Yahboom DOGZILLA S1/S2 12DOF AI Robot Köpek Raspberry Pi 5 için (ROS2 Humble) Görüş + LiDAR (S2)

Genel Bakış

DOGZILLA S1/S2, Raspberry Pi 5 (ROS2 Humble) için masaüstü seviyesinde 12DOF AI robot köpek platformudur, somut zeka öğrenimi ve robotik geliştirme için tasarlanmıştır. AI görsel etkileşimi, robot kinematiği (ters kinematik) ve sensör geri bildirimi entegre ederek çok yönlü hareket ve altı boyutlu duruş kontrolünü destekler. Sistem, tüm metal alüminyum alaşımlı gövde, duruş, eklem açıları ve torklar hakkında gerçek zamanlı geri bildirim için yerleşik IMU ve eklem pozisyon sensörleri, ayrıca AI görsel uygulamaları için bir kamera içerir.

DOGZILLA ayrıca akıllı sesli diyalog ve sahne anlama destekleyen çok modlu büyük model yeteneklerini tanıtır. Konfigürasyon, seçim veya teknik destekle ilgili sorular için https://rcdrone.top/ ile iletişime geçin veya [email protected].

adresine e-posta gönderin. Ana Özellikler

• Postür kendi kendine dengeleme ayarı ile 12DOF biyomimetik dört ayaklı hareket .
• Şok emici silikon ayak çubuğu ve ABS aşınmaya dayanıklı ayak ucu ile tam metal alüminyum alaşımlı gövde.
• Sensor geri bildirimi: 6 eksenli IMU duruş sensörü ve eklem servo açı geri okuma / eklem pozisyon sensörleri.
• Etiket tanıma, yüz algılama, hedef takibi ve görsel hat devriyesi gibi AI görsel işlevleri (ROS2 + OpenCV).
• Birden fazla kontrol yöntemi: APP, kumanda kolu, web sayfaları, bilgisayar klavyeleri; APP haritalama navigasyonunu destekler.
• Yerleşik 20 biyonik hareket grubu (örnekler gösterilmiştir): El sıkışma, Otur, Yemek arama, Gerinme, İşaretleme.

AI Büyük Model & Vücut Bulunurluğu Zekası

Üç AI Büyük Model

• Büyük Dil Modeli: Gerçek zamanlı bağlantı; metin talimatlarını anlar ve esnek bir şekilde yanıt verir (örnekler gösterilmiştir: Metin oluşturma, Soru&Cevap, Bilim özeti).
• Sesli büyük model: AI büyük model ses modülü, ses ve metin arasında gerçek zamanlı dönüşüm, anlamsal anlama, akıllı sesli Soru&Cevap ve sesli kontrolü destekler.
• Görsel büyük model: Yüksek çözünürlüklü kamera, görüntü içeriğini tanıyabilir ve analiz edebilir; sesli komutlardan resim oluşturma dahil olmak üzere resim ve metnin çok modlu uygulamalarını destekler.

Somut Zeka Fonksiyonları (örnekler gösterilmiştir)

• Otonom çizgi takibi: Çeşitli renklerdeki çizgileri gerçek zamanlı olarak tanır ve takip eder.
• Somut zeka robot köpek: Kullanıcı talimatlarını anlar ve görsel tanıma içeriği ile birleştirilmiş farklı geri bildirimlerle yanıt verir.
• Çok Modlu Büyük Model + SLAM Haritalama Navigasyonu: S2 versiyonu özel fonksiyonu (LiDAR bölümüne bakın).

LiDAR Fonksiyonları (Yalnızca S2)

• SLAM haritalama navigasyonu için TOF lazer LiDAR; LiDAR takip ve engelleme desteği sağlar.
• LiDAR modülü MS200 lazer LiDAR (aynı zamanda MS200TOF lazer lidar olarak da gösterilir) olarak belirtilmiştir, 360° hızlı çevre taraması ile.
• Gösterilen fonksiyonlar: Navigasyon engel önleme, Cartographer haritalama, Mobil Uygulama haritalama navigasyonu, LiDAR devriye, LiDAR takip, LiDAR koruma, LiDAR kaçınma.

Not: TOF lazer LiDAR fonksiyonlarının yalnızca S2 için mevcut olduğu belirtilmiştir.

AI Görsel Tanıma Fonksiyonları (örnekler gösterilmiştir)

• Mediapipe geliştirme
• Etiket tanıma
• AR görüşü
• Etiket takibi
• Renk tanıma
• Yüz algılama
• Hedef takibi
• Engel tanıma
• QR kod tanıma
• Görsel takip

Ayrıca belirtildi: 10+ AI görsel tanıma teknoloji çözümleri.

Özellikler

DOGZILLA Serisi Karşılaştırma (sağlandığı gibi)

Raspberry Pi 5 (isteğe bağlı, belirtildiği gibi)

• Performans 2~3 katı Raspberry Pi 4B'nin belirtildiği gibi
• Hesaplama gücü: Yaklaşık 500GFLOPS
• GPU: Broadcom Videocore VII
• CPU: 64-bit 2.4 GHz dört çekirdekli

Donanım Yapısı (etiketli parçalar gösterilmiştir)

• MS200 lazer lidar (Sadece S2 için)
• HD kamera
• AI büyük model ses modülü
• Hoparlör ve hoparlör tabanı
• Tam metal alüminyum alaşımlı gövde
• Raspberry Pi 5 kartı (Opsiyonel)
• OLED ekran
• ESP32 yüksek performanslı yardımcı işlemci
• Seri veri yolu servo
• Lityum pil paketi
• Silikon ayak çubuğu; ABS aşınmaya dayanıklı ayak ucu

Taşıma notu gösterildi: Servo hassas bir parçadır, üzerine basmayın.

