DOFBOT Pro 6-DOF 3D Derinlik Görüşlü Robotik Kol - Jetson Nano 4GB / Orin Nano SUPER / Orin NX SUPER için
DOFBOT Pro 6-DOF 3D Derinlik Görüşlü Robotik Kol - Jetson Nano 4GB / Orin Nano SUPER / Orin NX SUPER için
Yahboom
Teslim alım stok durumu yüklenemedi
Genel Bakış
DOFBOT PRO, ROS eğitimi ve geliştirmesi için tasarlanmış masaüstü düzeyinde 3D AI görsel robotik kol 'dur. Karmaşık hareket kontrolünü ROS, ileri/ters kinematik ve 3D alan tanıma, izleme ve kavrama için görsel algı ile basitleştirmek amacıyla 6-DOF hareket eklem yapısını, 3D derinlik kamerasını ve NVIDIA Jetson serisi kontrol kartlarını birleştirir.
Videolar
Ana Özellikler
- Jetson platformu uyumluluğu: Jetson Nano 4GB / Jetson Orin Nano SUPER / Jetson Orin NX SUPER kontrol kartları ile uyumludur; GPU hızlandırmalı model eğitimi ve Python geliştirme desteklenmektedir.
- 3D derinlik nokta bulutu tanıma: 3D konumlandırma, izleme ve kavrama görevleri için RGB + derinlik (RGB+D) füzyon tespiti.
- ROS hareket planlaması ve simülasyonu: MoveIt hareket planlamasını ve RViz robot simülasyonunu destekler; 2D ve 3D görsel etkileşimi destekler.
- 6-DOF alüminyum alaşım yapısı: hassas işlenmiş alüminyum alaşım gövde; pürüzsüz çok eksenli hareket için yüksek hassasiyetli servo motorlar.
- Çapraz platform kontrolü: uygulama kontrolünü (Android/iOS), kablosuz kumanda kontrolünü ve PC web sayfası kontrolünü destekler.
- Çok modlu / büyük model kavramları (sağlananlar): Büyük Dil Modeli, Büyük Ses Modeli, Büyük Görsel Model; Ölçeklenebilir RAG Bilgi Tabanı ve “Çift Modlu Dinamik Geri Bildirim Akıl Yürütme Mimarisi” tanımlarını içerir.
- Listelenen algoritma çerçeveleri: ters kinematik algoritması, YOLOv11, OpenCV, MediaPipe.
Ürün seçimi ve teknik destek için iletişime geçin https://rcdrone.top/ veya e-posta gönderin [email protected].
Özellikler
DOFBOT-PRO (robotik kol sistemi)
| Ana kontrol | Jetson Nano B01 / Jetson Orin Nano SUPER / Jetson Orin NX SUPER |
|---|---|
| Serbestlik derecesi | 6 |
| Kol açıklığı | 350mm |
| Pençe açma-kapama | 6cm |
| Tekrarlanabilir konumlandırma hassasiyeti | ±0.5mm |
| Yapı tipi | Geleneksel robotik kol yapısı |
| Kamera | DABAI DCW2 Derinlik kamerası |
| Görsel boyut | Derinlik mesafe bilgisi ile 3D görüntü |
| Ses | AI büyük model ses modülü + hoparlör |
| Ekran | 10.1 inç ekran |
| Fonksiyon | Bağlantı kontrolü; MoveIt hareket planlaması; RViz robot simülasyonu; 2D görsel etkileşim; 3D görsel etkileşim; AI büyük model |
| Konumlandırma (açıklandığı gibi) | Gömülü AI / AI büyük model / 3D derinlik görsel robot kolu |
ROS Robot Kol Konfigürasyonları (listelendiği gibi)
| Sürüm | Standart Sürüm | Ultimate Sürüm |
|---|---|---|
| Kontrol kartları | Jetson Nano B01; Jetson Orin Nano SUPER 4GB/8GB; Jetson Orin Nano SUPER 8GB/16GB | Jetson Nano B01; Jetson Orin Nano SUPER 4GB/8GB; Jetson Orin Nano SUPER 8GB/16GB |
| Ses Modülü | Tüm sürümler AI büyük model ses modülünü içerir | |
| Derinlik Kamerası | DABAI DCW2 Derinlik Kamerası | |
| Ekran | / | HD 10.1 inç dokunmatik ekran |
Kontrolcü Seçim Önerileri (Jetson kartı özellikleri gösterilmektedir)
| Ürün | Jetson Nano B01 4GB | Jetson Orin Nano SUPER 4GB | Jetson Orin Nano SUPER 8GB | Jetson Orin NX SUPER 8GB | Jetson Orin NX SUPER 16GB |
|---|---|---|---|---|---|
| Hesaplama gücü | 0.5TFLOPS (FP16) | 34 TOPS | 67 TOPS | 117 TOPS | 157 TOPS |
