Перейти до інформації про продукт
1 з 6

Модуль камери Yahboom ROS-WiFi ESP32-S3 2MP для роботів ROS2, microROS WiFi-UDP бездротова передача зображень

Модуль камери Yahboom ROS-WiFi ESP32-S3 2MP для роботів ROS2, microROS WiFi-UDP бездротова передача зображень

Yahboom

Звичайна ціна $36.20 USD
Звичайна ціна Ціна продажу $36.20 USD
Розпродаж Продано
Taxes included. Доставка розраховується під час оформлення замовлення.
Версія
Переглянути повну інформацію

Огляд

Цей модуль камери ROS-WiFi (тип продукту модулю камери) інтегрує чіп ESP32-S3, 2МП камеру та чорний 3D-друкований корпус для бездротової передачі зображень на роботах ROS2. Інформацію про WiFi мережу можна налаштувати через модуль послідовного порту для забезпечення більш плавної бездротової передачі зображень в межах однієї локальної мережі (LAN). Використовуючи протокол microROS, модуль надає дані зображення в реальному часі комп'ютеру-хосту, що працює на ROS2, що дозволяє застосуванням AI візуального розпізнавання.

Примітка: Перед використанням цього модуля дотримуйтесь навчальних посібників Yahboom і вручну налаштуйте його для підключення до WiFi мережі в домашньому або офісному середовищі.

Ключові особливості

  • Вбудоване рішення ESP32-S3; підтримує бездротову передачу WiFi на частоті 2.4GHz та передачу відео зображень в реальному часі.
  • 2МП камера високої чіткості для ясного зображення.
  • Дизайн антенни з патчем для покращення стабільності сигналу; підтримує передачу відео зображень на відстань до 20 метрів.
  • Бездротова відеопередача та рішення для передачі зображень ROS для розробки ROS2.
  • Конфігурація WiFi через модуль послідовного порту; підтримує WiFi-з'єднання + режим гарячої точки.
  • Підтримує режим WiFi-UDP; після підключення модуля передачі зображень та робота до WiFi-UDP проксі віртуальної машини, віртуальна машина може підписуватися на теми, опубліковані модулем передачі зображень та роботом.
  • Керівництво з сумісності: може бути віддалено підключено до віртуальних машин ПК, серій Raspberry Pi, серій Jetson та інших основних контролерів.
  • Надає приклади програм штучного інтелекту (приклади включають: розпізнавання кольору OpenCV з використанням HSV, 3D-розпізнавання об'єктів MediaPipe, розпізнавання жестів (14 видів), створення/розпізнавання QR-кодів, виявлення обличчя MediaPipe (68 точок обличчя) та виявлення поз MediaPipe (33 ключові точки)).
  • Додаткова підтримка конфігурації: підтримується 2D електричний PTZ у конфігурації PTZ; стандартна конфігурація має фіксований кут огляду без регулювання кута.

Специфікації

Чіп ESP32-S3
Камера 2MP
WiFi 2.4ГГц діапазон
Мережева підключення Підтримка WiFi підключення + Режим хотспоту
Режим передачі (вказано) Підтримка WiFi-UDP режиму
Дисплей Без дисплея
Основна частота Максимум 240МГц
Еквівалентна обчислювальна потужність Приблизно 600MIPS
Частота розпізнавання кадрів Залежно від продуктивності хост-комп'ютера
Інтерфейс на борту Інтерфейс послідовного порту
Сумісність Підтримка кількох зовнішніх майстер-контролерів
Випадки візуального розпізнавання AI 13 випадків зору AI
Підтримка ROS Підтримка
AIoT IoT застосування Підтримка
Велика мовна модель Не підтримується
Голосова взаємодія Не підтримується
Навчання моделі Не підтримується
Споживання енергії / робочий струм 1W / 0.2A
Розмір 48*37.5*14мм

Що входить у комплект

Стандартна конфігурація (модуль камери ROS-WiFi)

  • модуль камери ROS-WiFi x1
  • Гвинт x3
  • З'єднувальний кабель x2
  • Модуль послідовного порту x1

Конфігурація PTZ (модуль камери ROS-WiFi + 2DOF PTZ)

  • модуль камери ROS-WiFi x1
  • Комплект гвинтів мідного стовпа + пакет установки фіксованого крила x1
  • З'єднувальний кабель x2
  • Модуль послідовного порту x1
  • Пакет аксесуарів PTZ (PTZ зібрано) x1

Для проводки, конфігурації та підтримки інтеграції ROS2, звертайтеся [email protected] or відвідайте https://rcdrone.top/.

Застосування

  • Безпровідна передача зображень для роботів ROS2 через microROS в межах однієї локальної мережі
  • Розробка зору ROS2 на хост-комп'ютерах, включаючи ПК/віртуальні машини
  • Демонстрації штучного інтелекту з прикладами OpenCV та MediaPipe
  • Встановлення на розумні автомобілі, дрони, роботи та інші платформи

Деталі