Robustes Raupenfahrwerk aus grün oxidierter Aluminiumlegierung für Langlebigkeit und geringes Gewicht. Stabiles Kettenfahrwerk für sanfte Fortbewegung auf unebenem Gelände und in engen Kurven. Korrosionsbeständige Oberfläche für den Langzeiteinsatz in Innenräumen und leichten Außenbereichen. Präzise Sensorik und Wahrnehmung für zuverlässige Autonomie. SLAM-Lidar ermöglicht Echtzeit-Kartierung und genaue Lokalisierung für autonome Navigation. HD-Kamera und Tiefenkamera liefern hochwertige Bild- und Tiefendaten für Hinderniserkennung, Zielverfolgung und Szenenanalyse. Leistungsstarke Aktorik und Steuerungshardware. Drehmoment-Getriebemotoren liefern starke, kontrollierbare Antriebskraft für Schieben, das Erklimmen kleiner Steigungen und präzise Manöver. Leistungsstarke Roboter-Erweiterungsplatine unterstützt mehrere Sensoren, Kameras und Aktoren für Erweiterungen. Entwicklerfreundliche Software und Schnittstellen. Native Unterstützung für ROS mit Visualisierungs- und Bewegungs-Toolboxen wie RViz, MoveIt und Qt für Simulation, Bewegungsplanung und GUI-Entwicklung. Python-kompatible APIs und Beispiele ermöglichen schnelles Prototyping und Algorithmenentwicklung. JupyterLab-Online-Programmierunterstützung für interaktive Experimente und Datenanalyse. Flexible, plattformübergreifende Steuerungsmöglichkeiten. Steuerung per mobiler App für schnelle manuelle Bedienung und Situationsbewusstsein. Handcontroller. Unterstützung für die Bedienung aus der Ich-Perspektive und intuitives Fahren Fernprogrammierung und Telemetrie über JupyterLab für automatisierte Aufgaben und Forschungsworkflows Warum dieser Roboterpanzer wichtig ist Er löst Navigations- und Wahrnehmungsherausforderungen durch die Kombination von SLAM-Lidar mit HD- und Tiefenkameras für zuverlässige Kartierung und Hindernisvermeidung Verkürzt die Entwicklungszeit durch fertige ROS-Integration und Python-Tools, sodass sich Forscher und Entwickler auf Algorithmen anstatt auf die Low-Level-Integration konzentrieren können Skalierbar für vielfältige Anwendungen, da die Erweiterungsplatine und die modulare Hardware das Hinzufügen von Manipulatoren, zusätzlichen Sensoren oder benutzerdefinierten Nutzlasten vereinfachen Wichtigste Spezifikationen und Eigenschaften Chassismaterial: grüne Aluminiumlegierung Antrieb: Kettenfahrzeug mit Drehmomentgetriebemotoren Sensorik: SLAM-Lidar, HD-Kamera, Tiefenkamera Steuerelektronik: Leistungsstarke Roboter-Erweiterungsplatine, kompatibel mit gängigen ROS-Workflows Software: ROS-Integration mit RViz, MoveIt und Qt-Toolboxen Python- und JupyterLab-Unterstützung Steuerungsschnittstellen: Mobile App, Handcontroller und Fernprogrammierung Praktische Anwendungsszenarien 1) Autonome Inspektion und Kartierung: Einsatz in Innenräumen zur Kartierung von Gebäuden und für routinemäßige Inspektionen. SLAM-Lidar und Kameras erstellen präzise Karten und vermeiden Hindernisse. Manuelle Eingriffe sind bei Bedarf per Mobile App oder Handcontroller möglich. 2) Forschung und Entwicklung: Entwicklung und Test von Navigations-, Wahrnehmungs- und Manipulationsalgorithmen mit ROS, RViz, MoveIt und Python. JupyterLab ermöglicht die Datenanalyse und Online-Optimierung. 3) Ausbildung und Prototyping: Bereitstellung einer robusten und erweiterbaren Plattform für Studierende und Entwickler zum Erlernen von Robotikkonzepten, zum Erstellen eigener Sensorsysteme und zum Experimentieren mit autonomen Verhaltensweisen. Was dieses Produkt auszeichnet: Der integrierte Wahrnehmungs-Stack kombiniert Lidar und Stereotiefenmessung für zuverlässige Kartierung und Hinderniserkennung. Der entwicklerorientierte Software-Stack reduziert den Integrationsaufwand und beschleunigt die Testphase. Modulare Hardware und Erweiterungsplatinen ermöglichen die einfache Umsetzung spezifischer Aufgaben. Dieser Roboterpanzer eignet sich für Entwickler, Forscher, Lehrende und Systemintegratoren, die eine robuste, erweiterbare Plattform mit leistungsstarker Sensorik, zuverlässigem Antrieb und voller Kompatibilität mit ROS- und Python-Entwicklungsworkflows benötigen.