En mångsidig plattform för bandgående robotar designad för utveckling, testning och fjärrstyrning. Chassit är byggt med grön aluminiumlegering och kombinerar hållbarhet med en kompakt, lågprofilig form som passar både inomhus och utomhus. Viktiga fördelar Tillförlitlig autonom navigering: Integrerad SLAM-lidar och djupkamera möjliggör noggrann kartläggning och hinderundvikande för verklig testning och driftsättning. Trevlig uppfattning: HD-kamera plus djupavkänning ger de visuella och avståndsdata som behövs för datorseende, objektdetektering och FPV-övervakning. Robust mobilitet och kontroll: Momentväxelmotorer ger stabil dragkraft och exakt rörelse på ojämna ytor, vilket minskar behovet av upprepad justering. Redo för utveckling: Ett kraftfullt robotexpansionskort kompatibelt med Yaboom förenklar sensor- och ställdonintegration så att team kan fokusera på programvara och experiment. Flexibel programmering och simulering: Inbyggt stöd för Python och ROS med Rviz-, MoveIt- och Qt-verktygslådor möjliggör sömlös robotarmsstyrning och realistiska simuleringsarbetsflöden. Flera kontrollalternativ: Styr roboten via en mobilapp, en handtagskontroll för FPV-drift eller JupyterLab för onlinekodning och fjärrexperiment. Tekniska höjdpunkter och kompatibilitet Chassimaterial: grön aluminiumlegering oxid för korrosionsbeständighet och strukturell stabilitet. Sensorer: SLAM lidar, HD-kamera och djupkamera för kombinerad kartläggning och perception. Manövrering: momentväxelmotorer för pålitlig drivprestanda. Elektronik: robotutbyggnadskort kompatibelt med Yaboom för enkel hårdvaruexpansion och anslutning av kringutrustning. Programvara: Python- och ROS-integration med stöd för Rviz-, MoveIt- och Qt-verktygslådor; tillgänglig via JupyterLab för interaktiv utveckling. Praktiska användningsscenarier Autonom kartläggning och inspektion: Skapa snabbt upplösningskartor över lager, testanläggningar eller komplexa inomhusutrymmen medan du använder FPV för att verifiera rutter och hinder. Utbildning och forskning: Använd plattformen i robotkurser eller forskningslaboratorier för att undervisa i SLAM, perception, rörelseplanering och robotarmsstyrning med praktisk programmering i Python och ROS. Fjärrövervakning och prototypframställning: Distribuera sökroboten för fjärrvisuell inspektion i trånga eller ojämna områden samtidigt som du utvecklar anpassade algoritmer via JupyterLab och validerar dem i Rviz och MoveIt. Denna crawlerplattform kombinerar robust hårdvara och etablerade programvaruverktyg för att accelerera utveckling, testning och driftsättning av mobila robotprojekt.