Огляд
ROSMASTER M3 Pro - це платформа робота ROS2 від Yahboom для навчання ROS, науково-дослідних експериментів та викладання застосування AI. Вона використовує шасі з колесами Mecanum з підвіскою маятника для всеспрямованого руху та розроблена на базі ROS2 Humble. Платформа інтегрує 6DOF роботизовану руку, бінокулярну структуровану камеру глибини для 3D зору інтеграції рука-око та подвійний TOF LiDAR для всеспрямованого SLAM-картографування, автономної навігації, уникнення перешкод та планування маршруту. Вона також підтримує мультимодальну AI взаємодію з великими моделями (текст/зображення/голос) з розпізнаванням мови та розумінням природної мови для планування та виконання завдань.
Ключові особливості
- Розгортання агента OpenClaw AI (з підручником з розгортання та використання). Примітка: Розгортання OpenClaw не підтримується на версії Jetson Nano B01.
- Вбудовані можливості мультимодальної великої моделі: розширювана база знань RAG, візуальна велика мовна модель, текстова велика мовна модель, архітектура двомодельного міркування та динамічне зворотне міркування.
- Подвійне TOF LiDAR злиття хмар точок: 360° всеспрямоване сприйняття без сліпих зон; картографічна навігація/планування дорожньої мережі; планування маршруту та багатоточкова навігація.
- Планування дорожньої мережі: створення, редагування та управління мережами маршрутів, що складаються з точок і з'єднувальних ліній; підтримує вибір найкоротшого шляху в мережах маршрутів у стилі пісочниці.
- 6DOF 3D візуальний роботизований маніпулятор: захоплення, сортування та транспортування в 3D-просторі; розпізнавання 3D хмари точок; позиціонування та відстеження цілей; розрахунок відстані/об'єму; 3D картографування реальних сцен.
- Застосування технології глибокого бачення: YOLOv26 / Transformer, MediaPipe / OpenCV, візуальне злиття для навігації, PCL сегментація хмари точок в реальному часі.
- Вбудований голосовий модуль великої моделі AI та динамік: підтримує конвертацію між голосом та текстом у реальному часі.
- Підтримка симуляції MoveIt2.
Технічні характеристики
| Модель | ROSMASTER M3 Pro |
| Система | ROS2 Humble |
| Шасі | Корпус з алюмінієвого сплаву; підвіска з колесами Mecanum; структура підвіски задніх коліс |
| Розмір коліс | 80мм колеса Mecanum |
| LiDAR | Подвійний TOF LiDAR (діагональне зміщене розташування: правий передній + лівий задній); 360° сканування |
| Виявлення LiDAR (з порівняльної таблиці) | 360° всенаправлене сприйняття; 24м відстань виявлення |
| Камера глибини | Бінокулярна камера глибини зі структурованим світлом |
| Кут огляду камери глибини (з порівняльної таблиці) | H91° V62° |
| Роботизована рука | 6DOF роботизована рука; 6PCS інтелектуальні серводвигуни з послідовною шиною (підтримують зчитування положення/статусу та іншої інформації) |
| Здатність захоплення (з опису руки) | Захоплює до 410 г; повторювана точність позиціонування 0.5мм |
| Акумулятор | Акумуляторна батарея великої ємності 9600mAh |
| Сенсорний екран | 7-дюймовий IPS сенсорний екран високої чіткості (опціонально); варіанти конфігурації показані: з дисплеєм / без дисплея |
| Мотори | Металевий мотор з високим крутним моментом та енкодером; незалежна підвіска з високим крутним моментом |
| Контрольна плата ROS | Контрольна плата ROS 3-го покоління |
| MoveIt | MoveIt2 |
| Схеми застосування великих AI моделей | OpenClaw AI агент; опціональна платформа Dify workflow |
| OpenClaw AI агент – підтримуваний головний контролер | Raspberry Pi 5; Jetson Orin Nano SUPER; Jetson Orin NX SUPER |
| OpenClaw AI агент – методи взаємодії | Голос, WAP, веб/термінальні текстові команди |
| OpenClaw AI агент – режим управління роботом | MCP, CLI |
| Платформа робочих процесів Dify – підтримуване головне управління | Raspberry Pi 5; Jetson Orin Nano SUPER; Jetson Orin NX SUPER; Jetson Nano B01 |
| Платформа робочих процесів Dify – режим управління роботом | http |
| Алгоритм візуального відстеження AI (з порівняння рішень) | OpenClaw: модель Transformer; Dify: KCF |