| CPU | Dört çekirdekli Arm Cortex-A57 MPCore işlemci | 6 çekirdekli Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU; 1.5MB L2 + 4MB L3 | 6 çekirdekli Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU; 1.5MB L2 + 4MB L3 | 6 çekirdekli NVIDIA Arm Cortex A78AE v8.2 64-bit CPU; 1.5MB L2 + 4MB L3 | 8 çekirdekli NVIDIA Arm Cortex A78AE v8.2 64-bit CPU; 2MB L2 + 4MB L3 |
| GPU | 128 çekirdekli NVIDIA Maxwell GPU | 512 çekirdekli NVIDIA Ampere mimarisi GPU, 16 Tensor Core ile | 1024 çekirdekli NVIDIA Ampere mimarisi GPU, 32 Tensor Core ile | 1024 çekirdekli NVIDIA Ampere mimarisi GPU, 32 Tensor Core ile | 1024 çekirdekli NVIDIA Ampere mimarisi GPU, 32 Tensor Core ile |
| Hafıza | 4GB 64-bit LPDDR4; 25.6GB/s | 4GB 64-bit LPDDR5; 51GB/s | 8GB 128-bit LPDDR5; 102GB/s | 8GB 128-bit LPDDR5; 102GB/s | 16GB 128-bit LPDDR5; 102GB/s |
| Depolama | 16GB eMMC + 64GB U disk | 256GB SSD | |||
| Güç | 5W - 10W | 7W , 10W , 25W | 7W , 15W , 25W | 10W , 15W , 25W , 40W | 10W , 15W , 25W , 40W |
| ROS Sistem Versiyonu | Ubuntu18.04 + Docker + ROS2 Humble | Ubuntu22.04 LTS + ROS2 Humble | |||
Fonksiyon İşlem Farkı (ölçülen sonuçlar gösterilmiştir)
| Sürüm | Jetson Nano B01 4GB | Jetson Orin Nano SUPER 8GB | Jetson Orin NX SUPER 16GB |
|---|---|---|---|
| Robot başlangıcı (program başlama süresi) | 62s | 49s | 48s |
| 2D-yüz izleme (program başlama süresi / program çalışma karesi) | 4s / 10fps | 7s / 30fps | 7s / 30fps |
| 2D-el hareketi tanıma blokları (program başlama süresi / program çalışma karesi) | 7s / 6fps | 6s / 30fps | 6s / 30fps |
| 2D-parmak ucu hareketi tanıma (program başlama süresi / program çalışma karesi) | 10s / 5fps | 7s / 30fps | 6s / 30fps |
| MoveIt (program başlangıç süresi / program çalışma karesi) | 45s / 6fps | 43s / 30fps | 38s / 30fps |
| 3D-Yolo çöp tanıma ve ayırma (program başlangıç süresi / program çalışma karesi) | 64s / 5fps | 9s / 30fps | 6s / 30fps |
| 3D-Mediapipe jest makinesi kodu mesafe ayırma (program başlangıç süresi / program çalışma karesi) | 9s / 6fps | 5s / 14fps | 3s / 15fps |
| Renk bloklarını yakalamak için 3D-takip (program başlangıç süresi / program çalışma karesi) | 8s / 10fps | 4s / 14fps | 2s / 15fps |
| Nesne ayırma için AI büyük modeli (program başlangıç süresi / program çalışma karesi) | 40s / 5fps | 25s / 30fps | 20s / 30fps |
Uygulamalar
- 3D görsel algılama ve kavrama; mekansal algı; nesne takibi; 3D sıralama
- Derinlik ölçümü (mesafe ölçümü), şekil tanıma, yükseklik ölçümü, hacim ölçümü
- Derinlik görme konumlandırma ve takibi; 3D mekansal takibi ve kavraması; 3D nokta bulutu tanıma
- AI destekli görsel etkileşim: akıllı sıralama ve işleme, renk tanıma, dinamik takip, atık sıralama, takip, kavrama
- Tanımlanan çok modlu iş akışları: video analizi, uzun komutlu hareket kontrolü, anormal yükseklik sıralama, niyet çıkarımı (RAG bilgi tabanı), KCF nesne takip algoritması, YOLOv11 tabanlı tanıma görevleri
Hacim ölçüm gösterimleri için örnek nesne boyutları: 30*30*30mm Küp, 30*30*30mm Silindir, 30*30*60mm Silindir.Örnek mesafe örtüleri 240.0mm ve 190.0mm olarak gösterilmiştir.
Kılavuzlar
Eğitim bağlantısı: http://www.yahboom.net/study/DOFBOT-Pro
Ayrıntılar
Özgürlük dereceleri, erişim, kavrama aralığı ve kontrol platformları dahil olmak üzere popüler masaüstü robotik kol seçeneklerini bir bakışta karşılaştırın.
Hızlı bir teknik özet, ROS öğrenimi, simülasyonu ve temel görsel görevler için doğru modeli seçmeye yardımcı olur.