Yazılım & Geliştirme

• ROS2 sistemi (Ürün başlığında belirtilen ROS2 Humble), Python programlama desteği, RVIZ simülasyonu.
• AI görsel işlevleri için ROS2 + OpenCV iş akışları (yukarıda listelenen örnekler).

Uygulamalar

• Eğitim ve bilimsel araştırma
• Yapay zeka deneyleri
• Hizmet robotu prototipleme ve somut zeka keşfi

Öğreticiler & Videolar

Öğretici bağlantısı: http://www.yahboom.net/study/DOGZILLA

Ayrıntılar

Masaüstü için hazır 12DOF robot köpek platformu, Raspberry Pi robotik öğrenme, AI görsel ve somut zeka projeleri için tasarlanmıştır.

ROS2 geliştirme için tasarlanmış, SLAM haritalama navigasyonu (S2) gibi seçeneklerin yanı sıra AI görsel ve öğretici kaynaklar sunar.

12 serbestlik derecesi artı sensör geri bildirimi, stabil yürüyüş kontrolü, duruş ayarlaması ve kinematik deneyleri desteklemeye yardımcı olur.&

Sürekli donanım ve yazılım yükseltmeleri, sesli etkileşim, Raspberry Pi 5 desteği ve S2 LiDAR navigasyonu gibi özellikler ekler.

Temel yetenekler arasında AI görüşü, biyonik hareket grupları, birden fazla kontrol seçeneği ve geliştirme ve öğrenme için ROS2 araçları bulunur.

Yerleşik kamera ve ses donanımı, görsel tanıma, sesli diyalog ve geri bildirim gibi görevler için çok modlu etkileşimi mümkün kılar.

Çok modlu büyük model özellikleri, metin S&C, sesli kontrol ve kamera tabanlı sahne anlama iş akışlarını destekler.

Somut zeka işlevleri, algı ve hareketi birbirine bağlar, izleme davranışlarından S2 üzerinde haritalama navigasyonuna kadar.

AI görüş demoları, tanıma, izleme ve engel farkındalığı gibi yaygın OpenCV/ROS2 öğrenme konularını kapsar.

S2, SLAM haritalama, otonom kaçınma ve LiDAR takip davranışları için bir TOF lazer LiDAR modülü ekler.

LiDAR ve haritalama ile ilgili özellikler dahil olmak üzere S1 ve S2 yapılandırmaları arasında seçim yapmak için seri karşılaştırmasını kullanın.

Biyonik eylem gruplarından oluşan bir kütüphane, uygulama ve dersler sırasında yürüyüş kontrolü ve etkileşim davranışlarını göstermeye yardımcı olur.

Tümü metal yapı, daha tekrarlanabilir duruş ve hareket testi için IMU ve eklem açısı geri bildirimi ile eşleşir.

İsteğe bağlı Raspberry Pi 5 desteği, ROS2 geliştirme ve yerleşik AI iş yükleri için daha güçlü hesaplama sağlar.

Modüler iç düzen, kamera, pil paketi ve isteğe bağlı S2 LiDAR gibi ana bileşenleri anlamayı kolaylaştırır.

ROS2 + RViz iş akışları, ters kinematik analizini, yürüyüş planlamasını ve simülasyonu gerçek robot testi ile birlikte destekler.

Kontrol seçenekleri, mobil uygulama ve haritalama navigasyonundan web kontrolü, gamepad kullanımı ve klavye girişlerine kadar uzanır.

Öğretim modu, bir robotun usta olarak hareket etmesine izin verir, böylece diğeri hızlı gösterimler için aynı bacak hareketini takip edebilir.

Yahboom DOGZILLA S1/S2, sağlanan çevrimiçi bağlantı aracılığıyla sistematik eğitim kurslarına erişim ile birlikte gelir.

DOGZILLA S1/S2, esnek projeler için ROS2/OpenCV görüşü, yüz takibi, çizgi izleme ve ses kontrolü gibi geniş bir AI ve kontrol modları seti içerir.

DOGZILLA kontrol eğitim klasörleri, renk tanıma, yüz takibi, QR kod kontrolü ve sesli etkileşim gibi temel ve ileri konuları kapsar.

Yahboom DOGZILLA S1/S2, LiDAR haritalama navigasyonu, ses kontrolü ve İngilizce altyazılı ROS2 temel videoları için düzenli eğitimlerle birlikte gelir.

DOGZILLA S1/S2 boyutları, güç açık ve kapalı pozisyonlar için sağlanır, yaklaşık 246–250 mm uzunluk ve 93–170 mm yükseklik aralığı dahil olmak üzere uyum planlaması için.

DOGZILLA S1/S2, 12DOF bus servolar, 5MP kamera ve 7.4V 5000mAh pil ile Raspberry Pi 5 ROS ana kontrolünü kullanır.

DOGZILLA S2 LiDAR modülü, 360° tarama açısı ile 4.500 nokta/s ve 0,03–12 m mesafe ölçüm aralığı listeler.

DOGZILLA S1/S2 kitleri, ana gövde parçaları, oyun kumandası, okuyuculu 64G TF kart, hoparlör, kamera modülü ve temel aletler ve vidalar içerir, Raspberry Pi kartı ise isteğe bağlı olarak listelenmiştir.

İsteğe bağlı alüminyum kutu ambalajı koruyucu bir taşıma çantası sağlar ve DOGZILLA S2 versiyonu, seri adaptör kartı ve bağlantı kablosu ile MS200 lazer lidar listeler.