| Опціональний сценарій великої моделі AI – пісочниця / карта пісочниці | Розмір: 3м × 4.1м (додатковий аксесуар; не входить до комплекту з ROSMASTER M3 Pro) |
Варіанти головної плати управління (для вибору)
| Варіант | Ключові характеристики обчислень показані | Потужність (показано) | Система ROS (показано) | OpenClaw (показано) |
| Jetson Nano B01 4GB | 0.5 TFLOPS (FP16); Quad-Core Arm Cortex-A57 MPCore; 128-ядерний NVIDIA Maxwell GPU; 4GB 64-бітний LPDDR4 (25.6 GB/s) | 5W, 10W | Ubuntu 18.04 LTS + Docker + ROS2 Humble | Не підтримується |
| Raspberry Pi 5 (8GB/16GB) | Cortex-A76; VideoCore VII; RAM: 8GB/16GB | 10W | Raspberry Pi OS + Docker + ROS2 Humble | (Див. примітку про підтримку OpenClaw вище) |
| Jetson Orin Nano SUPER 8GB | 67 TOPS; 6-ядерний Arm Cortex-A78AE v8.2 64-бітний CPU (1.5MB L2 + 4MB L3); 1024-core NVIDIA Ampere GPU with 32 Tensor Cores; 8GB 128-bit LPDDR5 (102 GB/s) | 7W, 15W, 25W | Ubuntu 22.04 LTS + ROS2 Humble | Підтримка |
| Jetson Orin NX SUPER 8GB | 117 TOPS; 6-core NVIDIA Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU (1.5MB L2 + 4MB L3); 1024-core NVIDIA Ampere GPU with 32 Tensor Cores; 8GB 128-bit LPDDR5 (102 GB/s) | 10W, 15W, 25W, 40W | Ubuntu 22.04 LTS + ROS2 Humble | Підтримка |
| Jetson Orin NX SUPER 16GB | 157 TOPS; 8-core NVIDIA Arm Cortex-A78AE v8.2 64-bit CPU (2MB L2 + 4MB L3); 1024-core NVIDIA Ampere GPU with 32 Tensor Cores; 16GB 128-bit LPDDR5 (102 GB/s) | 10W, 15W, 25W, 40W | Ubuntu 22.04 LTS + ROS2 Humble | Підтримка |
Порівняння функціональних тестів (показано)
| Версія | Офлайн розпізнавання мови / синтез мови | Час планування рішень для завдань з великими AI моделями | Час завантаження простих завдань | Час завантаження складних завдань | Відстеження & захоплення кольорового блоку | Розширені 3D візуальні функції | Розробка MediaPipe | Симуляція MoveIt2 |
| Raspberry Pi 5 16GB | Немає | 2с | 10с | 15с | 15fps | 15fps | 15fps | Використання віртуальної машини-компаньйона |
| Jetson Nano B01 4GB | Немає | 2с | 12с | 13с | 15fps | 15fps | 10fps | Використання віртуальної машини-компаньйона |
| 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+ |
Для отримання допомоги у виборі конфігурації (опції Raspberry Pi проти Jetson) або підтримки після продажу, звертайтеся https://rcdrone.top/ або надішліть електронний лист [email protected].
Застосування
- Освіта та лабораторії ROS2: SLAM-картографування, навігація, уникнення перешкод та планування дорожньої мережі.
- 3D візуальна & маніпуляція: 3D розпізнавання/захоплення, сортування, відстеження та обробка з 6DOF-маніпулятором і хмарою глибинних точок.
- Мультимодальна взаємодія з AI: голосова/текстова/зображення взаємодія з декомпозицією завдань, довгостроковим плануванням, пошуком у пам'яті та логікою проактивної відповіді (робочий процес OpenClaw).
- AI візуальне розпізнавання (показані приклади): розпізнавання людських особливостей, розпізнавання жестів, розпізнавання траєкторії кінчиків пальців, розпізнавання скелета людини, 3D-детекція, 3D-детекція обличчя, розпізнавання кодів міток, відстеження об'єктів за допомогою трансформера без навчання, рішення для навігації з візуальною релокалізацією, виявлення та захоплення обертових об'єктів.
- Функції камери глибини (показані приклади): зображення глибини/хмара точок, вимірювання відстані, сегментація та локалізація хмари точок в реальному часі PCL, 3D візуальне картографування та навігація RTAB-Map, вимірювання висоти цільового регіону, вимірювання об'єму дерев'яного блоку.
- Функції LiDAR (показані приклади): картографування Gmapping/Cartographer/slam_toolbox, фільтрація злиття подвійного LiDAR, динамічне уникнення перешкод DWA, навігація з однією/декількома точками, картографування та навігація додатка, переналаштування картографування та навігація, планування дорожньої мережі, уникнення перешкод LiDAR, слідування LiDAR, охорона LiDAR.
Інструкції
- Сторінка навчання/вивчення: https://www.yahboom.net/study/ROSMASTER-M3PRO
Деталі

