Yahboom ROSMASTER M3 Pro ROS2 Robot OpenClaw AI Ajanı, Çift TOF LiDAR, 6DOF Kol, Mecanum SLAM ile
Yahboom ROSMASTER M3 Pro ROS2 Robot OpenClaw AI Ajanı, Çift TOF LiDAR, 6DOF Kol, Mecanum SLAM ile
Yahboom
Teslim alım stok durumu yüklenemedi
Genel Bakış
ROSMASTER M3 Pro, Yahboom tarafından ROS eğitimi, bilimsel araştırma deneyleri ve AI uygulama öğretimi için geliştirilen bir ROS2 Robot platformudur. Mecanum tekerlekli bir şasi ve sarkaç süspansiyon kullanarak her yöne hareket edebilir ve ROS2 Humble üzerinde geliştirilmiştir. Platform, 6DOF robot kolu, 3D görüş el-göz entegrasyonu için bir ikili yapılandırılmış ışık derinlik kamerası ve her yöne SLAM haritalama, otonom navigasyon, engel önleme ve yol planlaması için çift TOF LiDAR entegre eder. Ayrıca, görev planlama ve yürütme için konuşma tanıma ve doğal dil anlama ile çok modlu AI büyük model etkileşimini (metin/görüntü/ses) destekler.
Öne Çıkan Özellikler
- OpenClaw AI ajan dağıtımı (dağıtım ve kullanım kılavuzu ile birlikte). Not: OpenClaw dağıtımı Jetson Nano B01 versiyonunda desteklenmemektedir.
- Gömülü çok modlu büyük model yetenekleri: genişletilebilir RAG bilgi tabanı, görsel büyük dil modeli, metin büyük dil modeli, çift model akıl yürütme mimarisi ve dinamik geri bildirim akıl yürütme.
- Çift TOF LiDAR nokta bulutu füzyonu: kör nokta olmadan 360° her yöne algılama; haritalama navigasyonu/yol ağı planlaması; yol planlaması ve çok noktalı navigasyon.
- Yol ağı planlaması: noktalar ve bağlantı çizgilerinden oluşan rota ağları oluşturma, düzenleme ve yönetme; sanal alan tarzı rota ağlarında en kısa yol seçimini destekler.
- 6DOF 3D görsel robot kolu: 3D uzayda kavrama, sıralama ve taşıma; 3D nokta bulutu tanıma; hedef konumlandırma ve izleme; mesafe/hacim hesaplama; 3D gerçek sahne haritalama.
- Derin görüş teknolojisi uygulamaları: YOLOv26 / Transformer, MediaPipe / OpenCV, görsel füzyon yeniden konumlandırma navigasyonu, PCL gerçek zamanlı nokta bulutu segmentasyonu.
- Yerleşik AI büyük model ses modülü ve hoparlör: ses ve metin arasında gerçek zamanlı dönüşümü destekler.
- MoveIt2 simülasyon desteği.
Özellikler
| Model | ROSMASTER M3 Pro |
| Sistem | ROS2 Humble |
| Şasi | Tam alüminyum alaşımlı gövde; Mecanum tekerlek sarkaç süspansiyonu; arka tekerlek sarkaç süspansiyon yapısı |
| Tekerlek boyutu | 80mm Mecanum tekerlekler |
| LiDAR | Çift TOF LiDAR (çapraz ofset düzeni: sağ ön + sol arka); 360° tarama |
| LiDAR algılama (karşılaştırma tablosundan) | 360° çok yönlü algılama; 24m algılama mesafesi |
| Derinlik kamerası | Binoküler yapılandırılmış ışık derinlik kamerası |
| Derinlik kamerası FOV (karşılaştırma tablosundan) | H91° V62° |
| Robot kolu | 6DOF robot kolu; 6PCS akıllı seri veri yolu servoları (konum/durum ve diğer bilgileri geri okuma desteği) |
| Tutucu kapasitesi (kol açıklamasından) | 410g'a kadar kavrama; tekrarlanabilir konumlandırma doğruluğu 0.5mm |
| Batarya | 9600mAh yüksek kapasiteli batarya paketi |
| Dokunmatik ekran | 7 inç IPS yüksek çözünürlüklü dokunmatik ekran (isteğe bağlı); gösterilen yapılandırma varyantları: ekranlı / ekransız |
| Motorlar | Yüksek torklu enkoder metal motor; yüksek torklu motor ile bağımsız salınım süspansiyonu |
