Thallo桌面型AI教学套件
Thallo桌面型AI教学套装是集视觉、定位抓取、自动分拣模块为一体的入门级人工智能套装。基于Linux系统，在ROS搭建1：1仿真模型，可通过开发软件实现机械臂的控制，简单易学，能够快速入门学习人工智能基础知识，启发创新思维，领悟开源创意文化。本套装扩展性好，开放性高，可以被用于多种用途。具备颜色识别、图像识别、aruco码识别等丰富的教学Demo，帮助用户更清晰直观地了解机器人人工智能视觉套装基本组成和工作原理。
1. 物料盒 2. 垃圾桶
3. 人工智能套装_底板 4. 物料盒支架
5. 方块（提供贴纸） 6. 吸泵
7. 视觉模块_底座支架 8. 视觉模块_摄像头
9. 视觉模块_摄像头法兰 10. 视觉模块_摄像头支架
11. 视觉模块_纤维管 12. 吸泵连接线_电源分线
13. 吸泵连接线_电源线 14. 吸泵连接线_杜邦线
套装组件
功能特性
产品参数
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视觉模块 |
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名称 |
USB无畸变镜头 |
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尺寸 |
18X18X20mm |
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最大像素 |
100万 1280X720 |
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支持图像格式 |
YUV、MJPEG |
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像元尺寸 |
3.4umX3.4um |
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最高帧率 |
1280x720 @ 25fps |
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USB 协议 |
USB2.0 HS/FS |
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支持的分辨率 |
1280X720,640X480,320X240 |
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电源供应 |
DC5V 90mA |
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视场角度 |
约60° |
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镜头焦距 |
标配1.7mm |
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支持的系统 |
Win7/8/10、Linux、MAC |
支持课程
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机械臂原理与应用 |
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| 理论 |
实验 |
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课时 |
课程主题 |
课程内容 |
课时 |
实验主题 |
实验内容 |
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2 |
认识机械臂与ROS |
1.机械臂原理认知 |
2 |
ROS开发环境部署 |
1.机械臂认知 |
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2.ROS的发展历史和现状 |
2.ROS环境安装与部署 |
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3.ROS的功能特点 |
3.ROS常用依赖安装 |
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2 |
MoveIt机械臂控制平台 |
1.MoveIt系统架构简介 |
2 |
MoveIt可视化配置实践 |
1.导出机械臂URDF模型 |
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2.MoveIt可视化配置流程 |
2.Setup Assistant可视化配置方法 |
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3.MoveIt可视化控制方法 |
3.机械臂可视化控制 |
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2 |
机械臂建模方法 |
1.统一机器人描述文件 |
2 |
机械臂URDF建模 |
1.构建6自由度机械臂模型 |
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2.创建机器人URDF模型 |
2.Solidworks模型导出URDF模型 | ||||
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3.机器人系统仿真 |
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2 |
机械臂仿真系统构建 |
1.ROS中的控制器插件 |
2 |
六自由度机械臂仿真实践 |
1.机械臂控制器建模 |
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2.机械臂仿真框架介绍 |
2.MoveIt+Gazebo机械臂仿真 | ||||
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3.MoveIt+Gazebo搭建仿真环境 |
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2 |
MoveIt基础编程方法 |
1.关节空间运动 |
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MoveIt基础编程实践 |
1.关节空间运动编程 |
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2.笛卡尔空间运动 |
2.笛卡尔空间运动编程 | ||||
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3.自主避障运动 |
3.障碍物导入与自主避障编程 | ||||
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2 |
机械臂抓取与放置 |
1.机械臂抓取与放置应用场景 |
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机械臂抓取与放置实践 |
1.机械臂手动示教操作 |
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2.机械臂手动示教与拖动示教 |
2.机械臂拖动施教操作 |
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3.定点物体抓取与放置 |
3.机械臂定点抓取与放置操作 |
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2 |
ROS机器视觉与机械臂抓取 |
1.像头驱动与ROS图像接口 |
2 |
机械臂视觉抓取实践 |
1.图像识别与定位 |
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2.摄像头标定 |
2.物体抓取与放置 | ||||
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3.物体识别 |
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4.机械臂抓取 |
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2 |
机械臂智能分拣综合应用 |
1.机械臂手眼标定 |
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机械臂智能分拣实践 |
1.手眼标定 |
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2.物体识别与抓取方法 |
2.无序分拣应用的实现 | ||||
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3.智能分拣应用 |
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演示视频
视频播放失败，请联系站点管理员！
Eye-in-hand
aruco码的检测、跟踪：摄像头精确定位与标定，并进行自动抓取。
颜色及图像识别：应用深度学习算法，用户可以利用机械臂完成定位抓取和自动分拣。
Eye-to-hand
