Yahboom DOFBOT AI Büyük Model Görsel Robotik Kol (6-DOF) ROS2 Python Jetson NANO 4GB B01/SUB için

Genel Bakış

Yahboom DOFBOT, Jetson NANO 4GB (B01/SUB) üzerinde ROS2 geliştirme ve Python3 programlama için tasarlanmış bir AI büyük model vizyon robotik kol 'dur. 6-DOF masaüstü robotik kol ile entegre bir USB HD kamera içerir ve renk takibi, jest tanıma, yüz takibi, görsel etkileşim ve sıralama demoları gibi AI vizyon uygulamalarını destekler. Yapı, 2 mm kalınlığında alüminyum alaşım braket ve stabil yerleşim için bir vakumlu şasi içeren yeşil oksitlenmiş alüminyum alaşımından yapılmıştır.

Temel Özellikler

• 6-DOF kol + kamera entegrasyonu: “Robotik Kol–Kamera Entegrasyonu” ile “6 Serbestlik Derecesi”.
• ROS2 geliştirme: ROS2 Humble belirtilmiştir (Docker + ROS2 Humble). RViz robot simülasyonu ve MoveIt hareket planlamasını destekler.
• AI vizyon & etkileşim yığını: OpenCV, MediaPipe, YOLOv11, ters kinematik algoritması.
• Çok Modlu AI büyük model birleşimi (listelenen yetenekler): Ölçeklenebilir RAG bilgi tabanı, metin anlamsal anlama, doğal konuşma diyaloğu ve görsel sahne anlama.
• Kontrol yöntemleri: Android/iOS mobil uygulama, PC ana bilgisayar kontrolü ve USB kablolu uzaktan kumanda (standart).
• Yeni başlayanlar için dostane kurulum: Gönderimden önce önceden monte edilmiş; tak ve çalıştır için fabrika görüntüsü ile TF kart; uygulama QR kodu ile ağ kurulumu; eğitimler ve kod sağlanmıştır.
• Servo & genişletme: 6 HQ servo; Jetson NANO, Raspberry Pi, Arduino ve Micro:bit ile uyumlu çok fonksiyonlu genişletme kartı. Servo konfigürasyonu 5×15KG bus servo + 1×6KG bus servo olarak listelenmiştir.

Özellikler

Jetson NANO 4GB SUB Notları (listelenmiş)

• Jetson NANO 4GB SUB şu şekilde tanımlanmaktadır: dört çekirdekli Cortex-A57 CPU, 128 çekirdekli Maxwell GPU, 4GB LPDDR bellek ve 472GFLOP hesaplama gücü.
• Desteklenen AI çerçeveleri: TensorFlow, Pytorch, caffe/caffe2, Keras, MXNET, vb.
• Jetson NANO 4GB SUB Opsiyonel.

AI Görüş &Büyük Model Demo'ları (gösterilen örnekler)

• AI görüş etkileşimli fonksiyonları: renk tanıma takibi, renk bloklarını yakalama, renk etkileşimi, yakalama oyunu, çöp ayırma, renk bloklarını istifleme.
• MediaPipe makine öğrenimi demo'ları: jest kontrolü robot kol eylem grubu, jest tanıma istifleme, avuç içi tanıma/takibi, kol duruşu kontrolü.
• Multimodal büyük model uygulamaları: video analizi, uzun komut hareket kontrolü, akıllı teslimat, 3D alan ayırma.
• Bedensel zeka uygulamaları: renk blokları yerine geri, görsel takip (KCF), çöp ayırma (YOLOv11), niyet çıkarımı (RAG bilgi tabanı).

Sağlanan materyallerden notlar: “Model eğitimi kullanıcı tarafından yapılmalıdır.” Bazı sahne aksesuarları (e.g. , bir çöp kutusu) sergi aksesuarları olarak tanımlanmış ve dahil edilmemiştir.

MoveIt / RViz Simülasyonu & Planlama (listelenmiş)

• MoveIt simülasyon kontrolü ve yol planlaması.
• RViz görsel manipülasyon ile URDF desteği (sürükle-bırak kontrolü, önceden ayarlanmış pozisyon kontrolü, engel kaçınma).
• Çarpışma tespiti ve “mekansal kavrama” desteklenen simülasyon fonksiyonları olarak gösterilmektedir.

