商品描述
商品簡介
ArmPi Ultra 是 Hiwonder 為 ROS 教育場景開發的桌上型 AI 視覺機械手臂。結合機械手臂控制與視覺辨識技術，搭載六顆高扭力智能串列伺服馬達、Raspberry Pi 控制器與 WonderEcho Pro AI 語音模組，可實現物體辨識、追蹤與抓取等功能。
其支援 ROS2 開發架構、多模態大型 AI 模型整合與 Python 程式控制，適用於 STEAM 教學、AI 專案實作與機器人應用開發。
（※ 本版本為 2D 視覺鏡頭版本，不含 3D 深度辨識功能。）
商品特徵：
-
AI 驅動與 Raspberry Pi 控制：Hiwonder ArmPi Ultra 是一款專為 STEAM 教育設計的 ROS 機械手臂，由 Raspberry Pi 驅動，支援 ROS2。整合 Python 與深度學習技術，適合開發各類 AI 專案應用。
-
高效能 AI 機器人：ArmPi Ultra 配備六顆 25KG 扭力智能串列伺服馬達，並整合 WonderEcho AI 語音模組與多模態大型 AI 模型，可實現目標抓取、追蹤與分揀、場景理解以及語音控制等多種應用。
-
AI 具身智能與人機互動：ArmPi Ultra 結合多模態大型 AI 模型，打造以 ChatGPT 為核心的互動系統，具備優異的感知、推理與動作能力，可支援更進階的 AI 應用與自然直覺的人機互動體驗。
-
進階技術與完整教學資源：支援 ROS 開發、OpenCV、YOLOv8、MediaPipe、大型 AI 模型、機械手臂逆運動學、MoveIt 與 Gazebo 模擬等技術應用。原廠提供教學教材與影片資源，協助使用者逐步建立 AI 機械手臂開發能力。
-
全金屬結構與軸承底座：機械手臂採用全金屬結構設計，表面經陽極處理，外觀精緻且耐用。底座使用工業級軸承設計，滿足高需求抓取應用。
-
智能串列伺服馬達：機械手臂配備 6 顆高扭力智能串列伺服馬達，可實現平順運作與穩定抓取能力。
-
WonderEcho Pro AI 語音模組：內建 WonderEcho Pro AI 語音模組，具備良好的降噪能力與清晰語音收音效果，支援語音辨識、語音播報與語音控制功能。
雙控制器架構設計，協同運作更高效
ArmPi Ultra 採用雙控制器架構，結合 Raspberry Pi 5 與 STM32 控制器，實現更穩定且高效率的系統運作。Raspberry Pi 5 負責視覺處理與高階決策運算，而 STM32 則專注於伺服控制、逆運動學演算法與即時資料處理。兩者分工合作，使機械手臂在運算效能與動作精準度之間取得良好平衡，提升整體響應速度與系統穩定性。
多模態大型 AI 模型驅動的具身智能應用
ArmPi Ultra 結合高效能硬體架構與多模態大型 AI 模型，支援文字、語音與影像等跨模態互動應用。透過視覺辨識與語言模型推論能力，機械手臂可進行環境感知、任務規劃與動作控制，依使用者指令完成對應操作，實現更自然直覺的人機互動體驗。適用於教育展示、AI 研究與專案開發等應用場景。
（※ 本版本為 2D 視覺鏡頭版本，不含 3D 深度辨識功能。）
-
語音互動控制
結合大型語言模型與語音辨識技術，ArmPi Ultra 可解析語音指令並執行對應動作，實現直覺的人機互動操作。支援語音喚醒、指令控制與任務邏輯整合應用。 -
視覺辨識與分類應用
整合 YOLOv8 深度學習模型與 OpenCV 視覺技術，可進行物體辨識、顏色分揀與分類應用。支援多種類型物體辨識，並可依任務設定執行分類與分揀操作。同時支援 AprilTag 標籤識別，可解析標籤編碼並依畫面座標進行定位與堆疊操作，適用於教育展示與自動化流程設計。
-
即時辨識與目標追蹤
