Elephant AI 3D Vision Kit für myCobot 320 Roboterarme mit Kamera
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Elephant AI 3D Vision Kit für myCobot 320 Roboterarme mit Kamera
Das Elephant AI 3D Vision Kit ist eine anfängerfreundliche, All-in-One-KI-Trainingsplattform, die für Roboterarm-Lernen, Objekterkennung und intelligente Automatisierung entwickelt wurde. Kompatibel mit myCobot 320 (M5 & PI)-Modellen, bietet sie integrierte Positionierung, automatische Sortierung und Greifalgorithmen über 5 fortschrittliche visuelle Erkennungsmodelle, 7 praktische Anwendungsszenarien und vielseitige Endeffektor-Unterstützung.
Hauptmerkmale
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Enthält 5 wichtige visuelle Erkennungsalgorithmen wie YOLOv5 Recognition, Objekterkennung, Farb- und Formerkennung und AR-Code-Verarbeitung.
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Ermöglicht 7 Anwendungsszenarien wie intelligentes Greifen, Merkmalpunkt-Erkennung und Klassifizierung von realen Objekten unter Verwendung von 2D- und 3D-Beziehungen.
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Wird mit 2 Greifmodulen geliefert – dem myGripper F100 und der myCobot Pro Saugglocke, perfekt für eine Vielzahl von Roboteranwendungen.
Kompatibilität
Dieses Kit ist kompatibel mit 6 Robotikarm-Modellen von Elephant Robotics und unterstützt sowohl M5Stack als auch Raspberry Pi Schnittstellen. Dies macht es ideal für Benutzer, die flexible Robotikentwicklung in Software- und Hardwareumgebungen suchen.
Was Sie lernen werden
Verwenden Sie das Vision Education Kit, um zu erkunden:
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OpenCV, Python und ROS-Programmierung
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Inverse Kinematik, Robotersehen, und Hand-Auge-Kalibrierung
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Robotersteuerungsprinzipien und Integration des Endeffektors
Egal, ob Sie grundlegende Workflows oder fortgeschrittene KI-Erkennungspfade erstellen, dieses Kit bietet die notwendigen Werkzeuge, um Ihre Robotik-Expertise zu verbessern.
Lieferumfang
Das Kit enthält:
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Bunte Holzklötze
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Obstmodell-Set
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Form- und Klassifizierungskarten
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QR- und AR-Codes
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Kamera + Montagehalterung
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Kabel, Halterungen und Hardware
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Sockelplatte für myCobot 320
Anwendungsfälle aus der Praxis
Sehen Sie, wie dieses Kit bereits Klassenzimmer und Innovationslabore verändert:

Video-Lernen enthalten
Schnell starten mit offiziellen Tutorials:
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myCobot 320 AI Kit Auspacken
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Wie man myGripper F100 verwendet
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Firmware-Einrichtung und -Konfiguration
Technischer Vergleich: PI vs M5
Das myCobot 320 AI Kit ist in zwei Varianten erhältlich:
Raspberry Pi Version (PI) und ESP32 Version (M5). Wichtige Unterschiede:
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PI: 64-Bit-CPU, 2G RAM, OpenCV-Unterstützung, Dual WiFi + Bluetooth
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M5: Leichtgewichtige Steuerung über ESP32, ideal für eingebettete Umgebungen
Besonderheit | myCobot 320 PI | myCobot 320 M5 |
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Freiheitsgrad | 6 | 6 |
Nutzlast | 1000 g | 1000 g |
Arbeitsradius | 350 mm | 350 mm |
Positionierungsgenauigkeit | ±0,5 mm | ±0,5 mm |
Gewicht | 3360 g | 3360 g |
Arbeitstemperatur | -5℃ ~ 45℃ | -5℃ ~ 45℃ |
Arbeitslebensdauer | 2000 Stunden | 2000 Stunden |
Leistungsaufnahme | Gleichstrom 24 V, 120 W | Gleichstrom 24 V, 120 W |
Maximale Gelenkgeschwindigkeit | 160°/s | 160°/s |
MASTER | Himbeer-Pi | ESP32 |
SOC | Broadcom BCM2711 | / |
CPU | 64 Bit, 1,5 GHz, 4B | / |
Grafikkarte | 500 MHz VideoCore VI | / |
RAM | 2G | / |
Bluetooth | Dualmodus Bluetooth 2,4G/5G | Dualmodus Bluetooth 2,4G/5G |
W-lan | 802.11AC, Dual-Modell WiFi | 802.11ac |
HILFSSTEUERUNG | ESP32 | / |
Rechenleistung | 600DMIPS | 600DMIPS |
SRAM | 520KB | 520KB |
Blitz | 4M | 4M |
USB-Anschlüsse | USB3.0 ×2, USB2.0 ×2 | / |
Typ C | 1 | / |
Netzwerkport | Gigabit-Ethernet-Anschluss ×1 | / |
Audio | 3,5 mm ×1 | / |
HDMI | MicroHDMI ×2 | / |
Entwicklungsplattformen (Betriebssystem) | Windows, Linux, MacOS | Windows, Linux, MacOS |
Programmiersprachen | Python | Python, C++, C#, JavaScript |
ROS-Version | ROS1 | ROS1 |
Kommunikationsprotokolle | Serielle Kommunikation, MODBUS, TCP/IP | Serielle Kommunikation, MODBUS, TCP/IP |
Entwicklungssoftware | myBlockly, myStudio | myBlockly, myStudio, UiFlow, Arduino |
E/A-Schnittstellen | EINGANG ×6, AUSGANG ×6 | EINGANG ×6, AUSGANG ×6 |
Warum dieses Kit wählen?
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Umfassendes Lernen in KI + Robotik
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Modular, erweiterbar und Open Source
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Hohe Kompatibilität & Leistungsstarker Software-Stack
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Ideal für Klassenzimmer, Labore und DIY-Entwickler
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