| ROS kontrol kartı | 3. nesil ROS kontrol kartı |
| MoveIt | MoveIt2 |
| AI büyük model uygulama şemaları | OpenClaw AI ajanı; isteğe bağlı Dify iş akışı platformu |
| OpenClaw AI ajanı – desteklenen ana kontrol | Raspberry Pi 5; Jetson Orin Nano SUPER; Jetson Orin NX SUPER |
| OpenClaw AI ajanı – etkileşim yöntemleri | Ses, WAP, web/terminal metin komutları |
| OpenClaw AI ajanı – robot kontrol modu | MCP, CLI |
| Dify iş akışı platformu – desteklenen ana kontrol | Raspberry Pi 5; Jetson Orin Nano SUPER; Jetson Orin NX SUPER; Jetson Nano B01 |
| Dify iş akışı platformu – robot kontrol modu | http |
| AI görsel takip algoritması (çözüm karşılaştırmasından) | OpenClaw: Transformer modeli; Dify: KCF |
| Opsiyonel AI büyük model senaryo kum masası / kum havuzu haritası | Boyut: 3m × 4.1m (isteğe bağlı aksesuar; ROSMASTER M3 Pro ile birlikte verilmez) |
Ana Kontrol Kartı Seçenekleri (seçim için)
| Seçenek | Anahtar hesaplama özellikleri gösteriliyor | Güç (gösteriliyor) | ROS sistemi (gösteriliyor) | OpenClaw (gösteriliyor) |
| Jetson Nano B01 4GB | 0.5 TFLOPS (FP16); Dört Çekirdekli Arm Cortex-A57 MPCore; 128 çekirdekli NVIDIA Maxwell GPU; 4GB 64-bit LPDDR4 (25.6 GB/s) | 5W, 10W | Ubuntu 18.04 LTS + Docker + ROS2 Humble | Desteklenmiyor |
| Raspberry Pi 5 (8GB/16GB) | Cortex-A76; VideoCore VII; RAM: 8GB/16GB | 10W | Raspberry Pi OS + Docker + ROS2 Humble | (Yukarıdaki OpenClaw destek notuna bakın) |
| Jetson Orin Nano SUPER 8GB | 67 TOPS; 6 çekirdekli Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU (1.5MB L2 + 4MB L3); 1024 çekirdekli NVIDIA Ampere GPU, 32 Tensor Çekirdeği ile; 8GB 128-bit LPDDR5 (102 GB/s) | 7W, 15W, 25W | Ubuntu 22.04 LTS + ROS2 Humble | Destek |
| Jetson Orin NX SUPER 8GB | 117 TOPS; 6 çekirdekli NVIDIA Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU (1.5MB L2 + 4MB L3); 1024 çekirdekli NVIDIA Ampere GPU, 32 Tensor Çekirdeği ile; 8GB 128-bit LPDDR5 (102 GB/s) | 10W, 15W, 25W, 40W | Ubuntu 22.04 LTS + ROS2 Humble | Destek |
| Jetson Orin NX SUPER 16GB | 157 TOPS; 8 çekirdekli NVIDIA Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU (2MB L2 + 4MB L3); 1024 çekirdekli NVIDIA Ampere GPU, 32 Tensor Çekirdeği ile; 16GB 128-bit LPDDR5 (102 GB/s) | 10W, 15W, 25W, 40W | Ubuntu 22.04 LTS + ROS2 Humble | Destek |
Fonksiyonel Kasa Testi Karşılaştırması (gösterilen)
| Sürüm | Çevrimdışı konuşma tanıma / konuşma sentezi | AI büyük model görev karar planlama süresi | Basit görev yükleme süresi | Karmaşık görev yükleme süresi | Takip & renk bloğu yakalama | Gelişmiş 3D görsel fonksiyonlar | MediaPipe geliştirme | MoveIt2 simülasyonu |
| Raspberry Pi 5 16GB | Yok | 2s | 10s | 15s | 15fps | 15fps | 15fps | Bir yardımcı sanal makine kullanarak |
| Jetson Nano B01 4GB | Yok | 2s | 12s | 13s | 15fps | 15fps | 10fps | Bir yardımcı sanal makine kullanarak |
| Jetson Orin Nano SUPER 8GB | 4s | 2s | 6s | 8s | 30fps | 30fps | 30fps | 30fps+ |
| Jetson Orin NX SUPER 16GB | 4s | 2s | 4s | 4s | 30fps | 30fps | 30fps | 30fps+ |
Yapılandırma seçimi yardımı (Raspberry Pi ve Jetson seçenekleri) veya satış sonrası destek için https://rcdrone.top/ ile iletişime geçin veya [email protected]. adresine e-posta gönderin.
