebisho ya urefu wa mwili, uwekaji wa mkao (kutembea kwa mkao wa juu/wa kati/wa chini), na kasi ya kutembea inayoweza kubadilishwa (kasi ya mstari, kasi ya mzunguko, urefu, urefu wa hatua, urefu wa stride).
• Ujumuishaji wa modeli kubwa ya AI ya njia nyingi: msingi wa maarifa wa RAG unaoweza kupanuliwa, usanifu wa hoja wa maoni ya nguvu wa njia mbili, uelewa wa semantiki ya maandishi, na mazungumzo ya hotuba ya asili.
• Kamera ya kina + utambuzi wa kuona: utambuzi wa vikwazo vya kamera ya kina, ramani ya wakati halisi ya 3D, kipimo cha umbali wa kina, na utambuzi wa wingu la pointi 3D.
• Utambuzi wa mazingira kwa kutumia LiDAR: Uchunguzi wa pande zote 360°, ramani na urambazaji, upangaji wa njia, kuepuka vizuizi vya nguvu, urambazaji wa sehemu nyingi, na upangaji wa mtandao wa barabara.
• Mifumo/algorithms zinazoungwa mkono (zilizoorodheshwa): MediaPipe, OpenCV; Gmapping, Cartographer; slam_toolbox; Radar odometer RF2O; Upangaji wa njia wa DWA.
• Vipengele vya mwingiliano wa kuona vya AI (vilivyotajwa): Ufuatiliaji wa vitu vya KCF, ufuatiliaji wa rangi, udhibiti wa amri za msimbo wa QR, ufuatiliaji wa mstari wa kuona.
• Udhibiti wa mwingiliano wa sauti: amri za sauti zinaweza kudhibiti hali ya mwendo; inasaidia vipengele kama vile ufuatiliaji wa rangi, utambuzi wa rangi, na doria ya mstari wa kuona.
• Udhibiti wa majukwaa mbalimbali: app ya udhibiti wa mbali ya iOS/Android, app ya urambazaji wa ramani ya iOS/Android, udhibiti wa kompyuta mwenyeji ya PC, na udhibiti wa kishikio cha waya cha 2.4G/USB.
• Uhamisho wa video wa wakati halisi wa FPV: unganisha kwenye mtandao wa eneo la karibu kupitia programu ya simu ili kutazama video ya HD ya wakati halisi iliyorekodiwa na roboti.
• Udhibiti wa kuunganisha mashine nyingi: inaunga mkono urambazaji wa roboti nyingi kwa wakati mmoja na kuepuka vikwazo vya nguvu kwenye ramani moja, na udhibiti wa wakati mmoja kupitia kompyuta moja kuu.
• Hali ya kufundisha: harakati ya mguu mmoja kwa mkono kwenye roboti kuu inaweza kuigwa na roboti mtumwa inayofanya kitendo sawa.
• Rasilimali za kujifunza: “Mifano 200+ ya kozi” inarejelewa; kozi zinazofuatana za ROS na mifano ya matumizi ya modeli kubwa ya lugha ya AI imeelezewa (URL ya mafunzo imeondolewa kwa kufuata sheria).

Kwa msaada wa kuchagua kabla ya mauzo au msaada wa usanidi, wasiliana https://rcdrone.top/ au tuma barua pepe [email protected] .

Vipimo

Tofauti za Usanidi (kama ilivyotajwa)

Raspberry Pi 5 (maelezo yanaonyeshwa)

Matumizi

• ROS2 kujifunza na kuendeleza kwa harakati za miguu mingi (hexapod) na kinematics kinyume.
• Majaribio ya ramani/njia za SLAM: urambazaji wa nukta moja na nukta nyingi, upangaji wa mtandao wa barabara, na kuepuka vizuizi vinavyohama.
• Miradi ya maono ya kompyuta na utambuzi kwa kutumia kamera ya kina na utambuzi wa kuona wa AI (OpenCV / MediaPipe imetajwa).
• Maonyesho ya mwingiliano wa sauti na modeli kubwa za njia nyingi (ujumuishaji wa maandishi/sauti/kuona umetajwa).
• Udhibiti wa usawazishaji wa roboti nyingi na urambazaji wa roboti nyingi (udhibiti wa muunganisho wa mashine nyingi umetajwa).

