Yahboom ROSMASTER M3 ROS2 AI Büyük Model Robot Araba, Mecanum Tekerlekli, Orin Nano/NX SUPER, RDK X5, Pi 5 Uyumlu

Genel Bakış

Yahboom ROSMASTER M3, Jetson Orin Nano/Orin NX SUPER, Raspberry Pi 5 ve RDK X5 için tasarlanmış bir ROS2 robot araba platformudur. SLAM navigasyonu ile çok modlu AI (metin/görüş/ses) entegre eder ve 360° her yöne hareket için sarkaç tarzı bağımsız süspansiyon yapısına sahip bir Mecanum tekerlek şasisi sunar. Konfigürasyona bağlı olarak, isteğe bağlı tek/çift TOF LiDAR'ı destekler ve 3D görüş uygulamaları için DaBai DCW2 derinlik kamerası kullanır.

Ana Özellikler

• AI çok modlu büyük dil modeli uygulamaları: anlamsal anlama, konuşma diyaloğu ve sahne anlama
• Büyük model iş akışlarını geliştirmek ve dağıtmak için Dify iş akışı geliştirme platformu desteği
• Dinamik geri bildirim çıkarımı ve konuşma kesintisi desteği ile çift model çıkarım mimarisi
• Haritalama ve navigasyon için LiDAR + kodlayıcı + IMU (jiroskop) füzyonu; birden fazla haritalama algoritmasını destekler
• DaBai DCW2 derinlik kamerası: 3D görüş haritalama, ölçüm ve tanıma için derinlik görüntüsü + nokta bulutu
• Profesyonel sınıf Mecanum tekerlekler + sarkaç süspansiyonu, tekerlek kayması etkisini kodlayıcı tanıma üzerinde azaltır ve odometre hatasını azaltır
• Entegre RGB farlar/LED şerit, akan, nefes alan ve marquee aydınlatma efektleri ile; özelleştirilebilir renkler/parlaklık
• AI görüş yığını desteği: OpenCV / MediaPipe / YOLOv11; jest tanıma, QR kod tanıma, duruş tahmini, görüntü segmentasyonu ve nesne algılama gibi işlevleri içerir
• Çoklu robot formasyonu ve bağlantı kontrolü: aynı haritada çoklu robot navigasyonu ve dinamik engel kaçınma; bir ana bilgisayar tarafından kontrol edilen birden fazla robot

Özellikler

Sürüm Seçenekleri (Yapılandırma Seçimi)

Not: Yalnızca Ultimate versiyonu Çift T-mini Plus LiDAR ile donatılmıştır.

Kontrolcü Seçim Önerileri (Referans)

Büyük model operasyonunun akıcılığını ve fonksiyonel sonuçları iyileştirmek için Jetson Orin Nano/NX SUPER seçilmesi önerilir. Kart olmayan bir versiyon seçilirse, en az 8GB RAM'e sahip bir Raspberry Pi 5 hazırlayın.

Performans Referansı (Fonksiyonel Durum Testi Karşılaştırması)

Fonksiyonlar (LiDAR / Derinlik Kamerası / Görüş)

LiDAR Fonksiyonları

• Yüksek hassasiyetli TOF LiDAR, yüksek hassasiyetli haritalama ve navigasyon için enkoder ve IMU (jiroskop) füzyon verileri ile
• Birden fazla haritalama algoritmasını ve Arşiv Haritalamayı destekler
• Tek nokta ve çok nokta navigasyonu destekler; bir uygulama üzerinden çalıştırılabilir
• Yer değiştirme navigasyon teknolojisi, konumlandırma kaymasını azaltarak navigasyon kararlılığını ve güvenilirliğini artırır
• Haritalama ve navigasyon modları gösteriliyor: Gmapping LiDAR haritalama, Cartographer LiDAR haritalama, slam_toolbox LiDAR haritalama, IMU LiDAR füzyon filtreleme, APP haritalama navigasyonu
• Örnek davranışlar gösteriliyor: LiDAR engel kaçınma, LiDAR takip, LiDAR koruma, yol ağı planlaması

Derinlik Kamerası Fonksiyonları

• 3D yapısal ışık derinlik kamerası, derinlik görüntüleri ve nokta bulutu verileri oluşturur
• Derinlik mesafesi ve hacim hesaplama; radar verileriyle birleştirildiğinde yüksek hassasiyetli 3D renkli haritalar oluşturur
• Örnek uygulamalar gösteriliyor: RTAB-Map 3D görsel haritalama ve navigasyon, ahşap blok hacim ölçümü, kenar algılama, derinlik kamerası mesafe ölçümü

YOLOv11 Model Tespiti

• Görüntü segmentasyonu, poz tahmini, görüntü sınıflandırma ve yönlendirilmiş nesne tespiti destekler

AI Görsel Tanıma / Etkileşim

• OpenCV ve MediaPipe gibi çerçeveleri destekler
• Gösterilen tanıma örnekleri: insan özellik tanıma, jest tanıma, parmak ucu yörünge tanıma, QR kod tanıma, 3D tespit, 3D yüz tanıma, renk tanıma, AR görseli
• Gösterilen etkileşim örnekleri: jest kontrolü, MediaPipe duruş takibi, makine kodu kontrolü, görsel çizgi takibi, renk takibi, yüz takibi, KCF nesne takibi, derin öğrenme nesne takibi

Otonom Sürüş (Sandbox) Notları

Otonom sürüş sandbox testi şu cihazlarda desteklendiği gösterilmiştir: RDK X5, Orin Nano ve Orin NX.Raspberry Pi kartları bu işlevi desteklemiyor olarak gösterilmektedir. Gösterilen işlevler arasında trafik işareti algılama, şerit takibi, otonom park etme ve direksiyon kararı bulunmaktadır.

