Kit Sandtable Wheeltec V550 AKM Orin NX 16GB M10P Écran Tactile ROS
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Kit Sandtable Wheeltec V550 AKM Orin NX 16GB M10P Écran Tactile ROS
Plongez dans le monde de la conduite autonome avec le kit ROS Deep Learning Autonomous Driving Sandbox. Cette plateforme éducative complète, construite autour du NVIDIA Jetson Nano, offre une expérience pratique pour développer, tester et comprendre les systèmes de véhicules pilotés par IA. Doté d'options de châssis omnidirectionnel Mecanum et de direction Ackermann, il offre une flexibilité inégalée pour relever divers défis de navigation autonome.
Le kit est équipé d'un environnement de simulation intégré et prend en charge des modules de capteurs avancés comme LiDAR et caméras de profondeur pour la cartographie en temps réel (SLAM) et la détection d'obstacles. Associé aux capacités de reconnaissance IA basées sur OpenCV et TensorFlow, c'est un outil idéal pour les étudiants, chercheurs et développeurs souhaitant explorer l'apprentissage profond, la planification de trajectoire et la prise de décision autonome dans un environnement pratique et contrôlé.
Sa conception modulaire et extensible garantit que la plateforme peut évoluer avec vos besoins d'apprentissage et de recherche, permettant une intégration facile de capteurs supplémentaires, de bras mécaniques ou de modules IA personnalisés. Parfait pour l'éducation STEM, les laboratoires de robotique universitaires et les compétitions de conduite autonome.
Fonctionnalités clés
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Plateforme complète d'IA pour la conduite autonome
Fournit un flux de travail complet couvrant la reconnaissance d'objets, la planification de trajectoire et l'expérimentation d'algorithmes de conduite autonome.
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Options doubles de châssis
Disponible avec un entraînement omnidirectionnel Mecanum ou une direction Ackermann pour des applications polyvalentes en navigation et contrôle.
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Support intégré pour l'IA et l'apprentissage profond
Entièrement compatible avec les frameworks IA TensorFlow, PyTorch et OpenCV pour l'inférence en temps réel et les tâches de vision.
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Système interactif de bac à sable de conduite
Dispose d'un bac à sable physique avec voies, feux de circulation et obstacles pour une formation pratique à la navigation autonome.
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Prend en charge SLAM et navigation visuelle
Équipé de LiDAR et IMU pour cartographie en temps réel (SLAM) et localisation précise.
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Architecture ROS ouverte
Basé sur un framework ROS open-source avec communication multi-nœuds et capacités de simulation.
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Conception modulaire et extensible
Composants détachables et évolutifs permettant une intégration facile de nouveaux capteurs, bras mécaniques ou modules IA.
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Conçu pour l'éducation et la recherche
Conçu pour les universités, centres de formation et instituts de recherche spécialisés en autonomie robotique et applications IA.
Spécifications techniques
| Caractéristique | Détail |
|---|---|
| Nom du produit | Kit bac à sable d'apprentissage profond ROS pour conduite autonome (châssis Mecanum / Ackermann) |
| Modèle | Kit éducatif d'IA pour conduite autonome Jetson Nano |
| Contrôleur principal | NVIDIA Jetson Nano Developer Kit (optionnel Xavier NX / Orin Nano) |
| Système d'exploitation & logiciel | Ubuntu préinstallé avec ROS (Noetic / Melodic), environnement de simulation Gazebo intégré |
| Type d'entraînement | Châssis à entraînement omnidirectionnel Mecanum / direction Ackermann (optionnel) |
| Configuration du moteur | Moteurs à encodeur DC avec contrôle PID en boucle fermée et retour d'odométrie précis |
| Modules de capteurs (optionnels) | LiDAR, caméra de profondeur, capteur IMU, détection d'obstacles ultrasonique |
| Reconnaissance IA | Détection d'objets et de trajectoire basée sur les modèles OpenCV et TensorFlow |
| Alimentation | Batterie rechargeable 12–24 V DC avec protection BMS (sécurité surcharge / décharge) |
| Interfaces de connectivité | USB, UART, CAN, Wi-Fi, Bluetooth, Ethernet |
| Communication & contrôle | Contrôle de nœud ROS, opération à distance via APP, et communication LAN |
| Bac à sable de simulation & d'enseignement | Comprend un bac à sable de conduite IA avec voies, feux de circulation, obstacles et zones de marqueurs visuels |
| Ports d'extension | Prend en charge les modules GPIO / I2C / UART (par ex. bras mécanique ou extension de capteur) |
| Structure & matériaux | Châssis en alliage d'aluminium CNC, terrain de bac à sable en acrylique, supports de capteurs haute résistance |
| Taille du bac à sable | Environ 60 × 60 cm (personnalisable) |
| Langages de programmation | Python, C++, C, script ROS |
| Applications typiques | Éducation IA, recherche en conduite autonome, laboratoires de robotique, formation aux compétitions |
| Certification | Conforme CE, RoHS et exportation éducative |
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€8.95 Arrive en 5-9 jours ouvrables |
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€17.95 Arrive en 3-7 jours ouvrables |
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Deutsche Post |
€3.5 Arrive en 3-4 jours ouvrables |
€6 Arrive en 5-9 jours ouvrables |
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DHL Paket |
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€15 Arrive en 3-7 jours ouvrables |
|
DHL Express |
€14 Arrive en 1-2 jours ouvrables |
€65 Arrive en 2-3 jours ouvrables |
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|---|---|---|
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USPS Ground Advantage |
€4.95 Arrive en 3-7 jours ouvrables |
€6.95 Arrive en 5-9 jours ouvrables |
|
UPS Express |
€11.95 Arrive en 2-4 jours ouvrables |
€13.95 Arrive en 3-7 jours ouvrables |
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