DOFBOT-PRO, 3D algılama ve kavrama geliştirme için 6-DOF kol, RGB+D derinlik algılama ve Jetson uyumluluğunu birleştirir.
Farklı bir kol yapısı ve kamera kurulumu gerektiren kullanıcılar için alternatif yapılandırma ayrıntıları sağlanmaktadır.
ROS eğitimi ve geliştirmesi için tasarlanan kit, derinlik görüşü ve entegre masaüstü tarzı bir kurulum ile kompakt 6-DOF kolu bir araya getirir.
Hareket planlaması ve algılama iş akışları için tasarlanmıştır; bu iş akışları arasında kinematik, hedef tanıma, izleme ve 3D alanda kavrama bulunmaktadır.
Ana modüller, derinlik algısı, AI etkileşim kavramları ve yaygın robotik süreçlerde kullanılan yazılım çerçevelerini kapsamaktadır.
Donanım ve yazılım vurguları, görsel + ROS demoları ve sınıf deneyleri oluşturmak için nelerin dahil olduğunu özetlemektedir.
Birden fazla Jetson kartı seçeneği, giriş seviyesi prototiplemeden daha yüksek performanslı AI iş yüklerine ölçeklenmeye yardımcı olur.
Yapılandırma matrisini kullanarak kontrol kartını ve özellik setini ROS projenizin gereksinimlerine eşleştirin.
Derinlik görüşü, 2D'ye kıyasla daha güvenilir konumlandırma, tanıma ve kavrama planlaması için mesafe farkındalığı ekler.
Kol-kamera kalibrasyonu, nokta bulutu tanıma ve derinliğe dayalı ölçüm gibi 3D alan etkileşimi için görevleri destekler.
Çok modlu etkileşim kavramları, daha zengin insan-robot iş akışları oluşturmak için metin, ses ve görsel yetenekleri içerir.
Uygulama örnekleri, algılama ile komut odaklı kontrolü birleştiren sıralama ve işleme davranışlarına odaklanmaktadır.
Pratik gösterimler, görsel ve etkileşim mantığı etrafında inşa edilmiş izleme, sıralama ve eylem seçimi görevlerini sergilemektedir.
İnteraktif meydan okuma tarzı aktiviteler, algılama, akıl yürütme ve kontrol döngülerini test etmek için ulaşılabilir senaryolar sunar.
Görsel tanıma örnekleri, renk tabanlı izleme, blok sıralama, etkileşimli oyunlar ve etiket tabanlı istifleme konularını kapsamaktadır.
Eğitim notları ve performans eğrileri, nesne tespiti görevleri için dahil edilen derin öğrenme iş akışı yönünü özetlemektedir.
DOFBOT Pro, MediaPipe tabanlı jest etkileşimini, ileri/ters kinematikleri ve kurulum ile geliştirme iş akışları için MoveIt simülasyon kontrolünü destekler.
DOFBOT Pro, hareket kontrolü için yol planlaması, çarpışma tespiti ve ROS/ROS2 (Humble) iş akışları ile MoveIt kinematik simülasyonunu destekler.
DOFBOT Pro, hassas kurulum ve hareket planlaması için J1–J6 olarak etiketlenmiş 6-DOF eklem düzeni ile uygulama kontrolü, web kontrolü ve bir USB kablosuz uzaktan kumanda desteği sunar.
DOFBOT Pro 6-DOF robot kolu, Jetson tabanlı bir kontrol kartını, bir DaBai DCW2 derinlik kamerası ve görsel rehberli hareket projeleri için akıllı seri veri yolu servo motorları ile eşleştirir.
DOFBOT Pro kurulumu, bir robot kolu genişletme kartı düzenini içerir ve kontrol için bir ses modülü ve 10.1 inç dokunmatik ekran gibi ek bileşenleri destekler.
DOFBOT-PRO kursunun taslağı, eğitim modüllerini ve öğrenme hedeflerini ayrıntılı bir şekilde sunarak kurulum ve geliştirme adımlarını planlamanıza yardımcı olur.
DOFBOT Pro, 2D/3D görsel izleme, sıralama ve kavrama, derinlik kamerası iş akışlarını kapsayan düzenli açık kaynak kodu ve adım adım öğretici klasörler içerir.
DOFBOT Pro, indirilebilir video eğitimleri, ROS2 öğrenim materyalleri, bir 3D model dosyası ve Jetson kartlarında geliştirme için açık kaynak Python kodu içerir.
Boyut çizimleri ve bir teknik genel bakış, DOFBOT Pro 6-DOF robot kolu için montaj alanı ve sistem entegrasyonu planlamanıza yardımcı olur.
DOFBOT Pro kiti, kontrol cihazı donanımı, güç ve veri kabloları gibi standart aksesuar seti ile birlikte robot kolunu içerir ve montaj ve kurulum için temel araçlar sağlar.
Related Collections