Uygulamalar
- ROS2 eğitimi ve laboratuvarları: SLAM haritalama, navigasyon, engel kaçınma ve yol ağı planlaması.
- 3D görüş & manipülasyonu: 3D tanıma/tutma, sıralama, izleme ve 6DOF kol ve derinlik nokta bulutu ile taşıma.
- Multimodal AI etkileşimi: görev ayrıştırma, uzun vadeli planlama, hafıza arama ve proaktif yanıt mantığı (OpenClaw iş akışı) ile ses/metin/görüntü etkileşimi.
- AI görsel tanıma (örnekler gösterilmiştir): insan özellik tanıma, jest tanıma, parmak ucu yörünge tanıma, insan iskelet tanıma, 3D algılama, 3D yüz algılama, etiket kodu tanıma, sıfır atışlı Transformer nesne izleme, görsel yeniden konumlandırma füzyon navigasyon çözümü, dönen nesne algılama ve tutma.
- Derinlik kamerası işlevleri (örnekler gösterilmiştir): derinlik görüntüsü/nokta bulutu, mesafe ölçümü, PCL gerçek zamanlı nokta bulutu segmentasyonu ve yerelleştirme, RTAB-Map 3D görsel haritalama navigasyonu, bölgesel hedef yükseklik ölçümü, ahşap blok hacim ölçümü.
- LiDAR işlevleri (örnekler gösterilmiştir): Gmapping/Cartographer/slam_toolbox haritalama, çift LiDAR füzyon filtreleme, DWA dinamik engel kaçınma, tek/çok noktalı navigasyon, uygulama haritalama navigasyonu, yeniden konumlandırma haritalama navigasyonu, yol ağı planlaması, LiDAR engel kaçınma, LiDAR takip, LiDAR koruma.
Kılavuzlar
- Öğretici/Çalışma sayfası: https://www.yahboom.net/study/ROSMASTER-M3PRO
Ayrıntılar
Omnidirectional hareketlilik, 3D görüş ve 6DOF robot kolunu birleştiren hepsi bir arada bir ROS2 Humble eğitim platformu.
Çok modlu etkileşim ve otonomi özellikleri, tek bir platformda haritalama, navigasyon, kavrama ve görev yürütmeyi destekler.
OpenClaw, ses, uygulama ve metin tabanlı komutlar için seçeneklerle doğal dil görev planlamasını etkinleştirir.
Çift TOF LiDAR füzyonu, SLAM haritalama, engel önleme ve esnek rota planlaması için 360° algılama sağlar.
Üç yerleşik model türü, daha zengin robotik demolar için metin akıl yürütme, sesli etkileşim ve görsel anlama konularını kapsar.
Proje ihtiyaçlarınıza bağlı olarak gömülü OpenClaw dağıtımı veya isteğe bağlı bir iş akışı platformu arasında seçim yapın.
Modüler bir senaryo tablosu, sıralama, sayma ve navigasyon egzersizleri için tekrarlanabilir eğitim sahnelerini destekler.
Örnek projeler, ajan tabanlı kontrolün günlük laboratuvar görevlerine ve etkileşimli demolarına nasıl uygulanabileceğini vurgular.
Ajan iş akışları, sohbet tabanlı talimatları haritalama, navigasyon ve taşıma davranışlarıyla bağlayabilir.
Hafıza araması ve MCP tarzı arama gibi araçlar, üst düzey niyetleri güvenilir robot eylemleriyle bağlamaya yardımcı olur.
Görüşe dayalı davranışlar, hedef takibi, renk tanıma, otonom gezinme ve koordineli kol hareketlerini içerir.
Binoküler yapılandırılmış ışık derinlik algılama, 3D ölçüm, tanıma ve kavrama için el-göz koordinasyonunu destekler.
Konfigürasyon karşılaştırmaları, sınıfınız veya laboratuvarınız için doğru algılama ve hesaplama kombinasyonunu seçmenize yardımcı olur.