Uygulamalar

• SLAM haritalama ve navigasyon
• Yol ağı planlaması, rota planlaması ve çok noktalı navigasyon
• Sahne anlama, görsel takip, derin mesafe Q&A ve otonom seyir gösterimleri
• Çoklu robot senkron hareket kontrolü ve formasyon kontrolü

Öğreticiler

ROSMASTER-M3 Öğreticileri

Satın almadan önce yapılandırma yardımı için (sürümler, kontrolör seçimi ve aksesuarlar), https://rcdrone.top/ ile iletişime geçin veya [email protected].

Detaylar

ROSMASTER M3 ile tanışın: popüler uç kontrolörlerde çok modlu AI ve SLAM navigasyonu için tasarlanmış bir ROS2 hazır robot araba platformu.

Multimodal etkileşim, 3D algılama ve her yöne hareket kabiliyeti tek bir entegre platformda bir araya geliyor.

Dify iş akışı desteği ve birden fazla haritalama seçeneği, demodan uygulanabilir robotik uygulamalara geçişi kolaylaştırır.

Algılama sensörlerini, kontrolcü uyumluluğunu ve şasi performansını karşılaştırarak doğru kit seviyesini seçin.

Opsiyonel tek/çift TOF LiDAR ve programlanabilir RGB aydınlatma, navigasyon ve sunum kullanım alanlarını genişletir.

Daha zengin anlamsal anlayış ve etkileşimli robotik için metin, ses ve görüntü modellerini birlikte çalıştırın.

Pratik bir görüntüleme yığını, gerçek dünya senaryoları için izleme, tanıma ve etkileşimli S&C desteği sağlar.

SLAM iş akışları, haritalama, nokta-noktaya navigasyon ve görev odaklı keşfi kapsar.

Üst düzey planlama, algılama ve haritalamayı birleştirerek adım adım görevleri daha güvenilir bir şekilde yürütür.

Seçim kılavuzunu kullanarak Standart, Üstün ve Nihai seçenekler arasında kontrolör ve sensör ihtiyaçlarınızı eşleştirin.

Sensör füzyonu ve ROS araç desteği, haritalama, engel önleme ve derinlik tabanlı ölçüm sağlar.

Görüş özellikleri arasında algılama, izleme, jest tanıma ve çoklu robot formasyon kontrolü bulunur.

Otonom sürüş davranışları arasında şerit tutma, işaret tanıma, park etme rutinleri ve direksiyon kararları yer alır.

ROS2 Humble geliştirmesi, RViz simülasyonu ve test ve demolar için esnek uzaktan kontrol seçenekleriyle eşleşir.

Patlatılmış bir görünüm, derinlik kamerası, LiDAR, isteğe bağlı ekran ve yerleşik aydınlatma gibi modüler eklentileri vurgular.

ROS robot kontrol kartı paketi, 12V 6000mAh Li-ion pil paketi içerir ve etkileşimli kontrol için isteğe bağlı 7 inç HD dokunmatik ekranı destekler.

ROSMASTER M3 kurs müfredatı, ROS2 AI robot projeleri için video ders modüllerini ve öğrenme yol haritasını ortaya koyar.

ROSMASTER M3 paketi, şasi kontrolü, LiDAR kurulumu ve AI model geliştirme konularını kapsayan düzenli eğitim ve kod klasörlerini içerir.

ROSMASTER M3 öğrenme kaynakları, AI büyük model eğitimlerini, ROS2 temel kurs videolarını ve kurulum ve geliştirme rehberliği için pratik materyalleri özetler.

Yahboom, DIY modelleme ve kurulumda yardımcı olmak için ROSMASTER M3 3D model dosyaları ve satış sonrası teknik destek sağlar.

ROSMASTER M3 platform seçenekleri, Ackermann direksiyon, RGBD/USB kamera seçenekleri, 0.91 inç OLED ekran ve birden fazla kontrol kartı seçeneğini kapsar.

ROSMASTER M3, 80 mm tekerlekli bir mekanum tekerlekli şasi kullanır ve AI ses modülü, birden fazla kontrol kartı ve 12.6V 6000mAh pil gibi seçenekler sunar.

ROSmaster M3, birden fazla kamera ve kontrol kartı seçeneği ile mekanum tekerlekli bir şasi kullanır ve mobil yapılar için 12.6V 6000mAh pil paketi içerir.

ROSMaster M3 PRO, 6-DOF robotik kol ile mekanum tekerlekli bir şasiyi birleştirir ve LiDAR, derinlik kamerası ve Raspberry Pi veya Jetson kontrol kartlarını destekler.

ROSMASTER M3 teknik özellikler sayfası, boyut çizimleri ve ROS2 desteği ile Python programlama gibi anahtar detayları içerir.

ROSMASTER M3 kiti, robot şasisi ile birlikte temel elektronikler, sensörler ve montaj için gerekli kablolar ve aksesuarları içerir.

ROSMARTER M3 aksesuar serisi, LiDAR ve derinlik kamerası modülleri, braketli 7 inç ekran, montaj aparatları ve farklı ana kontrol kartı paketlerini içerir.