İçindekiler

• Önceden monte edilmiş DOFBOT robot kolu (gönderimden önce monte edilmiştir)
• Fabrika görüntü dosyası ile TF kartı
• USB kablolu uzaktan kumanda (standart)

Eğitimler / Videolar

Çevrimiçi eğitimler: http://www.yahboom.net/study/Dofbot-Jetson_nano

Destek

Uyumluluk soruları (Jetson/Raspberry Pi kontrol seçenekleri), yapılandırma onayı veya satış sonrası destek için https://rcdrone.top/ ile iletişime geçin veya e-posta gönderin [email protected].

Ayrıntılar

DOFBOT, 350 mm erişim ve ±0.5 mm tekrarlanabilirlik ile ROS2 Python AI görsel geliştirme için 6-DOF masaüstü kolu ve USB HD kamera kombinasyonu sunar.

Laboratuvar kurulumunuza uygun kontrol platformunu seçin, PC ortamlarından Jetson tabanlı AI geliştirmeye kadar.

Geliştirilmiş yapılandırmalar, daha gelişmiş algılama demoları için derinlik görüşü ve 3D etkileşim seçenekleri ekler.

Farklı bir erişim veya serbestlik derecesi düzeni gerektiğinde alternatif kol konfigürasyonları mevcuttur.

Rehberli öğrenme, test etme ve hızlı ROS2 deneyleri için hazır bir önceden monte edilmiş DOFBOT platformu.

OpenCV tarzı görsel iş akışlarını ve daha yüksek seviyeli etkileşim projelerini tek bir masaüstü sisteminde desteklemek için tasarlandı.

Opsiyonel Jetson Nano 4GB SUB, kenar AI görsel görevleri ve Python geliştirme için yerleşik hesaplama sağlar.

Demo iş akışları, doğal etkileşim, görev yürütme ve uygulamalı pratik için temel sıralama senaryolarını kapsar.

Görsel rehberli davranışlar, hedefleri takip etme ve basit alma ve yerleştirme tarzı eylemleri gerçekleştirme içerir.

Etkin öğrenme oyunları, sınıf dostu bir formatta görsel-artı-dil tarzı görevleri keşfetmeye yardımcı olur.

Temel vizyon demoları, renk tanıma ve izleme, etkileşimli “yakala” oyunu ve kural tabanlı sıralama içerir.

El hareketine dayalı etkileşim kavramları, model eğitimi örnekleri ve ters kinetik hareket kontrolü içerir.

Canlı çalıştırmadan önce yolları ve kavrama mantığını test etmek için MoveIt'i RViz simülasyonu ve hareket planlaması ile kullanın.

ROS2 Humble desteği, esnek çalışma için mobil uygulama, PC kontrolü ve USB kablolu uzaktan kumanda seçenekleri ile eşleşir.

Uygulama tabanlı kontroller, hareketle yönlendirilen oyun, izleme demoları ve tekrarlanabilir hareketler için özel eylem grupları ekler.

Altı eklemli eklemler (J1–J6), vizyon rehberliğinde manipülasyon ve öğretim hareketleri için kompakt bir çalışma alanı sağlar.

Modüler donanım seçenekleri, veri yolu servo motorları, genişletme/kontrol kartları, ağ bağlantısı ve isteğe bağlı ses bileşenlerini içerir.

Genişletme kartı ve seri veri yolu servo motorları, kablolamayı basitleştirir ve kolu ek parçalarla genişletmeyi kolaylaştırır.

DOFBOT kiti, bir USB kamera modülü (480p/30fps, 110°) ve görsel ve ses girişi için küçük bir hoparlöre sahip bir AI ses modülü içerir.

Yahboom DOFBOT eğitim kaynakları, görsel robot kol kurulumu ve programlamayı öğrenmek için 200'den fazla sistematik kurs içermektedir.

İçerik olarak sunulan DOFBOT kurs müfredatı, kurulumu ve öğrenmeyi yönlendirmek için eğitim modüllerini ve ders taslaklarını belirler.

Yahboom DOFBOT, açık kaynak kodu ve ayrıntılı eğitimler ile birlikte 3D model dosyaları ve satış sonrası teknik destek kaynakları sunar.

DOFBOT 6-DOF robot kol, montaj ve çalışma alanı boşluklarını planlamaya yardımcı olmak için boyut çizimleri ve bir spesifikasyon tablosu içerir.

DOFBOT kiti, robotik kol montajı, kamera, OLED ekran, kontrol kolu, kablolar, emme pedleri, vidalar, aletler ve bir kılavuz içerir.

Jetson Nano aksesuarları, Nano 4GB kartı (isteğe bağlı), soğutma fanı, SD kart, kablosuz ağ kartı ve şerit kablosu içerir.