Bir seçim kılavuzu, işlev setleri arasındaki yaygın konfigürasyonları ve farklılıkları özetler.
Çekirdek ROS yetenekleri, LiDAR haritalama, derinlik kamerası algılama ve görsel tanıma hatlarını kapsar.
MoveIt2 simülasyonu ve hareket kontrolü demoları, planlama, kavrama iş akışları ve çoklu robot koordinasyonunu destekler.
Bir alüminyum mekanum şasi, sarkaç süspansiyon ile stabiliteyi artırırken tam ROS2 Humble uyumluluğunu korur.
Birden fazla kontrol yöntemi ve net bir yapı düzeni, robotu kurmayı, bakımını yapmayı ve genişletmeyi kolaylaştırır.
ROSMASTER M3 Pro platformu, kavrama ve derinlik tabanlı algılama görevleri için 6DOF robot kolu ve ikili yapılandırılmış ışık derinlik kamerası ile yapılandırılabilir.
TOF lazer LiDAR, saniyede 4000 taramaya kadar 0.05–12 m menzil desteği sağlarken, ses modülü sesli etkileşim için mikrofon ve hoparlör bağlantıları ekler.
Yahboom ROSMASTER M3 Pro ROS2 robot kontrol kartı, mobil robot sistemi oluşturmak ve genişletmek için kompakt, etiketli bir konektör düzeni sağlar.
Yahboom ROSMASTER M3 Pro, ROS2 ve AI öğrenimi için çevrimiçi bir eğitim deposu aracılığıyla 200'den fazla ayrıntılı kursa erişim içerir.
ROSMASTER M3 Pro öğrenme planı, ROS kontrol temellerini OpenCV görsel görevleri, SLAM haritalama ve AI özellikleri ile birlikte kapsayarak ilerici ROS2 pratiği için sunar.
ROSMASTER M3 Pro öğrenme yol haritası, OpenCV görsel, MediaPipe izleme, MoveIt2 simülasyonu ve ROS2 temelleri gibi konuları kapsar.
ROSMASTER M3 Pro, ROS temelleri, haritalama, navigasyon ve görsel görevleri kapsayan açık kaynak kod klasörleri ve detaylı eğitimler içerir.
ROSMASTER M3 Pro, İngilizce altyazılı ROS2 video eğitimleri ile birlikte gelir ve geliştirme ve entegrasyonu desteklemek için 3D model dosyaları sağlar.
ROSMASTER Serisi karşılaştırması, doğru ROS2 robot platformunu seçmeye yardımcı olmak için şasi tipi, RGBD kamera seçenekleri, kontrol kartları ve pil kapasitesindeki temel farklılıkları özetler.
ROSMaster M1 platformu, ROS tabanlı geliştirme için seçilebilir kamera, LiDAR ve kontrol kartı seçenekleriyle birlikte bir mekanum tekerlekli şasi ve 520 dişli motorları eşleştirir.
ROSMaster M3 Pro, mekanum tekerlekli bir şasi ile RGBD kamera seçenekleri, 0.91 inç OLED/isteğe bağlı 7 inç dokunmatik ekran ve 12.6V 6000mAh pil ile eşleştirilir.
ROSMaster M3 Pro platformu, mekanum tekerlekli bir şasi, isteğe bağlı RGBD kamera, 6-DOF robot kolu, çift LiDAR ve Raspberry Pi veya Jetson kontrol kartı seçeneklerini listeler.
Yahboom ROSMASTER M3 Pro ROS2 robotunun boyut çizimleri, uyum ve montaj planlaması için milimetre cinsinden anahtar genel ölçümleri listeler.
ROSMaster M3 Pro, Python programlama, WiFi ağ bağlantısı ve 12.6V 9600mAh pil paketi ile Raspberry Pi 5 veya Jetson Orin platformlarını destekler.
ROSMARTER M3 Pro kiti, robot şasisi, 6DOF kol, kontrolör, genişleme kartları, piller, braketler ve montaj için temel araçları içerir.
Opsiyonel aksesuar paketleri, kontrolör seçeneğine göre düzenlenmiştir ve gerekli kablolar ve montajlarla birlikte 7 inç dokunmatik ekran seti ve Raspberry Pi veya NVIDIA Jetson kartları için kitler içerir.
Related Collections