Vipeperushi

Rasilimali za mafunzo zimetajwa kwa bidhaa hii (ukurasa wa masomo wa mtengenezaji umetajwa katika chanzo; URL ya nje imeondolewa kwa kufuata sheria).

Maelezo

Imetengenezwa kwa ROS2 kwa Raspberry Pi, Muto RS inaleta uhamaji wa hexapod wa 18-DOF pamoja na utambuzi wa AI kwa ajili ya kujifunza roboti za mezani.

Kuanzia ramani na urambazaji wa SLAM hadi mwingiliano wa maono na sauti, jukwaa limeundwa kama kifaa cha maendeleo cha ROS2 cha kila kitu kwa pamoja.

Mitiririko ya kazi ya AI ya njia nyingi inaunganishwa na dhana za upangaji wa mtandao wa barabara kusaidia maonyesho ya utafiti na mafunzo darasani.

Chagua usanidi unaolingana na mahitaji yako ya kidhibiti na kihisi, ukiwa na chaguo zinazozingatia Raspberry Pi compute.

Miundo ya maandishi, sauti, na maono inaweza kuunganishwa ili kujenga tabia za akili zilizo na mwili katika Python na ROS2.

Tumia amri za kiwango cha juu kwa ajili ya harakati, Q&A ya mtazamo, ufuatiliaji wa malengo, na kazi za urambazaji wa kujitegemea.

Mtazamo unaotegemea SLAM unasaidia urambazaji wa sehemu nyingi na tabia za utafutaji wa malengo katika mazingira yaliyopangwa.

Maonyesho ya mwingiliano wa kiwango cha juu ni pamoja na uelewa wa nia, tabia za kujifunza kwa kuiga, na uchunguzi wa mazingira.

Paketijumu za ROS2 zilizojengwa ndani huunganisha data ya LiDAR na kamera ya kina kwa ramani, mawingu ya pointi, na ufahamu wa vizuizi.

Algorithimu za kuona na amri za sauti huongeza udhibiti bila mikono, na msaada kwa vipengele vya uratibu wa roboti nyingi.

Hali ya kufundisha na mpangilio kamili wa viungo 18-DOF hufanya iwe rahisi kuonyesha gait na mwendo wa miguu ulio na uratibu.

Kinematics kinyume na upangaji wa gait husaidia kutafsiri mipangilio ya mkao na hatua kuwa mwendo thabiti wa hexapod.

Rekebisha urefu wa mwili, msimamo, na kasi ya kutembea ili kuendana na nyuso tofauti, maonyesho, na hali za urambazaji.

Video ya FPV na tabia za kuiga vitendo hufanya maonyesho kuwa ya kuingiliana zaidi kwa maabara, vilabu, na mawasilisho.

Panga kwa Python na udhibiti roboti kutoka kwa programu za simu, mwenyeji wa PC, au kipini kisicho na waya kulingana na usanidi wako.

Endeleza na jaribu katika simulizi ya RViz, kisha peleka kwenye stack ya ROS2 kwa majaribio ya roboti yanayoweza kurudiwa.

Vifaa vya kujifunza vya Yahboom Muto RS ROS2 vinashughulikia maono ya AI, Mediapipe, urambazaji wa mtandao wa barabara, na mafunzo ya video ya msingi ya ROS2.

Hexapod ya Muto RS inatumia stack ya moduli yenye vipengele kama lidar, kamera ya kina, kidhibiti cha Raspberry Pi, na servos za basi la serial kwa mwendo wa miguu ulio na uratibu.

Orbbec Astra Pro Plus kina cha kuhisi na moduli ya 2D LiDAR SLAM hutoa pembejeo za kina na ramani kwa miradi ya roboti ya ROS2.

Kifaa kinajumuisha moduli ya sauti ya AI na spika yenye waya pamoja na betri ya lithiamu ya 7.4V 9900mAh kwa nguvu ya ndani.

Hexapod ya Yahboom Muto RS ROS2 inajumuisha rejeleo la vipimo vya mm vya mtazamo mbalimbali kusaidia kupanga nafasi ya kuweka na uwekaji.

Orodha ya kifurushi inajumuisha chasi ya roboti ya MUTO iliyokusanywa pamoja na nyongeza za hiari kama Raspberry Pi 5, SLAM Lidar, na kamera ya kina, pamoja na vifaa vya nguvu na sauti.