Набір робота-гексапода Yahboom Muto RS 18DOF ROS2 з AI, LiDAR & камерою глибини для Raspberry Pi 5

Огляд

Yahboom Muto RS — це настільний AI робот-біонічний гексапод великої моделі, побудований на операційній системі ROS2 і призначений для роботи з Raspberry Pi (включаючи варіанти Raspberry Pi 5). Він використовує корпус з алюмінієвого сплаву та структуру з 18 ступенями свободи, керовану 18PCS 35KG серійними сервоприводами, і інтегрує датчики, такі як камера глибини та LiDAR, а також модуль голосової взаємодії. Завдяки програмуванню на Python3 та вбудованим алгоритмам (включаючи зворотну кінематику), він підтримує AI візуальну взаємодію, SLAM картографування/навігацію, голосову взаємодію, глибоке навчання та симуляцію RViz для розробки та навчання ROS.

Ключові особливості

• 18 ступенів свободи руху з алюмінієвими структурними частинами; три суглоби на ногу; 18 високопродуктивних сервоприводів.
• 18PCS 35KG металеві серійні сервоприводи для стабільного, координованого контролю руху.
• Контроль точності алгоритму зворотної кінематики; підтримує трикутну ходу та регульовану частоту кроків.
• Регульованість руху: переміщення по осях X/Y, самостійне обертання на 360°, регулювання висоти корпусу, накладання поз (ходьба з високою/середньою/низькою стійкою) та регульована швидкість ходьби (лінійна швидкість, кутова швидкість, висота, висота кроку, довжина кроку).
• Інтеграція великої моделі AI з багатьма режимами: масштабована база знань RAG, двомодальна архітектура динамічного зворотного зв'язку, розуміння текстової семантики та природний діалог мовою.
• Камера глибини + візуальне розпізнавання: виявлення перешкод камерою глибини, 3D-картографування в реальному часі, вимірювання глибини відстані та розпізнавання 3D-точкової хмари.
• Лідарна екологічна перцепція: 360° всенаправлене відчуття, картографування та навігація, планування маршруту, динамічне уникнення перешкод, багатоточкова навігація та планування дорожньої мережі.
• Підтримувані фреймворки/алгоритми (перелік): MediaPipe, OpenCV; Gmapping, Cartographer; slam_toolbox; Радіолокаційний одометр RF2O; Планування маршруту DWA.
• Функції візуальної взаємодії AI (перелік): KCF відстеження об'єктів, відстеження кольору, управління командами QR-кодів, візуальне відстеження ліній.
• Голосове інтерактивне управління: голосові команди можуть керувати станом руху; підтримує функції, такі як відстеження кольору, розпізнавання кольору та візуальний патруль по лінії.
• Кросплатформне управління: додаток для дистанційного керування iOS/Android, додаток для навігації та картографування iOS/Android, управління ПК хост-комп'ютером та управління за допомогою бездротового контролера 2.4G/USB.
• Передача FPV відео в реальному часі: підключення до локальної мережі через мобільний додаток для перегляду HD відео в реальному часі, знятого роботом.
• Мульти-машинне з'єднання та управління: підтримує одночасну навігацію кількох роботів з динамічним уникненням перешкод на одній карті та синхронне управління через один хост-комп'ютер.
• Режим навчання: ручний рух однієї ноги на головному роботі може бути віддзеркалений підлеглим роботом, що виконує ту ж дію.
• Навчальні ресурси: згадуються “200+ прикладів курсів”; описані супровідні курси ROS та приклади застосування великих мовних моделей AI (URL навчального посібника видалено для відповідності вимогам).

Для допомоги у виборі перед покупкою або підтримки налаштування, звертайтеся https://rcdrone.top/ або пишіть на електронну пошту [email protected].

