Robot Wheeltec Mecanum SLAM ROS avec double LiDAR et Raspberry Pi 5 8GB
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Robot Wheeltec Mecanum SLAM ROS avec double LiDAR et Raspberry Pi 5 8GB
Une plateforme robotique mobile omnidirectionnelle de qualité recherche conçue pour l'autonomie intérieure, l'apprentissage SLAM et les expériences de navigation IA. Le châssis intègre des capteurs LiDAR doubles avant et arrière avec les stacks SLAM et navigation ROS/ROS2, offrant une perception à 360 degrés, une localisation précise et un contrôle de mouvement exact sur des espaces intérieurs lisses ou restreints.
Présentation du modèle
- Nom du produit : Base robotique à roues Mecanum ROS avec système SLAM et navigation Dual LiDAR
- Modèle : Châssis mobile ROS Dual-LiDAR avec contrôleur Raspberry Pi 5
- Contrôleur principal : Raspberry Pi 5 (CPU 64 bits / 8 Go RAM / support coprocesseur IA)
- Système d'exploitation : Ubuntu avec ROS Noetic ou ROS2 Humble préinstallé, incluant les packages SLAM et Navigation
- Système de traction : traction Mecanum à quatre roues permettant une translation omnidirectionnelle et une rotation sur place
- Contrôle du moteur : moteurs à encodeur avec boucle fermée PID pour un mouvement précis et l'odométrie
- Matériau du châssis : aluminium usiné CNC avec résistance aux chocs et supports antivibrations
- Dimensions et charge utile : ≈ 45 × 35 × 20 cm base, capacité de charge jusqu'à 15 kg
- Certifications : CE / RoHS / Conforme à l'éducation et à la recherche
Fonctionnalités clés
- Châssis à roues Mecanum omnidirectionnelles pour une mobilité à 360 degrés et un suivi précis de trajectoire.
- Système double LiDAR (avant + arrière) offrant une couverture continue à 360 degrés pour un SLAM robuste et l’évitement des collisions.
- Pile avancée SLAM et navigation supportant Cartographer, GMapping et AMCL pour la cartographie et la planification de trajectoire.
- Plateforme informatique IA extensible exploitant le Raspberry Pi 5 pour la vision embarquée avec OpenCV ou TensorFlow Lite.
- Fusion de capteurs de niveau recherche combinant LiDAR, IMU, ultrason et entrées visuelles pour une localisation précise.
- Conception modulaire ouverte entièrement compatible avec les packages ROS et extensible avec bras, caméras et modules IA.
- Idéal pour les universités, laboratoires de recherche et programmes de formation axés sur la navigation autonome et la cartographie.
Capteurs et perception
- Capteurs : double LiDAR 2D (avant + arrière) pour une couverture SLAM à 360 degrés et l’évitement d’obstacles
- Capteurs supplémentaires : IMU 9 axes, capteurs de distance ultrasoniques, caméra de profondeur (module RGBD ou stéréo optionnel)
- Cartographie : SLAM 2D et 3D compatible utilisant la fusion LiDAR pour la localisation et la cartographie simultanées
Navigation et contrôle
- Système de navigation : pile de navigation ROS avec AMCL et Cartographer pour la cartographie et la planification de trajectoire en temps réel
- Contrôle moteur : moteurs à encodeur haute précision avec rétroaction en boucle fermée PID
- Support logiciel : simulation Gazebo et visualisation Rviz ; prêt pour les outils de navigation ROS et SLAM
Informatique, connectivité et alimentation
- Langages de programmation : Python, C++, C pour les nœuds ROS et les projets IA OpenCV
- Connectivité : USB, UART, I2C, Wi-Fi, Bluetooth, Ethernet (module d'extension 4G/5G optionnel)
- Système d'alimentation : pack batterie Li-ion 12–24 V avec protection de charge et carte de distribution d'énergie
- Écran (Optionnel) : écran tactile de 7 pouces pour la surveillance en direct et le contrôle manuel
Applications
- Recherche en navigation IA et robotique autonome intérieure
- Apprentissage SLAM, collecte de données et évaluation comparative
- Développement d'algorithmes de fusion multi-capteurs et de perception
- Formation en robotique autonome et développement de programme IA
Spécifications techniques
| Contrôleur principal | Raspberry Pi 5 (CPU 64 bits, 8 Go RAM, support coprocesseur IA) |
| Système d'exploitation | Ubuntu avec ROS Noetic ou ROS2 Humble, paquets SLAM et Navigation préinstallés |
| Système d'entraînement | Traction Mecanum à quatre roues pour mouvement omnidirectionnel (translation et rotation) |
| Contrôle moteur | Moteurs à encodeur haute précision, rétroaction en boucle fermée PID, odométrie précise |
| Capteurs | Double LiDAR 2D (avant + arrière), IMU 9 axes, capteurs ultrasoniques, caméra RGBD/stéréo profondeur optionnelle |
| Navigation et cartographie | Pile de navigation ROS, AMCL, Cartographer, compatibilité SLAM 2D/3D |
| Système de puissance | Batterie Li-ion 12–24 V, protection de charge, carte de distribution d'alimentation |
| Connectivité | USB, UART, I2C, Wi-Fi, Bluetooth, Ethernet (module 4G/5G optionnel) |
| Matériau du châssis | Châssis en aluminium CNC avec résistance aux chocs et supports anti-vibrations |
| Dimensions et Charge utile | Base d'environ 45 × 35 × 20 cm, charge utile jusqu'à 15 kg |
| Support logiciel | Simulation Gazebo, visualisation Rviz, ensembles d'outils ROS pour navigation et SLAM |
| Affichage | Écran tactile 7 pouces optionnel pour la surveillance et le contrôle manuel |
| Applications | Recherche en navigation IA, formation en robotique autonome, fusion multi-capteurs, apprentissage SLAM, programme d'IA |
| Certifications | Conforme CE, RoHS, Éducation et Recherche |
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Deutsche Post |
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€6 Arrive en 5-9 jours ouvrables |
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€15 Arrive en 3-7 jours ouvrables |
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€6.95 Arrive en 5-9 jours ouvrables |
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€11.95 Arrive en 2-4 jours ouvrables |
€13.95 Arrive en 3-7 jours ouvrables |
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