Перейти до інформації про продукт
1 з 17

Yahboom DOFBOT SE 6DOF Роботизована рука, версія віртуальної машини, ROS2 Humble Python AI Vision Великий комплект моделей

Yahboom DOFBOT SE 6DOF Роботизована рука, версія віртуальної машини, ROS2 Humble Python AI Vision Великий комплект моделей

Yahboom

Звичайна ціна $363.80 USD
Звичайна ціна Ціна продажу $363.80 USD
Розпродаж Продано
Taxes included. Доставка розраховується під час оформлення замовлення.
Версія
Переглянути повну інформацію

Огляд

DOFBOT SE - це AI великий модельний зоровий роботизований маніпулятор (версія віртуальної машини) від Yahboom. Це 6 DOF настільний роботизований маніпулятор, який генерує рішення управління на віртуальній машині на ПК і керує суглобами через контролер STM32. Система розроблена на основі ROS2 для підтримки кінематики (прямої/оберненої), планування руху, симуляції MoveIt та виявлення зіткнень, а також забезпечує взаємодію з AI зору для завдань, таких як відстеження розпізнавання кольору та захоплення об'єктів.

Ключові особливості

  • Основне управління віртуальною машиною ПК: використовує віртуальну машину ПК для заміни ARM розробницьких плат; Mac не підтримується.
  • Розробка ROS2: система управління роботами ROS2 (зображення вказує ROS2 Humble), що підтримує планування руху, симуляцію та пов'язані робочі процеси.
  • 6 DOF серійне управління сервоприводом: інтегроване управління для багатосуглобового руху та захоплення.
  • Взаємодія з AI зору: двомірний зір з функціями, такими як розпізнавання/відстеження/захоплення кольору та розпізнавання жестів.
  • Взаємодія з великими моделями AI (доступність функцій залежить від версії): зображення описують мультимодальні можливості (текст/голос/зір), включаючи масштабовану базу знань RAG, природний голосовий діалог та розуміння візуальних сцен.
  • Кілька методів управління: текстові стани мобільного додатку, бездротовий пульт та програмне забезпечення для ПК.

Специфікації

Модель DOFBOT SE (версія віртуальної машини)
Головне управління Віртуальна машина ПК
Ступінь свободи 6
Розмах рук 350мм
Кут відкриття-закриття захвату 6см
Точність повторюваного позиціонування ±0.5мм
Тип структури Традиційна структура роботизованої руки
Камера USB HD камера
Візуальний розмір Плоске 2D зображення
Голос Модуль голосу великої моделі ШІ + динамік
Дисплей /
Функції (текст зображення) Контроль взаємозв'язку; планування руху MoveIt; симуляція робота Rviz; 2D візуальна взаємодія; голосова взаємодія; велика модель ШІ
Позиціонування (текст зображення) Віртуальна версія початкового рівня роботизованої руки великої моделі ШІ
Система ROS (текст зображення) ROS2 Humble

Примітка щодо роздільної здатності камери: наданий текстовий опис згадує про 0.3MP камера, також вказує на 30MP модуль камери під “Професійна апаратна конфігурація”. Зображення вказують на USB HD камеру, але не показують значення мегапікселів. Для підтвердження точного модуля камери, що постачається, зверніться до [email protected] або відвідайте https://rcdrone.top/ .

Програмне забезпечення & Керування

  • ROS2 керування: спрощує 6 DOF серійне управління сервоприводами; підтримує пряму задачу, обернену задачу та планування руху (текст).
  • MoveIt + RViz: зображення перераховують планування руху MoveIt та симуляцію роботизованої руки RViz.
  • Серійна комунікація віртуальної машини: зображення описують надсилання інструкцій з віртуальної машини до STM32 ко-процесора через серійний порт для управління кожним суглобом.
  • Методи дистанційного керування (текст): мобільний додаток, бездротовий пульт та програмне забезпечення для ПК.

Штучний інтелект: зорове сприйняття, жести та навчання моделей (як описано)

  • Візуальне розпізнавання/відстеження цілей штучного інтелекту: розпізнавання кольору & відстеження; захоплення кольору; взаємодія з кольором; сортування відходів; складання кольорових блоків; “гра на захоплення”.
  • Взаємодія за допомогою жестів (MediaPipe): група дій роботизованої руки з управління жестами; стек управління розпізнаванням жестів; управління положенням роботизованої руки; розпізнавання та відстеження долоні роботизованою рукою.
  • Алгоритмічні фреймворки (текст зображення): алгоритм оберненої кінематики; YOLOv11; OpenCV; MediaPipe.
  • Глибоке навчання & навчання моделей (текст зображення): підтримує індивідуальне навчання та розгортання квантифікації моделей; приклади, що показані, включають класифікацію сміття та навчання моделей (презентація випадку YOLOv11).

Примітки, показані на зображеннях: “Сміттєвий кошик не включений до списку відправлення.” “Моделювання навчання вимагає, щоб користувачі навчалися самостійно.”

Відмінності версій (текст на зображенні)

Стандартна версія Покращена версія
Підтримка основного контролю Віртуальна машина ПК
Модуль голосу великої моделі ШІ Ні Так
Функція великої моделі ШІ Ні Так
Візуальна взаємодія ШІ Так Так
Система ROS ROS2 Humble
Рекомендовані користувачі Підходить для навчання візуальним функціям ШІ Підходить для навчання великій моделі ШІ, голосовій взаємодії ШІ та застосуванням візуальних функцій ШІ

Застосування

  • Навчання та дослідження ROS2: кінематика, планування руху, симуляція MoveIt та виявлення зіткнень.
  • Демонстрації AI-бачення: відстеження об'єктів, розпізнавання кольорів, захоплення та розміщення, а також робочі процеси сортування.
  • Демонстрації мультимодальної взаємодії (як описано): розбір відео, контроль дій за довгими командами, інтелектуальне управління та сортування в 3D-просторі.

Навчальні посібники & Відео

Посилання на навчальний посібник: Роботизована рука Yahboom DOFBOT SE

Деталі