Wheeltec V550 Mecanum Orin NX 16GB M10P Touchscreen ROS Sandtisch-Kit
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Wheeltec V550 Mecanum Orin NX 16GB M10P Touchscreen ROS Sandtisch-Kit
Der Mini Autonome Fahrzeug Sandbox-Roboter ist eine fortschrittliche ROS Deep Learning Plattform für autonomes Fahren, entwickelt für umfassende Bildung und Forschung in Robotik und KI. Mit einem einzigartigen hybriden Mecanum- und Ackermann-Antriebssystem bietet er unvergleichliche Vielseitigkeit zur Simulation verschiedener Automobil-Lenksysteme und fortschrittlicher Bewegungssteuerung. Angetrieben von einem NVIDIA Jetson Nano Controller (mit optionalen Upgrades auf Raspberry Pi 5 oder Jetson Xavier NX / Orin NX) ist diese Plattform vorinstalliert mit Ubuntu 18.04/20.04 und ROS Melodic/Noetic und bietet eine robuste Umgebung zur Entwicklung und Erprobung autonomer Systeme.
Ausgestattet mit einem 2D-LiDAR für SLAM und Pfadplanung, einer Tiefenkamera für visuelle Erkennung und Spurverfolgung sowie einem IMU liefert der Roboter umfangreiche Sensordaten für reale KI-Anwendungen. Er unterstützt den ROS Navigation Stack, GMapping, Cartographer und AMCL für Echtzeit-SLAM und autonome Navigation. KI-Funktionen umfassen Deep-Learning-Objekterkennung, Spurerkennung, Verkehrsschilderkennung und neuronale netzwerkbasierte Pfadplanung, alle integriert mit TensorFlow-, PyTorch- und OpenCV-KI-Modulen.
Entwickelt für Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit ist dieser kompakte Sandbox-Roboter ideal für universitäre KI-Lehrpläne, Deep-Learning-basierte Simulationen des autonomen Fahrens, SLAM- und Vision-Algorithmusentwicklung sowie ROS-Pfadplanung. Sein Aluminiumlegierungsrahmen sorgt für Langlebigkeit, während umfassende Konnektivitätsoptionen (USB, I2C, UART, Ethernet, Wi-Fi, Bluetooth, optional 4G) und ein 7-Zoll-Touchscreen die Funktionalität und Benutzererfahrung verbessern. Programmiert mit Python/C++ für ROS und unterstützt KI-Trainingsframeworks wie TensorFlow Lite und PyTorch Jetson SDK, ist es ein perfektes Werkzeug für Anfänger und fortgeschrittene Forscher.
Hauptmerkmale
- Hybrides Mecanum + Ackermann Antriebssystem: Simuliert präzise verschiedene Automobil-Lenksysteme zum Erlernen der Fahrzeugsteuerung und Trajektorienverfolgung.
- KI-Vision- und Deep-Learning-Integration: Jetson Nano ermöglicht On-Board-Training für Objekt- und Spurenerkennung mit Echtzeit-Bildströmen.
- ROS SLAM und Navigation vorinstalliert: Bietet einsatzbereite GMapping- und Cartographer-SLAM-Module für Kartierungs- und Pfadoptimierungsaufgaben.
- Sandbox-fertige Lehrplattform: Kompakte autonome Fahrzeugbasis, ideal für Indoor-Navigation, KI-Ausbildung und Demonstrationen zum autonomen Fahren.
- Skalierbare KI-Framework-Unterstützung: Voll kompatibel mit TensorFlow, PyTorch und OpenCV für benutzerdefinierte KI-Modulbereitstellung und Experimente.
- Bildungs- und Forschungsanwendungen: Entwickelt für KI-autonomes Fahren Lehrpläne, Robotiklabore auf Graduiertenebene und ROS-Integrationsforschung.
Technische Spezifikationen
| Merkmal | Details |
|---|---|
| Produktname | ROS Deep Learning Plattform für autonomes Fahren |
| Modell | Mini Autonomes Fahrzeug Sandbox-Roboter |
| Hauptsteuerung | NVIDIA Jetson Nano / Raspberry Pi 5 (optional Jetson Xavier NX / Orin NX) |
| Betriebssystem | Ubuntu 18.04 / 20.04 | ROS Melodic / Noetic | Vorinstallierte Navigations- und Wahrnehmungspakete |
| Antriebsarchitektur | Hybride Mecanum- & Ackermann-Struktur für Mehrmodus-Bewegungssimulation |
| Steuerungssystem | DC-Encoder-Motoren mit PID-Rückmeldung über ROS-Themen für Geschwindigkeits- und Lenkungssteuerung |
| Sensoren | 2D LiDAR (für SLAM und Pfadplanung) + Tiefenkamera (für visuelle Erkennung und Spurverfolgung) + IMU |
| Navigationssystem | ROS Navigation Stack / GMapping / Cartographer / AMCL für Echtzeit-SLAM und autonome Navigation |
| KI-Funktionen | Deep-Learning-Objekterkennung, Spurenerkennung, Verkehrszeichenerkennung und Pfadplanung über neuronale Netze |
| Software-Stack | TensorFlow / PyTorch / OpenCV KI-Module integriert mit ROS-Knotenkommunikation |
| Konnektivität | USB / I2C / UART / Ethernet / Wi-Fi / Bluetooth (optional 4G-Netzwerkmodul) |
| Anzeige & Steuerung | 7-Zoll-Touchscreen (optionale Tastatur / manueller Steuerungsmodus) |
| Antriebssystem | 12 V Li-Ionen-Akku mit intelligentem Energiemanagementmodul |
| Chassis-Material | Aluminiumlegierungsrahmen mit präzisen Servohalterungen für Kamera- und Sensormodule |
| Abmessungen | Ca. 450 × 350 × 250 mm |
| Maximale Geschwindigkeit | ≈ 1,5 m/s |
| Nutzlast | ≈ 10 kg |
| Programmierung | Python / C++ für ROS | KI-Trainingsframeworks: TensorFlow Lite, PyTorch Jetson SDK |
| Anwendungen | Universitäts- und KI-Lehrplantraining, Deep-Learning-basierte autonome Fahrsimulation, SLAM- und Vision-Algorithmusentwicklung, ROS-Pfadplanung und Sensordatenfusionstest |
| Zertifizierungen | CE / RoHS / Bildungsnutzung konform |
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