Бюджетный робот-манипулятор с ROS2 и ИИ за 20 000 рублей в 2026 | AiManual
AiManual Logo Ai / Manual.
22 Янв 2026 • Гайд

Собери мобильного робота-манипулятора за 20 000 рублей: ROS2, нейросети и китайские моторы

Пошаговый гайд: как собрать мобильного робота с ROS2, компьютерным зрением и нейросетями за 20 000 рублей. Конкретная смета, код и ошибки, которых нужно избегат

Почему 20 000 рублей — это реально (и почему вас обманывают)

Посмотрите на новости из CES 2026 — там говорят о роботах за миллионы. Или про NEO от 1X, который стоит как квартира. Это все красиво, но бесполезно для 99% разработчиков.

А реальность? Реальность — это китайские моторы, старые ноутбуки и хакерский подход. Я собрал мобильного робота-манипулятора, который может:

  • Ездить по квартире (SLAM на ROS2)
  • Распознавать предметы (YOLOv8 + LeRobot)
  • Брать объекты нейросетевым контроллером
  • Работать полностью автономно

И все это — за 20 000 рублей. Не 200 000. Не 2 000 000. Двадцать тысяч.

Секрет не в дорогих компонентах. Секрет в том, чтобы не тратить деньги на ненужное. 90% бюджета типичного DIY-робота уходит на переплату за бренд и «удобство». Мы будем хакерами, а не покупателями.

Разбор бюджета: куда уйдут ваши 20 000

Компонент Цена (январь 2026) Что берем и почему
Мотор-редукторы (4 шт) 4 800 руб JGY 12V 300RPM с энкодерами. Китай, Aliexpress. Не берите N20 — слабые для манипулятора.
Контроллер моторов 1 500 руб L298N х2. Да, старый добрый L298N. Не тратьте на драйверы TB6612 — здесь токи до 2А.
Манипулятор 4DOF 3 200 руб Набор сервоприводов MG996R + алюминиевые рычаги. Собираем сами, не покупаем готовый.

1 Зачем нам это

Это сердце робота. Raspberry Pi 4B 4GB — идеальный баланс цены и производительности для ROS2 Humble. Pi 5 дороже и требует активного охлаждения, что усложняет конструкцию.

2 Камера RealSense D435i

Глубинная камера — must have для манипуляции. D435i стоит 12 000 руб на вторичке (да, ищем на Avito). Почему не более дешевые варианты? Потому что для точного захвата нужна именно depth-камера. Можно взять Orbbec, но с ROS2 будут танцы с бубном.

3 Аккумуляторы и рама

Li-Po 12V 5000mAh — 2 500 руб. Алюминиевый профиль 20x20 — 1 000 руб. Крепеж — 500 руб. Не изобретайте велосипед, берите стандартный профиль.

Сборка механики: где все ломается

Собрать раму — просто. Собрать раму, которая не развалится при первом движении манипулятора — искусство.

4 Шасси

Берем два мотора с колесами и два опорных ролика. Почему не четыре ведущих? Потому что для манипулятора важнее стабильность, чем маневренность. И дешевле.

# Крепим моторы к профилю через L-кронштейны
# ЗАПРЕЩЕНО: крепить на саморезы в торец профиля
# НАДО: использовать Т-гайки и болты М4

5 Манипулятор

MG996R — мусорные сервы, но за 800 руб/шт другого нет. Секрет в доработке:

  • Меняем провода на более длинные (30см)
  • Ставим конденсаторы 100мкФ на каждую линию питания
  • Крепим на алюминиевые 3D-другие
💡
Не пытайтесь напечатать манипулятор на FDM-принтере. Он сломается в первый же день. Алюминиевые рычаги с Aliexpress — единственный вариант за эти деньги.

Электроника: подключаем мозги

Здесь большинство делает фатальную ошибку — пытаются все засунуть в Arduino. Не надо. Робот должен думать на Raspberry Pi, а Arduino только ШИМ генерировать.

6 Схема подключения

Raspberry Pi → USB → Arduino Mega → L298N → моторы. Почему Mega? Потому что нужно 8 ШИМ-выходов (4 мотора + 4 сервы), а Uno даст только 6.

// Arduino-скетч для управления моторами и сервами
// Получает команды по Serial от ROS2

#include 
Servo servo1, servo2, servo3, servo4;

void setup() {
  Serial.begin(115200);
  servo1.attach(2);
  servo2.attach(3);
  servo3.attach(4);
  servo4.attach(5);
}

7 Питание

Отдельный блок питания для Raspberry Pi (5V 3A). Отдельный для моторов (12V). Разделять землю через optocoupler. Если этого не сделать — при старте моторов Pi будет перезагружаться.

Программная часть: ROS2 + нейросети

Вот где начинается магия. И боль. ROS2 Humble — стандарт де-факто в 2026. ROS 3 уже анонсировали, но он сырой.

8 Установка ROS2 Humble

# На Raspberry Pi с Ubuntu 22.04
sudo apt update
sudo apt install ros-humble-desktop
sudo apt install ros-humble-turtlebot3*  # Берем готовые пакеты
sudo apt install ros-humble-moveit  # Для манипулятора

9 Навигационный стек

Используем SLAM Toolbox для картографии и Nav2 для навигации. Конфигурация для слабого железа:

# nav2_params.yaml
controller_server:
  ros__parameters:
    controller_frequency: 5.0  # Не 10.0! Raspberry Pi не потянет
    min_x_velocity_threshold: 0.05
    min_y_velocity_threshold: 0.05
    min_theta_velocity_threshold: 0.1

10 Компьютерное зрение

YOLOv8n (nano-версия) — единственная модель, которая работает на Pi в реальном времени. 3-5 FPS, но для манипуляции хватит.

