Cánh Tay Robot JetMax – Phiên Bản AI Vision Jetson Nano, Lập Trình Python & ROS
JetMax là cánh tay robot AI thị giác thông minh được xây dựng trên nền tảng NVIDIA Jetson Nano, hỗ trợ nhận dạng hình ảnh sâu (Deep Learning), điều khiển chính xác và lập trình Python/ROS. Cánh tay robot phù hợp cho đào tạo AI, robot công nghiệp mô phỏng, phòng lab đại học, R&D và người học nâng cao.
Đặc điểm nổi bật
-
Xử lý AI mạnh mẽ với Jetson Nano (GPU CUDA) → chạy mô hình nhận diện vật thể, phân loại và theo dõi mục tiêu trực tiếp trên robot, không cần máy tính ngoài.
-
Camera AI + Tầm nhìn sâu thông minh → phát hiện màu sắc, hình dạng, mã QR, khuôn mặt hoặc vật thể trong môi trường.
-
Cơ cấu cánh tay 6 bậc tự do cho chuyển động mượt, chính xác, thích hợp thao tác gắp – đặt – phân loại.
-
Lập trình đa nền tảng:
-
Python → đơn giản, dễ triển khai thuật toán điều khiển & xử lý ảnh.
-
ROS → phù hợp thực hành robot học chuyên sâu, mô phỏng Gazebo, RViz.
-
-
Giao diện trực quan: có Web Control, hỗ trợ điều khiển trên máy tính, điện thoại hoặc tay cầm không dây.
Chức năng AI tiêu biểu
-
Nhận dạng & phân loại vật thể (Object Detection)
-
Theo dõi chuyển động mục tiêu
-
Phân loại màu sắc / kích thước / hình khối
-
Tự động gắp – đặt theo logic lập trình
-
Tích hợp robot vào pipeline AI/IoT
Ứng dụng lý tưởng
-
Giáo dục AI & Robot tại đại học, trường nghề, STEM Lab.
-
Mô phỏng dây chuyền công nghiệp mini (pick & place / sorting).
-
Phòng nghiên cứu & trung tâm R&D cần mô hình tầm nhìn + cơ khí.
-
Người đam mê robot muốn xây dựng hệ thống tự động thông minh.
Thông số kỹ thuật tham khảo
| Hạng mục | Thông tin |
|---|---|
| Bộ xử lý | NVIDIA Jetson Nano (GPU CUDA) |
| Camera | HD AI Vision hỗ trợ Deep Learning / OpenCV |
| Bậc tự do | 5–6 DOF tùy phiên bản servo |
| Ngôn ngữ lập trình | Python, ROS (hỗ trợ ROS1/ROS2 tùy bản) |
| Khung cơ khí | Hợp kim nhôm CNC + Servo Smart |
| Kết nối | Wi-Fi / LAN / USB |
| Môi trường phát triển | JetPack, TensorRT, OpenCV, PyTorch, ROS |
Lợi ích khi triển khai
-
Học – Làm – Thực nghiệm trên cùng một nền tảng.
-
Tích hợp dễ dàng với mô hình AI và mạng sâu.
-
Phù hợp cho người mới học đến cấp độ nghiên cứu chuyên sâu.