Перейти до інформації про продукт
1 з 28

DOFBOT Pro 6-DOF 3D роботизована рука з глибинним зором для Jetson Nano 4GB / Orin Nano SUPER / Orin NX SUPER

DOFBOT Pro 6-DOF 3D роботизована рука з глибинним зором для Jetson Nano 4GB / Orin Nano SUPER / Orin NX SUPER

Yahboom

Звичайна ціна $603.80 USD
Звичайна ціна Ціна продажу $603.80 USD
Розпродаж Продано
Taxes included. Доставка розраховується під час оформлення замовлення.
Головна плата управління
Версія
Переглянути повну інформацію

Огляд

DOFBOT PRO - це настільний 3D AI зору роботизований маніпулятор , розроблений для освіти та розвитку в ROS. Він поєднує в собі структуру з 6 ступенями свободи, 3D глибококамеру та контролери серії NVIDIA Jetson, щоб спростити складне управління рухом через ROS, пряму/обернену кінематику та візуальне сприйняття для розпізнавання, відстеження та захоплення в 3D-просторі.

Відео

Ключові особливості

  • Сумісність з платформою Jetson: сумісний з контролерами Jetson Nano 4GB / Jetson Orin Nano SUPER / Jetson Orin NX SUPER; підтримується навчання моделей з прискоренням GPU та розробка на Python.
  • Розпізнавання 3D глибоких точкових хмар: RGB + глибина (RGB+D) фузійне виявлення для 3D позиціонування, відстеження та захоплення.
  • Планування руху та симуляція ROS: підтримує планування руху MoveIt та симуляцію роботів RViz; підтримує 2D та 3D візуальну взаємодію.
  • 6-DOF алюмінієва сплавна структура: прецизійно оброблений алюмінієвий сплав; високоточні серво для плавного багатосистемного руху.
  • Крос-платформне управління: підтримує управління через додаток (Android/iOS), бездротове управління ручкою та управління через веб-сторінку ПК.
  • Мультимодальні / великомасштабні концепції (як надано): Велика мовна модель, Велика мовна модель для розпізнавання мови, Велика візуальна модель; включає масштабовану базу знань RAG та описи “Двомодальної динамічної архітектури зворотного зв'язку”.
  • Перелік алгоритмічних фреймворків: алгоритм оберненої кінематики, YOLOv11, OpenCV, MediaPipe.

Для вибору продукту та технічної підтримки звертайтеся до https://rcdrone.top/ або надішліть електронний лист на [email protected].

Специфікації

DOFBOT-PRO (система роботизованої руки)

Головне управління Jetson Nano B01 / Jetson Orin Nano SUPER / Jetson Orin NX SUPER
Ступінь свободи 6
Розмах руки 350мм
Затискач відкриття-закриття 6см
Точність повторюваного позиціонування ±0.5мм
Тип структури Традиційна структура роботизованої руки
Камера DABAI DCW2 Глибина камери
Візуальний розмір 3D зображення з інформацією про глибину
Голос Модуль голосу великої моделі ШІ + динамік
Дисплей 10.1-дюймовий дисплей
Функція Контроль взаємозв'язку; Планування руху MoveIt; Симуляція робота RViz; 2D візуальна взаємодія; 3D візуальна взаємодія; Велика модель ШІ
Позиціонування (як описано) Вбудований ШІ / Велика модель ШІ / 3D глибина візуального роботизованого рука

Конфігурації роботизованих рук ROS (як зазначено)

Версія Стандартна версія Ультимативна версія
Контрольні плати 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
Модуль голосу Усі версії включають модуль голосу великої моделі ШІ
Глибококамерний модуль DABAI DCW2 Глибококамерний модуль
Дисплей/ HD 10.1-дюймовий сенсорний екран

Рекомендації щодо вибору контролера (параметри плати Jetson наведені)