# yolo_node.py
import rospy
from sensor_msgs.msg import Image
from cv_bridge import cv_bridge

# Инициализация YOLOv8
model = YOLO('yolov8n.pt')

rospy.init_node('yolo_detector')
image_sub = rospy.Subscriber('/camera/color/image_raw', Image, callback)

Не используйте YOLOv9 или более новые модели. На Raspberry Pi они дадут 0.5 FPS. YOLOv8n — оптимальный баланс точности и скорости на слабом железе.

11 LeRobot — нейросети для манипуляции

Проект LeRobot от Hugging Face — это готовые модели для захвата объектов. В 2026 году вышла версия 2.0 с поддержкой ROS2.

# Установка LeRobot
pip install lerobot-ros2

# Загрузка предобученной модели для захвата
from lerobot import LeRobotGrasp
model = LeRobotGrasp.from_pretrained('lerobot/grasp-v2')

# Получаем команды для сервоприводов на основе изображения
joint_angles = model.predict(rgb_image, depth_image)

LeRobot обучен на датасете из 10 000 демонстраций захватов. Модель понимает форму объекта и вычисляет, куда поставить захват. Это не классический inverse kinematics — это нейросетевой контроллер.

Интеграция: заставляем все работать вместе

Самая сложная часть. ROS2-ноды должны общаться:

  • Навигация → MoveIt → манипулятор
  • YOLO → LeRobot → сервоприводы
  • RealSense → все одновременно

12 Launch-файл


from launch import LaunchDescription
from launch_ros.actions import Node

def generate_launch_description():
    return LaunchDescription([
        Node(
            package='nav2_bringup',
            executable='navigation_bringup',
            output='screen'
        ),
        Node(
            package='yolo_ros',
            executable='yolo_node',
            parameters=[{'model': 'yolov8n.pt'}]
        ),
        Node(
            package='lerobot_ros',
            executable='grasp_node',
            parameters=[{'model_path': 'grasp-v2'}]
        )
    ])

Тестирование и отладка: где вы будете страдать 80% времени

Собрать робота — 20% работы. Заставить его работать — остальные 80%.

13 Проблема №1: задержки

ROS2 на Raspberry Pi с 5 нодами — это 100-200мс задержки. Для навигации нормально, для захвата — катастрофа. Решение:

# Используем QoS профиль для критичных топиков
from rclpy.qos import QoSProfile, ReliabilityPolicy, DurabilityPolicy

qos = QoSProfile(
    depth=1,
    reliability=ReliabilityPolicy.BEST_EFFORT,
    durability=DurabilityPolicy.VOLATILE
)

14 Проблема №2: точность сервоприводов

MG996R имеют точность ±5°. Для захвата чашки хватит, для сборки Lego — нет. Калибруем:

def calibrate_servo():
    # Ищем реальные углы для позиций 0°, 90°, 180°
    # Записываем в конфиг
    # Компенсируем в коде

15 Проблема №3: освещение

YOLO и LeRobot сходят с ума при разном освещении. Ставим кольцевую LED-подсветку за 500 руб. Решает 90% проблем.

Что можно улучшить (если добавить денег)

Робот работает. Но если добавить еще 10 000 руб:

  • LiDAR за 8 000 руб вместо однокамерного SLAM
  • Jetson Nano за 15 000 руб вместо Raspberry Pi (в 3 раза быстрее нейросети)
  • Dynamixel сервоприводы вместо MG996R (но это уже +20 000 руб)
💡
Самый выгодный апгрейд — Jetson Nano. Позволит запускать более тяжелые модели, например, варианты Gemini Robotics 1.5 в облегченной версии. Но готовьтесь к боли с драйверами.

Чеклист перед запуском

  1. Все соединения пропаяны (не скручены!)
  2. Земли разделены
  3. Аккумулятор заряжен
  4. ROS2-ноды компилируются без ошибок
  5. Камера калибрована (ros2 run camera_calibration cameracalibrator)
  6. Сервоприводы откалиброваны
  7. Вы прочитали чек-лист по нейросетям

FAQ: вопросы, которые вы зададите через неделю

Q: Робот не видит объекты в темноте
А: Кольцевая подсветка. 500 руб. Решает проблему.

Q: Манипулятор дрожит при движении
А: Конденсаторы на линиях питания сервоприводов. И проверьте, что ШИМ-сигнал не накладывается на питание.

Q: SLAM строит кривую карту
А: RealSense D435i плохо работает на текстурированных поверхностях. Добавьте визуальные маркеры или перейдите на LiDAR.

Q: LeRobot не может захватить тонкие объекты
А: Модель обучена на «средних» объектах. Дообучите на своем датасете (снимите 100-200 примеров).

Q: ROS2 падает с segfault
А: Классика. Скорее всего, проблема в сборке из source. Используйте apt-пакеты где возможно.

Что дальше?

Вы собрали бюджетного робота-манипулятора. Он ездит, видит, берет предметы. Теперь можно:

  • Добавить голосовое управление через локальную LLM
  • Научить робота собирать конструктор (сложно, но реально)
  • Подключить к Cosmos Reason 2 для физического моделирования
  • Сделать из него мобильного бармена (осторожно с жидкостями)

Главное — не останавливайтесь. Первый робот всегда кривой, дрожащий и глупый. Мой первый прототип бился головой о стену (буквально). Второй будет лучше.

И помните: пока компании вроде Сбера тратят миллионы на роботов-аватаров, вы можете сделать что-то реально полезное за 20 000 рублей. Просто нужны руки из правильного места.

Удачи. И помните — если что-то дымится, это нормально. (Не нормально. Выключайте питание.)

←
На главную