Wheeltec V550 Mecanum Orin NX 16GB M10P Kit de Mesa de Arena con Pantalla Táctil ROS
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Wheeltec V550 Mecanum Orin NX 16GB M10P Kit de Mesa de Arena con Pantalla Táctil ROS
El Robot Mini Vehículo Autónomo Sandbox es una avanzada Plataforma de Entrenamiento de Conducción Autónoma con Aprendizaje Profundo ROS, diseñada para educación e investigación integral en robótica e IA. Con un sistema de conducción híbrido único Mecanum y Ackermann, ofrece versatilidad sin igual para simular varios modelos de dirección automotriz y control avanzado de movimiento. Impulsada por un controlador NVIDIA Jetson Nano (con actualizaciones opcionales Raspberry Pi 5 o Jetson Xavier NX / Orin NX), esta plataforma viene preinstalada con Ubuntu 18.04/20.04 y ROS Melodic/Noetic, proporcionando un entorno robusto para desarrollar y probar sistemas autónomos.
Equipado con un LiDAR 2D para SLAM y planificación de rutas, una cámara de profundidad para detección visual y seguimiento de carriles, y un IMU, el robot ofrece datos sensoriales ricos para aplicaciones IA del mundo real. Soporta ROS Navigation Stack, GMapping, Cartographer y AMCL para SLAM en tiempo real y navegación autónoma. Las funciones de IA incluyen reconocimiento de objetos con aprendizaje profundo, detección de carriles, reconocimiento de señales de tráfico y planificación de rutas basada en redes neuronales, todo integrado con módulos IA de TensorFlow, PyTorch y OpenCV.
Diseñado para escalabilidad y facilidad de uso, este robot sandbox compacto es ideal para currículos universitarios de IA, simulaciones de conducción autónoma basadas en aprendizaje profundo, desarrollo de algoritmos SLAM y visión, e investigación en planificación de rutas ROS. Su estructura de aleación de aluminio garantiza durabilidad, mientras que las opciones completas de conectividad (USB, I2C, UART, Ethernet, Wi-Fi, Bluetooth, 4G opcional) y una pantalla táctil de 7 pulgadas mejoran su funcionalidad y experiencia de usuario. Programado con Python/C++ para ROS y compatible con frameworks de entrenamiento IA como TensorFlow Lite y PyTorch Jetson SDK, es una herramienta perfecta tanto para principiantes como para investigadores avanzados.
Características clave
- Mecanismo de Conducción Híbrido Mecanum + Ackermann: Simula con precisión diferentes modelos de dirección automotriz para aprender control vehicular y seguimiento de trayectorias.
- Integración de Visión IA y Aprendizaje Profundo: Jetson Nano permite entrenamiento a bordo para reconocimiento de objetos y carriles usando flujos de imagen en tiempo real.
- ROS SLAM y Navegación Preinstalados: Proporciona módulos SLAM GMapping y Cartographer listos para usar en tareas de mapeo y optimización de rutas.
- Plataforma de Enseñanza Lista para Sandbox: Base compacta de vehículo autónomo ideal para navegación interior, educación en IA y demostraciones de conducción autónoma.
- Soporte Escalable para Frameworks de IA: Totalmente compatible con TensorFlow, PyTorch y OpenCV para despliegue y experimentación de módulos de IA personalizados.
- Aplicaciones Educativas y de Investigación: Diseñado para currículos de conducción autónoma con IA, laboratorios de robótica a nivel de posgrado e investigación en integración ROS.
Especificaciones técnicas
| Característica | Detalle |
|---|---|
| Nombre del producto | Plataforma de Entrenamiento de Conducción Autónoma con Aprendizaje Profundo ROS |
| Modelo | Robot Mini Vehículo Autónomo Sandbox |
| Controlador Principal | NVIDIA Jetson Nano / Raspberry Pi 5 (opcional Jetson Xavier NX / Orin NX) |
| Sistema operativo | Ubuntu 18.04 / 20.04 | ROS Melodic / Noetic | Paquetes de navegación y percepción preinstalados |
| Arquitectura de tracción | Estructura híbrida Mecanum & Ackermann para simulación de movimiento multimodal |
| Sistema de control | Motores con codificador DC con retroalimentación PID vía tópicos ROS para control de velocidad y dirección |
| Sensores | LiDAR 2D (para SLAM y planificación de rutas) + Cámara de profundidad (para detección visual y seguimiento de carriles) + IMU |
| Sistema de navegación | ROS Navigation Stack / GMapping / Cartographer / AMCL para SLAM en tiempo real y navegación autónoma |
| Funciones de IA | Reconocimiento de objetos por aprendizaje profundo, detección de carriles, reconocimiento de señales de tráfico y planificación de rutas mediante redes neuronales |
| Pila de software | Módulos de IA TensorFlow / PyTorch / OpenCV integrados con comunicación de nodos ROS |
| Conectividad | USB / I2C / UART / Ethernet / Wi-Fi / Bluetooth (módulo de red 4G opcional) |
| Pantalla y Control | Pantalla táctil de 7 pulgadas (teclado opcional / modo de control manual) |
| Sistema de potencia | Paquete de batería Li-ion de 12 V con módulo inteligente de gestión de energía |
| Material del chasis | Estructura de aleación de aluminio con montajes de servo de precisión para módulos de cámara y sensores |
| Dimensiones | Aprox. 450 × 350 × 250 mm |
| Velocidad Máxima | ≈ 1.5 m/s |
| Carga útil | ≈ 10 kg |
| Programación | Python / C++ para ROS | Frameworks de entrenamiento de IA: TensorFlow Lite, PyTorch Jetson SDK |
| Aplicaciones | Universidad y formación en currículum de IA, simulación de conducción autónoma basada en aprendizaje profundo, desarrollo de algoritmos SLAM y visión, planificación de rutas ROS y pruebas de fusión de sensores |
| Certificaciones | Cumple con CE / RoHS / Uso Educativo |
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|---|---|---|
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€7.95 Llegada en 3-7 días hábiles |
€8.95 Llegada en 5-9 días hábiles |
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|---|---|---|
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Deutsche Post |
€3.5 Llegada en 3-4 días hábiles |
€6 Llegada en 5-9 días hábiles |
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DHL Paket |
€6 Llegada en 2-3 días hábiles |
€15 Llegada en 3-7 días hábiles |
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DHL Express |
€14 Llegada en 1-2 días hábiles |
€65 Llegada en 2-3 días hábiles |
| Opciones de envío | Estados Unidos continentales | Estados Unidos no continentales |
|---|---|---|
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USPS Ground Advantage |
€4.95 Llegada en 3-7 días hábiles |
€6.95 Llegada en 5-9 días hábiles |
|
UPS Express |
€11.95 Llegada en 2-4 días hábiles |
€13.95 Llegada en 3-7 días hábiles |
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