Товар Jetson Nano B01 4GB Jetson Orin Nano SUPER 4GB Jetson Orin Nano SUPER 8GB Jetson Orin NX SUPER 8GB Jetson Orin NX SUPER 16GB
Обчислювальна потужність 0.5TFLOPS (FP16) 34 TOPS 67 TOPS 117 TOPS 157 TOPS
ЦПУ Чотирьохядерний процесор Arm Cortex-A57 MPCore Шестиядерний ЦП Arm Cortex-A78AE v8.2 64-біт; 1.5MB L2 + 4MB L3 Шестиядерний ЦП Arm Cortex-A78AE v8.2 64-біт; 1.5MB L2 + 4MB L3 Шестиядерний ЦП NVIDIA Arm Cortex A78AE v8.2 64-біт; 1.5MB L2 + 4MB L3 Восьмиядерний ЦП NVIDIA Arm Cortex A78AE v8.2 64-бітні ЦП; 2МБ L2 + 4МБ L3
ГПУ 128-ядерний NVIDIA Maxwell ГПУ 512-ядерний NVIDIA Ampere архітектури ГПУ з 16 Тензорними ядрами 1024-ядерний NVIDIA Ampere архітектури ГПУ з 32 Тензорними ядрами 1024-ядерний NVIDIA Ampere архітектури ГПУ з 32 Тензорними ядрами 1024-ядерний NVIDIA Ampere архітектури ГПУ з 32 Тензорними ядрами
Пам'ять 4ГБ 64-біт LPDDR4; 25.6GB/s 4GB 64-бітний LPDDR5; 51GB/s 8GB 128-бітний LPDDR5; 102GB/s 8GB 128-бітний LPDDR5; 102GB/s 16GB 128-бітний LPDDR5; 102GB/s
Сховище 16GB eMMC + 64GB U диск 256GB SSD
Потужність 5W - 10W 7W , 10W , 25W 7W , 15W , 25W 10W , 15W , 25W , 40W 10W , 15W , 25W , 40W
Версія системи ROS Ubuntu18.04 + Docker + ROS2 Humble Ubuntu22.04 LTS + ROS2 Humble

Функція Операція Різниця (показані виміряні результати)

Версія Jetson Nano B01 4GB Jetson Orin Nano SUPER 8GB Jetson Orin NX SUPER 16GB
Запуск робота (час запуску програми) 62с 49с 48с
2D-відстеження обличчя (час запуску програми / кадри програми) 4с / 10fps 7с / 30fps 7с / 30fps
2D-визначення жестів захоплення блоків (час запуску програми / кадри програми) 7с / 6fps 6с / 30fps 6с / 30fps
2D-визначення траєкторії пальців (час запуску програми / кадри програми) 10с / 5fps 7с / 30fps 6с / 30fps
MoveIt (час початку програми / кадри програми) 45с / 6fps 43с / 30fps 38с / 30fps
3D-Yolo розпізнавання сміття та сортування (час початку програми / кадри програми) 64с / 5fps 9с / 30fps 6с / 30fps
3D-Mediapipe код машини жестикуляції для сортування за відстанню (час початку програми / кадри програми) 9с / 6fps 5с / 14fps 3с / 15fps
3D-трекінг для захоплення кольорових блоків (час початку програми / кадри програми) 8с / 10fps 4с / 14fps 2с / 15fps
AI велика модель для сортування об'єктів (час початку програми / кадри програми) 40с / 5fps 25с / 30fps 20с / 30fps

Застосування

  • 3D візуальне виявлення та захоплення; просторове сприйняття; відстеження об'єктів; 3D сортування
  • Вимірювання глибини (вимірювання відстані), розпізнавання форм, вимірювання висоти, вимірювання об'єму
  • Визначення та відстеження глибини зору; 3D просторове відстеження та захоплення; розпізнавання 3D точкових хмар
  • Візуальна взаємодія на основі ШІ: інтелектуальне сортування та обробка, розпізнавання кольору, динамічне відстеження, сортування сміття, відстеження, захоплення
  • Описані мультимодальні робочі процеси: відеоаналіз, управління рухом з довгими командами, сортування аномальної висоти, виведення намірів (база знань RAG), алгоритм відстеження об'єктів KCF, завдання розпізнавання на основі YOLOv11

Приклад розмірів об'єктів, показаних для демонстрацій вимірювання об'єму: Куб 30*30*30мм, Циліндр 30*30*30мм, Циліндр 30*30*60мм.Приклади накладок відстані включають 240.0 мм та 190.0 мм.

Посібники

Посилання на навчання: http://www.yahboom.net/study/DOFBOT-Pro

Деталі