Wheeltec V550 Mecanum Orin NX 16GB M10P Kit de table de sable avec écran tactile ROS
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Wheeltec V550 Mecanum Orin NX 16GB M10P Kit de table de sable avec écran tactile ROS
Le Mini Autonomous Vehicle Sandbox Robot est une plateforme avancée de formation à la conduite autonome basée sur ROS et l'apprentissage profond, conçue pour l'enseignement et la recherche approfondis en robotique et IA. Doté d'un système de propulsion hybride unique Mecanum et Ackermann, il offre une polyvalence inégalée pour simuler divers modèles de direction automobile et un contrôle de mouvement avancé. Alimentée par un contrôleur NVIDIA Jetson Nano (avec options de mise à niveau Raspberry Pi 5 ou Jetson Xavier NX / Orin NX), cette plateforme est préinstallée avec Ubuntu 18.04/20.04 et ROS Melodic/Noetic, fournissant un environnement robuste pour le développement et le test de systèmes autonomes.
Équipé d'un LiDAR 2D pour SLAM et planification de trajectoire, d'une caméra de profondeur pour la détection visuelle et le suivi de voies, ainsi que d'un IMU, le robot fournit des données capteurs riches pour des applications IA réelles. Il supporte le ROS Navigation Stack, GMapping, Cartographer et AMCL pour le SLAM en temps réel et la navigation autonome. Les fonctions IA incluent la reconnaissance d'objets par apprentissage profond, la détection de voies, la reconnaissance des panneaux de signalisation et la planification de trajectoire basée sur réseaux neuronaux, toutes intégrées avec les modules IA TensorFlow, PyTorch et OpenCV.
Conçu pour la scalabilité et la facilité d'utilisation, ce robot bac à sable compact est idéal pour les cursus universitaires en IA, les simulations de conduite autonome basées sur l'apprentissage profond, le développement d'algorithmes SLAM et vision, ainsi que la recherche en planification de trajectoire ROS. Son châssis en alliage d'aluminium assure durabilité, tandis que ses options de connectivité complètes (USB, I2C, UART, Ethernet, Wi-Fi, Bluetooth, 4G en option) et son écran tactile de 7 pouces améliorent sa fonctionnalité et l'expérience utilisateur. Programmé en Python/C++ pour ROS et compatible avec les frameworks d'entraînement IA comme TensorFlow Lite et PyTorch Jetson SDK, c'est un outil parfait pour débutants comme chercheurs avancés.
Fonctionnalités clés
- Mécanisme de conduite hybride Mecanum + Ackermann : Simule avec précision différents modèles de direction automobile pour l'apprentissage du contrôle du véhicule et du suivi de trajectoire.
- Intégration vision IA et apprentissage profond : Le Jetson Nano permet l'entraînement embarqué pour la reconnaissance d'objets et de voies à partir de flux d'images en temps réel.
- SLAM et navigation ROS préinstallés : Fournit des modules SLAM GMapping et Cartographer prêts à l'emploi pour les tâches de cartographie et d'optimisation de trajectoire.
- Plateforme d'enseignement prête à l'emploi : Base compacte de véhicule autonome idéale pour la navigation intérieure, l'éducation à l'IA et les démonstrations de conduite autonome.
- Support de cadre IA évolutif : Entièrement compatible avec TensorFlow, PyTorch et OpenCV pour le déploiement et l'expérimentation de modules IA personnalisés.
- Applications éducatives et de recherche : Conçu pour les cursus d'IA en conduite autonome, les laboratoires de robotique de niveau master et la recherche en intégration ROS.
Spécifications techniques
| Caractéristique | Détail |
|---|---|
| Nom du produit | Plateforme de formation à la conduite autonome par apprentissage profond ROS |
| Modèle | Robot bac à sable pour véhicule autonome miniature |
| Contrôleur principal | NVIDIA Jetson Nano / Raspberry Pi 5 (Jetson Xavier NX / Orin NX en option) |
| Système d'exploitation | Ubuntu 18.04 / 20.04 | ROS Melodic / Noetic | Packages de navigation et de perception préinstallés |
| Architecture de conduite | Structure hybride Mecanum & Ackermann pour la simulation de mouvement multi-mode |
| Système de contrôle | Moteurs à encodeur DC avec retour PID via topics ROS pour contrôle de vitesse et direction |
| Capteurs | LiDAR 2D (pour SLAM et planification de trajectoire) + Caméra de profondeur (pour détection visuelle et suivi de voie) + IMU |
| Système de navigation | ROS Navigation Stack / GMapping / Cartographer / AMCL pour SLAM en temps réel et navigation autonome |
| Fonctions IA | Reconnaissance d'objets par apprentissage profond, détection de voie, reconnaissance des panneaux de signalisation et planification de trajectoire via réseaux neuronaux |
| Pile Logicielle | Modules IA TensorFlow / PyTorch / OpenCV intégrés avec communication ROS node |
| Connectivité | USB / I2C / UART / Ethernet / Wi-Fi / Bluetooth (module réseau 4G optionnel) |
| Affichage & Contrôle | Écran tactile 7 pouces (clavier optionnel / mode contrôle manuel) |
| Système de puissance | Batterie Li-ion 12 V avec module de gestion intelligente de l'alimentation |
| Matériau du châssis | Châssis en alliage d'aluminium avec supports servo de précision pour modules caméra et capteurs |
| Dimensions | Environ 450 × 350 × 250 mm |
| Vitesse maximale | ≈ 1,5 m/s |
| Charge utile | ≈ 10 kg |
| Programmation | Python / C++ pour ROS | Frameworks de formation IA : TensorFlow Lite, PyTorch Jetson SDK |
| Applications | Formation universitaire et cursus IA, simulation de conduite autonome basée sur l'apprentissage profond, développement d'algorithmes SLAM et vision, planification de trajectoire ROS et test de fusion de capteurs |
| Certifications | Conforme CE / RoHS / Usage éducatif |
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€15 Arrive en 3-7 jours ouvrables |
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DHL Express |
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€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 |
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UPS Express |
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€13.95 Arrive en 3-7 jours ouvrables |
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