Al视觉协作机器人套装由机械臂和六足仿生机器人两部分构成：1.AI视觉协作机械臂搭载myCobot2807自由度协作机械臂与高清摄像头夹持系统，手眼臂合一，实现机械臂、视觉与操控的无缝融合，能够精准识别颜色人脸、人体姿态等对象。通过几何关系计算物体位置，可完成机械臂精准定位、抓取、追踪等动作。搭载NVIDIA Jetson系列主控,通过集成ROS机器人操作系统和逆运动学算法,简化了7自由度机械臂复杂的运动控制，可实现机械臂坐标控制、运动规划、机械臂碰撞检测、夹取分拣等功能，为 ROS 教育与研究提供了强大而灵活的平台。1.1编程语言：Python1.2ROS主控：Jetson Nano B01 4GB1.3机械臂自由度：71.4有效负载：233g1.5工作半径：270mm 不含夹爪），374.5mm （含开模夹爪）1.6重量：943g1.7电源方案：DC 12V 5A电源适配器1.8工作温度：-5~45℃1.9通信方式：串口通信1.10材质：塑胶材质1.11夹爪开合范围：15.5~50.5mm1.12重复定位精度：+0.5mm1.13关节旋转角度：-153°~+153°1.14对焦方式：固定焦距1.15摄像头像素：30万1.16摄像头线长：70cm1.17拍摄角度：110°广角1.18分辨率：480P（640*480）1.19帧率：30fps2.六足仿生机器人采用开源的ROS操作系统，具备完善的生态和用户基础；使用激光雷达可满足建图导航、路径规划等ROS SLAM功能开发；可配合深度摄像头实现三维建图；内置IMU传感器，可对机体姿态实时调整；19个高性能串行总线舵机，动力强劲； 主流的Python编程语言，有众多开发者社区；Jetson Nano强劲性能支持，运行更快更平稳；OpenCV机器视觉框架，可满足大部分视觉相关人工智能项目；内置建图和导航算法包，导航过程可自主避障。2.1ROS主控：JETSON NANO BO12.2RAM：4 GB 64-bit LPDDR4 25.6 GB/S2.3总自由度：19自由度2.4主控系统：Ubuntu18.042.5机身材质：金属铝合金2.6接口：UART/SPI/I2C/GPIO2.7供电电压：7~8.4V2.8电池容量：3000mAh2.9续航时间：持续运动