透過語言模型與影像辨識技術，可進行即時畫面分析並回應辨識結果。結合逆運動學演算法，可依 2D 平面座標進行目標鎖定與動態追蹤。 -
智能搬運與流程應用
可辨識指定目標物並取得其畫面座標資訊，依設定流程執行搬運或分揀任務。適用於教學展示、AI 視覺專案與智慧應用開發。 -
智慧助理應用
透過多模態 AI 模型整合，可進行語音互動與視覺辨識應用，建立展示型智慧助理情境與教育場景實作。
多模態大型模型整合與部署
ArmPi Ultra 結合高效能硬體與多模態大型 AI 模型，可進行環境感知、任務規劃與動作控制。透過視覺辨識與語言模型推論能力，機械手臂可依指令完成對應任務，實現更自然的人機互動體驗。
-
大型語言模型（LLM）
透過整合大型語言模型（如 ChatGPT 等），ArmPi Ultra 可解析使用者指令並提供對應回應，支援對話式互動與任務邏輯控制。 -
語音模型整合
搭配 WonderEcho Pro AI 語音模組，可進行語音輸入與語音輸出。結合語言模型與語音辨識技術，實現自然的人機語音互動應用。 -
視覺語言模型（VLM）
ArmPi Ultra 可整合視覺語言模型進行影像理解與分析，辨識畫面中的物體名稱與特徵，並生成描述資訊。（本版本為 2D 視覺鏡頭版本）
MediaPipe 開發與 AI 互動應用
ArmPi Ultra 支援 MediaPipe 開發框架，可實現手勢辨識、動作控制與人臉追蹤等應用，拓展多元互動開發可能。
-
手勢辨識
支援多種手勢辨識應用，可透過手勢觸發對應動作，實現直覺式互動控制。 -
動作控制抓取
結合手勢辨識與位置追蹤功能，可透過身體動作控制機械手臂進行抓取操作。（※ 基於 2D 視覺定位） -
人臉追蹤
可辨識人臉並取得其畫面座標，透過逆運動學與 PID 控制演算法實現穩定追蹤。
ROS 模擬與運動學開發支援
ArmPi Ultra 基於 ROS 架構開發，支援 Gazebo 模擬環境與 MoveIt 運動學工具。使用者可在虛擬環境中進行機械手臂控制、路徑規劃與演算法驗證，透過 URDF 模型建立與實體比例一致的虛擬機械手臂，進行動作模擬與碰撞偵測。
透過視覺化操作介面，可即時控制機械手臂運動並執行路徑規劃，大幅降低實體測試需求，加速專案開發流程。
硬體簡介
請注意：標示＊之功能，僅支援搭配 3D 深度攝影機版本
商品規格
- 尺寸：288 × 177 × 450 mm
- 重量：1.47 kg（標準套件）
- 控制器：STM32F103RBT6
- 機構材質：全金屬鋁合金支架，表面噴砂陽極處理
- 控制方式：ROS Topic / Node 控制、Python 程式控制、App 控制、PC 軟體控制
- 電源供應：DC 7.4V / 6A
- 儲存裝置：64GB SD 卡
- 軟體支援：PC 控制軟體 + iOS / Android App
- 通訊介面：USB 2.0 ×2、USB 3.0 ×2、串列通訊埠
- 攝影機：USB 單目攝影機 / Aurora 深度攝影機
- 作業系統：Raspberry OS + Ubuntu 22.04 LTS（Docker）
- 開發語言：Python / C / C++ / JavaScript
- 伺服馬達型號：HTS-16L、HTS-25L、HX-06L、LX-15D、LX-225 智能串列伺服
- 教學資源：使用手冊、完整教學、ROS 原始碼、STM32 原始碼、系統映像檔與軟體
- 包裝重量與尺寸：3.2 kg，50 × 30 × 16 cm
出貨清單
- 樹莓派 Pi 5 AI 視覺辨識 ArmPi Ultra 機械手臂 x 1
- 機械手臂 x 1
- 地圖 + 卡片 + 道具包 x 1
- 變壓器 + 電源線 x 1
- 無線把手 x 1
- 記憶卡 + 讀卡機 + 配件包 + 使用手冊 x 1
