Ürün bilgisine atla
1 / 13

Yahboom ROSMASTER M1 ROS2 Robot SLAM & AI için, Mecanum Sürüş, Jetson Nano/Orin Nano SUPER/RPi 5/RDK X5

Yahboom ROSMASTER M1 ROS2 Robot SLAM & AI için, Mecanum Sürüş, Jetson Nano/Orin Nano SUPER/RPi 5/RDK X5

Yahboom

Normal fiyat $413.88 USD
Normal fiyat İndirimli fiyat $413.88 USD
İndirim Tükendi
Vergiler dahil. Kargo, ödeme sayfasında hesaplanır.
Ana kontrol kartı
Sürüm
Tüm ayrıntıları görüntüle

Genel Bakış

Yahboom ROSMASTER M1, robotik eğitim, ROS araştırması ve AI çok modlu etkileşim deneyleri için bir AI büyük model ROS2 robotudur . 360° her yöne hareket (yan, çapraz, yerinde dönüş) için Mecanum tekerlek şasisi kullanır ve Raspberry Pi 5, RDK X5, Jetson Nano 4GB, Jetson Orin Nano 8G gibi birden fazla ana kontrol platformunda ROS2 HUMBLE'ı destekler ve ayrıca Jetson Orin Nano SUPER ve Jetson Nano B01'i listeler.

Robot, SLAM haritalama/seyir, görsel tanıma, yol planlama ve çok modlu etkileşimi desteklemek için çok modlu algılama donanımını (3D derinlik kamerası, 2MP HD kamera PTZ, TOF LiDAR ve bir AI büyük model ses modülü) entegre eder. Görev anlama/planlama için bir karar katmanı ve eylem üretme/yanıt için bir yürütme katmanı ile çift model çıkarım mimarisini benimser ve diyalog kesintisi, dinamik geri bildirim akıl yürütme ve RAG bilgi tabanı ile isteğe bağlı genişletmeyi destekler.

Ana Özellikler

  • Mecanum çok yönlü sürüş şasisi ile 360° çok yönlü hareket
  • Yüksek torklu 520 enkoder metal motorlar (x4)
  • Çoklu ana platform uyumluluğu: Raspberry Pi 5, RDK X5, Jetson Nano 4GB, Jetson Orin Nano 8G (ayrıca listelenenler: Jetson Orin Nano SUPER, Jetson Nano B01)
  • ROS2 HUMBLE uyumlu
  • Çoklu sensör füzyon algılama: 3D derinlik kamerası, 2MP HD kamera PTZ, TOF LiDAR, AI büyük model ses modülü + hoparlör
  • Çok modlu büyük model yetenekleri: ölçeklenebilir RAG bilgi tabanı, görsel büyük dil modeli, metin büyük ölçekli dil modeli, iki modlu akıl yürütme mimarisi, dinamik geri bildirim akıl yürütme
  • LiDAR hassas algılama: 360° her yöne algılama, dinamik engel kaçınma, sabit nokta navigasyonu, haritalama navigasyonu, yol planlama, yol ağı planlama
  • 3D derinlik görüşü fonksiyonları: derinlik mesafesi/yükseklik/hacim hesaplama, 3D gerçek dünya haritalama, derin kenar algılama, 3D nokta bulutu tanıma
  • AI görüş yığını listesi: MediaPipe, OpenCV, YOLOv11
  • Öğrenme kaynakları: detaylı kurslar ve kodlar; İngilizce altyazılı eğitimler ve video eğitimler

Özellikler

Model ROSMASTER M1
Robot türü AI büyük model ROS2 robot (mecanum tekerlekli mobil robot)
ROS versiyonu ROS2 HUMBLE
Şasi Mecanum tekerlek şasisi
Motorlar 520 yüksek torklu enkoder metal motor x4
Kameralar 2MP HD kamera PTZ; 3D derinlik kamerası (ayrıca “2MP HD kamera/derinlik kamerası” olarak listelenmiştir)
LiDAR TOF yüksek performanslı LiDAR
Ses AI büyük model ses modülü + hoparlör
Batarya paketi 12V 6000mAh yüksek kapasiteli batarya paketi
Depolama 128GB / 256GB
Gövde Tam alüminyum alaşımlı gövde
Ana kontrol platformları (listelenmiştir) Raspberry Pi 5; RDK X5; Jetson Nano 4GB; Jetson Orin Nano 8G; Jetson Orin Nano SUPER; Jetson Nano B01
Boyutlar 284.4 x 231.4 x 181.4 mm

Uygulamalar

  • SLAM haritalama ve navigasyon; SLAM akıllı çok noktalı navigasyon; SLAM harita nesne arama
  • AI görsel tanıma ve görsel etkileşim; sahne anlama
  • Yol planlama; sabit nokta navigasyonu; dinamik engel kaçınma
  • Sesli etkileşim ve niyet çıkarımı; çok modlu etkileşim deneyleri
  • Görsel takip/izleme; çizgi takibi (“otonom seyir”)
  • Çoklu robot senkron hareket kontrolü (listelendiği gibi)

Fonksiyon notları: Yol ağı planlaması, Raspberry Pi ve Jetson Nano B01 versiyonlarında desteklenmediği olarak listelenmiştir. Yol haritası trafik işareti tanıma / yol haritası navigasyon fonksiyonları ayrı bir yol haritası gerektirdiği ve Raspberry Pi versiyonlarının bu yol haritası fonksiyonlarını desteklemediği olarak listelenmiştir.

Ön satış uyumluluk kontrolleri (ana kontrol platformu, depolama seçeneği ve fonksiyon desteği) için [email protected] or iletişime geçin https://rcdrone.top/ .

Kılavuzlar

Öğreticiler

Yahboom ROSMASTER M1 Öğreticiler

Videolar

Detaylar