Універсальна освітня платформа ROS2 Humble, що поєднує всенаправлену мобільність, 3D бачення та 6DOF роботизовану руку.

Функції мультимодальної взаємодії та автономії підтримують картографування, навігацію, захоплення та виконання завдань на одній платформі.

OpenClaw дозволяє планувати завдання природною мовою з можливістю голосових, додатків та текстових команд.

Подвійне злиття TOF LiDAR забезпечує 360° сприйняття для SLAM-картографування, уникнення перешкод та гнучкого планування маршрутів.

Три вбудовані типи моделей охоплюють текстове міркування, голосову взаємодію та візуальне розуміння для багатших демонстрацій робототехніки.

Виберіть між вбудованим розгортанням OpenClaw або додатковою платформою робочого процесу в залежності від потреб вашого проекту.

Модульний сценарний стіл підтримує повторювані навчальні сцени для вправ з сортування, підрахунку та навігації.

Прикладні проекти демонструють, як управління на основі агентів може бути застосоване до повсякденних лабораторних завдань та інтерактивних демонстрацій.

Агентні робочі процеси можуть з'єднувати інструкції на основі чату з картографуванням, навігацією та транспортними поведінками.

Інструменти, такі як пошук пам'яті та виклики в стилі MCP, допомагають з'єднати вищий рівень намірів з надійними діями роботів.

Поведінка, керована зоровим сприйняттям, включає відстеження цілей, розпізнавання кольорів, автономне круїзування та скоординовані дії рук.

Бінокулярне структуроване світлове вимірювання глибини підтримує координацію рук і очей для 3D вимірювання, розпізнавання та захоплення.

Порівняння конфігурацій допомагають вибрати правильне поєднання сенсорів і обчислень для вашого класу або лабораторії.

Посібник з вибору підсумовує загальні конфігурації та відмінності між наборами функцій.

Основні можливості ROS охоплюють картографування LiDAR, сприйняття камерою глибини та візуальні канали розпізнавання.

Симуляція MoveIt2 та демонстрації управління рухом підтримують планування, робочі процеси захоплення та координацію кількох роботів.

Алюмінієве шасі з макадамовими колесами та підвіскою маятникового типу покращує стабільність, зберігаючи повну сумісність з ROS2 Humble.

Кілька методів керування та чітка структура полегшують налаштування, обслуговування та розширення робота.

Платформа ROSMASTER M3 Pro може бути налаштована з 6DOF роботизованою рукою та бінокулярною структурованою камерою глибини для завдань захоплення та сприйняття на основі глибини.

TOF лазерний LiDAR підтримує діапазон 0,05–12 м з до 4000 сканів за секунду, тоді як голосовий модуль додає підключення мікрофона та динаміка для голосової взаємодії.

Плата керування роботом Yahboom ROSMASTER M3 Pro ROS2 забезпечує компактне розташування з'єднувачів з мітками для створення та розширення мобільної роботизованої системи.

Yahboom ROSMASTER M3 Pro включає доступ до 200+ детальних курсів через онлайн-репозиторій навчальних матеріалів для вивчення ROS2 та AI.

Навчальний план ROSMASTER M3 Pro охоплює основи управління ROS разом із завданнями комп'ютерного зору OpenCV, картографуванням SLAM та функціями штучного інтелекту для прогресивної практики ROS2.

Дорожня карта навчання ROSMASTER M3 Pro охоплює такі теми, як комп'ютерний зір OpenCV, відстеження MediaPipe, симуляція MoveIt2 та основи ROS2.

ROSMASTER M3 Pro включає папки з відкритим кодом та детальні навчальні посібники, що охоплюють основи ROS, картографування, навігацію та завдання комп'ютерного зору.

ROSMASTER M3 Pro постачається з відеоуроками ROS2 з англійськими субтитрами та надає файли 3D-моделей для підтримки розробки та інтеграції.

Порівняння серії ROSMASTER окреслює ключові відмінності в типі шасі, варіантах камери RGBD, контрольних платах та ємності акумулятора, щоб допомогти вибрати правильну платформу робота ROS2.

Платформа ROSMASTER M1 поєднує шасі з колесами механум і редукторні двигуни 520 з вибором камери, LiDAR і варіантів контрольної плати для розробки на основі ROS.

ROSMaster M3 Pro поєднує шасі з колесами механум з варіантами камери RGBD, 0.91-дюймовим OLED/опціональним 7-дюймовим сенсорним екраном і акумулятором 12.6V 6000mAh.

Платформа ROSMASTER M3 Pro включає шасі з колесами механум, опціональну камеру RGBD, 6-DOF роботизовану руку, подвійний LiDAR і варіанти контрольної плати Raspberry Pi або Jetson.

Креслення розмірів робота Yahboom ROSMASTER M3 Pro ROS2 містять ключові загальні виміри в міліметрах для планування підгонки та монтажу.

ROSMaster M3 Pro підтримує платформи Raspberry Pi 5 або Jetson Orin з програмуванням на Python, мережею WiFi і акумуляторним блоком 12.6V 9600mAh.

Набір ROSMASTER M3 Pro включає шасі робота, 6DOF руку, контролер, плати розширення, батареї, кронштейни та базові інструменти для складання.

Додаткові набори аксесуарів організовані за варіантами контролера, включаючи набір з 7-дюймовим сенсорним екраном та комплекти для плат Raspberry Pi або NVIDIA Jetson з необхідними кабелями та кріпленнями.
Related Collections