Технічні характеристики

Відмінності конфігурацій (як зазначено)

Raspberry Pi 5 (інформація показана)

Застосування

• Навчання та розробка ROS2 для багатоногого (гексаподного) пересування та зворотної кінематики.
• Експерименти з картографування/навігації SLAM: навігація в одній точці та в багатьох точках, планування дорожньої мережі та уникнення динамічних перешкод.
• Проекти комп'ютерного зору та сприйняття з використанням камери глибини та візуального розпізнавання AI (згадуються OpenCV / MediaPipe).
• Демонстрації голосової взаємодії та мультимодальних великих моделей (згадується інтеграція тексту/голосу/візуального).
• Синхронізація управління багатьма роботами та навігація багатьох роботів (згадується управління міжмашинним з'єднанням).

Інструкції

Для цього продукту згадуються навчальні ресурси (згадується сторінка вивчення виробника в джерелі; зовнішнє посилання видалено для відповідності вимогам).

Деталі

Побудований на ROS2 для Raspberry Pi, Muto RS поєднує мобільність гексапода з 18 ступенями свободи з AI сприйняттям для навчання настільної робототехніки.

Від SLAM-картографії та навігації до взаємодії з використанням зору та голосу, платформа розроблена як універсальний набір для розробки ROS2.

Мультимодальні AI-робочі процеси поєднуються з концепціями планування дорожньої мережі для підтримки дослідницьких демонстрацій та навчання в класі.

Виберіть конфігурацію, яка відповідає вашим потребам у контролерах та сенсорах, з варіантами, зосередженими на обчисленнях Raspberry Pi.

Моделі тексту, голосу та зору можуть бути інтегровані для створення поведінки втіленого інтелекту в Python та ROS2.

Використовуйте команди високого рівня для завдань руху, сприйняття Q&A, відстеження цілей та автономної навігації.

Сприйняття на основі SLAM підтримує багатоточкову навігацію та поведінку пошуку цілей у картографованих середовищах.

Демонстрації взаємодії вищого рівня включають розуміння намірів, поведінку навчання через імітацію та дослідження середовища.

Вбудовані пакети ROS2 підключають дані LiDAR і камери глибини для картографування, хмар точок і обізнаності про перешкоди.

Алгоритми зору та голосові команди додають безконтактне керування з підтримкою функцій координації кількох роботів.

Режим навчання та повна компоновка з 18 ступенями свободи полегшують демонстрацію ходи та координованого руху ніг.

Зворотна кінематика та планування ходи допомагають перетворити налаштування постави та кроку в стабільний рух гексапода.

Регулюйте висоту корпусу, стійку та швидкість ходьби, щоб відповідати різним поверхням, демонстраціям та сценаріям навігації.

FPV-відео та поведінка, що імітує дії, роблять демонстрації більш інтерактивними для лабораторій, клубів та презентацій.

Програмуйте на Python і керуйте роботом з мобільних додатків, ПК або бездротового контролера залежно від вашої конфігурації.

Розробляйте та тестуйте в симуляції RViz, потім розгорніть у стеку ROS2 для повторюваних експериментів з робототехніки.

Навчальні матеріали Yahboom Muto RS ROS2 охоплюють AI зір, Mediapipe, навігацію дорожньою мережею та відеоуроки з основ ROS2.

Гексапод Muto RS використовує модульний стек з компонентами, такими як лідар, камера глибини, контролер Raspberry Pi та серводвигуни з послідовною шиною для координованого руху ніг.

Orbbec Astra Pro Plus глибинне зондування та модуль 2D LiDAR SLAM забезпечують вхідні дані глибини та картографування для проектів робототехніки ROS2.

Комплект включає модуль AI голосу з дротовим динаміком плюс літієвий акумулятор 7.4V 9900mAh для живлення на борту.

Гексапод Yahboom Muto RS ROS2 включає багатовидову довідку з розмірами в мм, щоб допомогти планувати зазори для монтажу та розміщення.

Список пакунків включає зібране шасі робота MUTO плюс додаткові опції, такі як Raspberry Pi 5, SLAM Lidar і камера глибини, а також аксесуари для живлення та аудіо.