LIMO PRO integra NVIDIA Orin Nano junto con la cámara de profundidad EAI T-mini Pro LiDAR y Orbbec Dabai. Esto permite una percepción e inteligencia ambiental sólidas para aplicaciones de navegación autónoma, evitación de obstáculos y reconocimiento visual.
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Modo de Dirección Diferencial en las Cuatro Ruedas El modo de dirección diferencial en las cuatro ruedas del LIMO facilita la conducción sobre cualquier superficie. Ya sea en concreto liso o caminos arenosos, ofrece un buen rendimiento. Esta flexibilidad es beneficiosa para los desarrolladores que investigan diversas aplicaciones.
Unidad de Computación Avanzada El uso de un procesador Intel NUC i7 con ROS 2 Humble sobre Ubuntu 22.04 proporciona acceso total a bibliotecas de código abierto para visión, navegación y movimiento, permitiendo una implementación rápida de funciones ROS/ROS 2.
Sensor de Mayor Rendimiento Con el LiDAR EAI T-mini Pro y la cámara de profundidad Orbbec Dabai, el robot LIMO destaca en el mapeo preciso, la localización autónoma, la planificación de la navegación y la evasión dinámica de obstáculos. Este conjunto de sensores garantiza el máximo rendimiento y fiabilidad para tareas robóticas complejas.
Doble Duración de Batería La capacidad de la batería se ha incrementado a 10000mAh, lo que mejora enormemente la potencia y la estabilidad operativa.
Mesa de Simulación Especialmente Diseñada El LIMO viene con una mesa de simulación especialmente diseñada. Es práctica y conveniente, y le ayuda a simular y probar rápidamente las funciones en desarrollo en el escenario más realista posible.
Soporta las plataformas ROS y Gazebo, y es compatible con los principales lenguajes de programación como Python y C++. Anima a los usuarios a ampliar o desarrollar aplicaciones robóticas. Incluye presentaciones y ejemplos de código, simplificando el proceso de enseñanza y aprendizaje.
El Intel NUC i7 simplifica el desarrollo y despliegue de software AMR (Robots Móviles Autónomos) utilizando ROS 2. Con potentes herramientas para visión, navegación e IA, mejora el aprendizaje profundo y es compatible con el hardware de Intel.
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