JetArm JETSON NANO Robot Arm ROS Open Source Vision Recognition Program Robot

Mã sản phẩm: (Đang cập nhật...)
Thương hiệu: cập nhật
Còn hàng
Liên hệ
Đang cập nhật

Freeship đơn hàng từ 500k

Kiểm tra khi nhận hàng

Hỗ trợ khách hàng 24/7

 

 

Mô tả Sản phẩm
JetArm là cánh tay robot thị giác AI cấp độ máy tính để bàn được Hiwonder phát triển cho các tình huống giáo dục ROS. Nó được trang bị camera chiều sâu 3D, kết hợp công nghệ thị giác 3D với điều khiển cánh tay robot và được trang bị động cơ servo xe buýt thông minh mô-men xoắn cao, bộ điều khiển chính NVIDIA Jetson Nano, phần cứng hiệu suất cao như màn hình cảm ứng 7 inch, xa- Mảng micrô trường và loa không chỉ có thể thực hiện điều khiển chuyển động 3D của robot mà còn có thể xác định, theo dõi và lấy các đối tượng mục tiêu trong cảnh 3D.

 

Tầm nhìn sâu, Chụp cảnh 3D linh hoạt
Phần cuối của cánh tay robot JetArm được trang bị camera đo chiều sâu 3D hiệu suất cao, có thể nhận dạng, theo dõi và bám mục tiêu. Thông qua tính năng phát hiện kết hợp RGB+D, JetArm cũng có thể nhận ra khả năng thu hình linh hoạt trong cảnh 3D.

 

Cấu trúc hoàn toàn bằng kim loại, đế chịu lực
Thân cánh tay robot sử dụng cấu trúc hoàn toàn bằng kim loại và bề mặt được anod hóa, khiến nó trở nên tinh tế và đẹp mắt. Đế sử dụng vòng bi cấp công nghiệp để đáp ứng các dự án gắp có nhu cầu cao.

 

Thiết kế kết cấu bao bọc, đi dây đẹp
JetArm áp dụng thiết kế cấu trúc bọc và hệ thống dây điện của servo có thể được giấu bên trong thân máy bay, giúp bên ngoài thân máy bay sạch sẽ và gọn gàng.

 

Mảng micro tròn
Mảng micrô hình tròn được chia thành mảng micrô và bo mạch chủ mô-đun. Nó có hiệu suất tổng thể mạnh mẽ hơn và phạm vi thu âm thanh lên tới 10m.
Danh sách chức năng

 

Tầm nhìn sâu 3D Al Tương tác được nâng cấp
Được trang bị camera độ sâu Gemini plus 3D, JetArm có thể nhận biết hiệu quả những thay đổi của môi trường, cho phép tương tác AI thông minh với con người.

 

Đào tạo mô hình học sâu
JetArm sử dụng các mạng thần kinh như GoogLeNet, Yolo và mtcnn, có thể thực hiện học sâu về mục tiêu để tạo ra một mô hình được đào tạo.

 

Phân loại rác thải
Bộ công cụ của JetArm được trang bị các khối mô hình rác. Bằng cách tải mô hình tương ứng, JetArm có thể nhanh chóng nhận ra các loại rác khác nhau và đặt nó vào khu vực phân loại tương ứng.

 

Sắp xếp mục
Bằng cách đào tạo mô hình các vật dụng hàng ngày và tạo ra các mô hình tương ứng, với sự hỗ trợ của camera độ sâu, JetArm có thể nhanh chóng nhận dạng và lấy các vật phẩm tương ứng bằng cách lấy thông tin chuyên sâu của vật phẩm.

 

Hệ điều hành Robot ROS
Khung giao tiếp robot phổ biến toàn cầu
ROS là một hệ điều hành meta nguồn mở dành cho robot. Nó cung cấp một số dịch vụ cơ bản, chẳng hạn như trừu tượng hóa phần cứng, điều khiển thiết bị cấp thấp, triển khai chức năng thường được sử dụng, truyền thông báo giữa các quy trình và quản lý gói. Và nó cũng cung cấp các công cụ và chức năng thư viện cần thiết để lấy, biên dịch, viết và chạy mã trên các máy tính. Nó nhằm mục đích cung cấp hỗ trợ tái sử dụng mã cho nghiên cứu và phát triển robot.

 

Mô phỏng vọng lâu
Cánh tay robot JetArm được phát triển bằng khung ROS và hỗ trợ mô phỏng GAZEBO. Cánh tay robot được điều khiển và xác minh thuật toán trong môi trường ảo, giúp giảm yêu cầu đối với môi trường thử nghiệm và cải thiện hiệu quả thử nghiệm.

 

Cung cấp SDK đa nền tảng
Cung cấp bộ công cụ phát triển phần mềm đa nền tảng (Windows/Android/Linux) có thể nhanh chóng thu được độ sâu/RGB/khung hình và các thông tin khác được máy ảnh nhận dạng. Nó có các thuật toán lọc tích hợp để tạo điều kiện phát triển thứ cấp.

 

 

Thông số kỹ thuật
Kích cỡ: 339*165*532mm
Cân nặng: Khoảng 2400g (bộ cuối cùng)
Vật liệu: Khung hợp kim nhôm hoàn toàn bằng kim loại
Ắc quy: Bộ chuyển đổi DC 12V 5A
Hệ điều hành: Ubuntu 18.04 LTS +ROS Giai điệu
Phần mềm: ỨNG DỤNG iOS/Android
Giao tiếp: USB/Wi-Fi/Ethernet
Ngôn ngữ lập trình Python/ C/ C++/ JavaScript
Động cơ phụ Trợ lực xe buýt HTS-21H/HTD-35H/HX-12H
Kích thước gói (bộ cuối cùng): 385*295*175mm
Trọng lượng gói hàng (bộ cuối cùng): Khoảng 4000g
Thông số sản phẩm

 

Sơ đồ chiều

 

Thông số camera độ sâu

 

Thông số mảng micro tròn
Tài liệu học tập phong phú

 

Xem thêm Thu gọn

Xin mời nhập nội dung tại đây