O SO-ARM101 Low-Cost AI Arm Servo Motor Kit Pro para LeRobot es un kit de servomotores diseñado para la construcción de un sistema robótico open-source orientado a aplicaciones de inteligencia artificial. Desarrollado para la integración con el ecosistema LeRobot y proyectos basados en Hugging Face, permite crear plataformas robóticas capaces de aprender tareas mediante aprendizaje por imitación o aprendizaje por refuerzo, siendo especialmente indicado para investigación, creación de prototipos y enseñanza en robótica.
Este kit ha sido diseñado para una arquitectura de dos brazos robóticos en configuración “leader–follower”, utilizada para teleoperación y recogida de datos para entrenar modelos de IA. El brazo leader es controlado manualmente por el usuario, mientras que el brazo follower replica los movimientos en tiempo real, permitiendo demostrar y registrar tareas de manipulación para el posterior entrenamiento de algoritmos de inteligencia artificial.
La versión Pro incluye 12 servomotores, dos placas adaptadoras y cableado completo, suficientes para montar dos brazos robóticos de 6 grados de libertad cada uno (leader y follower). Este modelo se suministra sin las piezas estructurales impresas en 3D, que deben imprimirse por el usuario o adquirirse por separado a partir de los archivos y la documentación del proyecto, lo que permite mayor flexibilidad y personalización en la construcción del sistema robótico.
PRINCIPALES CARACTERÍSTICAS
◆ Kit de servomotores para la construcción de un brazo robótico AI compatible con la plataforma LeRobot
◆ Arquitectura open-source ideal para investigación, enseñanza y creación de prototipos de sistemas robóticos
◆ Diseñado para aprendizaje por imitación y aprendizaje por refuerzo en aplicaciones reales
◆ Configuración de brazo robótico de 6 grados de libertad (6-DOF)
◆ Sistema “leader–follower” para recogida de datos y entrenamiento de modelos de manipulación
◆ Cableado optimizado y relaciones de transmisión mejoradas frente a la generación anterior
◆ Integración con herramientas de IA y robótica basadas en PyTorch y Hugging Face
◆ Compatible con plataformas NVIDIA Jetson para procesamiento y entrenamiento en edge AI
◆ Diseño modular y DIY, con montaje y personalización facilitados
ESPECIFICACIONES
• Tipo de producto: Kit de servomotores para brazo robótico AI
• Grados de libertad: 6 DOF (seis ejes)
• Sensores: Encoder magnético de 12 bits para medición angular
• Comunicación: Interfaz UART
• Método de control: Control por PC
• Alimentación:
- Brazo follower: 12 V / 2 A
- Brazo leader: 5 V / 4 A
- Conector: DC 5,5 × 2,1 mm
• Configuración de motores (leader arm):
- 1 × servo STS3215 (7,4 V) con relación 1:345
- 2 × servo STS3215 (7,4 V) con relación 1:191
- 3 × servo STS3215 (7,4 V) con relación 1:147
• Configuración de motores (follower arm):
- 6 × servo STS3215 (12 V) con relación 1:345
• Temperatura de funcionamiento recomendada: 0 °C a 40 °C
CONTENIDO DEL EMBALAJE
• 1 × Servo STS3215 7,4 V (relación 1:345)
• 2 × Servo STS3215 7,4 V (relación 1:191)
• 3 × Servo STS3215 7,4 V (relación 1:147)
• 6 × Servo STS3215 12 V (relación 1:345)
• 2 × Placa adaptadora de servo para Seeed Studio XIAO
• 8 × Studs
• 8 × Tornillos
• 1 × Cable de alimentación 5 V (multi-conector)
• 1 × Cable de alimentación 12 V (multi-conector)
• 2 × Cable USB-C
• 2 × Cable DC power pigtail
NOTAS
• Este kit no incluye las piezas estructurales del brazo robótico, necesarias para el montaje completo del sistema.
• Las piezas estructurales pueden imprimirse en 3D por el usuario a partir de los archivos STL oficiales o adquirirse por separado como kit de piezas impresas compatible con el SO-ARM101.
• Los archivos STL para impresión 3D y las instrucciones de montaje están disponibles en la documentación oficial del proyecto.
• Para un funcionamiento completo se necesita un controlador (por ejemplo, basado en Seeed XIAO o una plataforma compatible) y un sistema de computación para ejecutar los modelos de IA.
• Se recomienda el uso de una plataforma de computación con GPU (por ejemplo, NVIDIA Jetson o PC con GPU compatible) para entrenar y ejecutar de forma eficiente modelos de aprendizaje por imitación o refuerzo.
⫸ Información adicional (en el sitio web de Seeed Studio)
⫸ Product Wiki Doc
⫸ Instrucciones para imprimir en 3D las piezas que faltan
