Robust bandplattform byggd för utveckling, forskning och fältanvändning Viktiga fördelar Tillförlitlig mobilitet: Bandchassit i aluminiumoxid med grön finish ger hållbart skydd och en lågprofilplattform för grova ytor och långvarig testning. Noggrann miljöuppfattning: SLAM-lidar kombinerat med HD- och djupkameror möjliggör exakt kartläggning, hinderdetektering och djupmedveten navigering. Stark driv- och nyttolastkapacitet: momentväxelmotorer ger stabil dragkraft och stabil rörelse, lämplig för att bära sensorer eller en liten manipulator. Redo för utveckling och simulering: Ett högpresterande robotexpansionskort stöder inbyggd bearbetning och integreras med vanliga robotverktygskedjor för snabb prototypframställning. Flexibla kontrollalternativ: Styr roboten från en mobilapp, en handhållen styrenhet för FPV-drift eller via JupyterLab för onlineprogrammering och experiment. Huvudfunktioner och specifikationer Chassimaterial: Grön aluminiumoxid för hållbarhet och korrosionsbeständighet. Avkänning: SLAM-lidar för samtidig lokalisering och kartläggning; HD-kamera och djupkamera för vision och 3D-uppfattning. Manövrering: momentväxelmotorer för tillförlitlig krypprestanda och nyttolasthantering. Elektronik: Kraftfullt robotexpansionskort för att hantera sensorer, motorer och kommunikation. Programvarukompatibilitet: Inbyggt stöd för Python och ROS. Kompatibel med Rviz, MoveIt och Qt-verktygslådor för visualisering, rörelseplanering och GUI-utveckling. Programmering och styrning: Stöder JupyterLabs onlineprogrammering, mobilappsstyrning och hanterar styrenhetsinmatning för förstapersonsvisning. Hur det löser vanliga problem Snabbare utveckling: Förintegrerade sensorer och ett färdigt expansionskort eliminerar behovet av att koppla olika delar, vilket låter team fokusera på algoritmer och applikationer. Minskar testfriktion: SLAM-lidar och djupavkänning ger tillförlitlig situationsmedvetenhet så att navigations- och kartläggningsexperiment fortskrider snabbare och med färre felstarter. Möjliggör flera arbetsflöden: Oavsett om du behöver praktisk fjärrkontroll, visuell FPV-testning eller skriptade experiment i JupyterLab, stöder plattformen den styrmetod som passar din uppgift. Praktiska användningsscenarier Forskning och utbildning: Använd plattformen i universitetslaboratorier eller utbildningsprogram för att undervisa i SLAM, datorseende och robotmanipulation med ROS, Rviz och MoveIt. Inspektion och kartläggning: Använd bandroboten för inomhusinspektion eller kartläggningsuppgifter där kompakt marknivåavkänning och stabil dragkraft krävs. Prototypframställning av mobil manipulation: Kombinera plattformen med en robotarm och använd Qt-verktygslådorna och ROS-planerarna för att utveckla och simulera manipulationsarbetsflöden i realistiska miljöer. Varför välja denna plattform? Integrerad hårdvaru- och mjukvarustack som minskar installationstiden. Flera kontroll- och programmeringsalternativ för att passa olika projektbehov. Robust, serviceväxellåda lämplig för upprepad testning och fältexperiment. Vad du får En bandrobot med chassi av aluminiumlegering och oxid i grönt. SLAM-lidar, HD-kamera, djupkamera, momentväxelmotorer och ett inbyggt expansionskort. Kompatibilitet med Python, ROS, Rviz, MoveIt, Qt, mobilappskontroll, handtagskontroll FPV och JupyterLab-programmering. Denna plattform är utformad för ingenjörer, forskare och lärare som behöver en pålitlig, konfigurerbar robotbas som stöder avancerad perception, rörelseplanering och flexibla kontrollarbetsflöden.