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Roboworks Pickerbot Mini

Roboworks Pickerbot Mini

  • Jetson Orin Nano 4GB
  • ROS-Computer
  • 3-Achs-Roboterarm mit Soft-Gripper

Beschreibung

Der Pickerbot Mini ist ein mobiler Pick-and-Drop-Roboter auf Basis von ROS (Robot Operating System) – konzipiert für Forschende, Entwickler, Lehrende, Studierende und ambitionierte Hobbyisten. Er verbindet eine mobile Mecanum-Plattform mit einem Roboterarm und einer umfangreichen Sensorik zu einer einsatzfertigen Lern- und Entwicklungsplattform.

Ausgestattet ist der Pickerbot Mini mit einem integrierten ROS-Computer, einem 3-Achs-Roboterarm mit Soft-Gripper, LiDAR und Tiefenkamera, einem STM32-Controller für Motor, Stromversorgung und IMU sowie einem Metallchassis mit omnidirektionalen Mecanum-Rädern. ROS und Ubuntu sind inklusive aller wesentlichen Pakete und Treiber vorinstalliert – die Plattform ist damit binnen Minuten startklar.

Dank kompakter Bauform und günstigem Einstiegspreis eignet sich der Pickerbot Mini ideal für ROS-Einsteiger und zugleich als Prototyping-Plattform für Forschungs- und Entwicklungsprojekte. Umfassende Unterrichtsmaterialien (Handbuch, Tutorials, Beispielcode) erleichtern die Integration in den Lehrplan; das System ist um Zubehör wie Spracherkennungsmodule, LCD-Display oder externe Tastatur erweiterbar.

Technische Daten

ROS-Computer NVIDIA Jetson Orin Nano oder Orin NX (wählbar)
Roboterarm 3-Achs-Arm mit Soft-Gripper
Sensorik LiDAR, Tiefenkamera (Depth Camera)
Controller STM32 (Motor / Stromversorgung / IMU)
Chassis / Antrieb Metallchassis mit omnidirektionalen Mecanum-Rädern
Software ROS + Ubuntu vorinstalliert (inkl. Pakete & Treiber)
Erweiterbarkeit Spracherkennung, LCD-Display, externe Tastatur u. a.

Technische Daten

Plattform & Mechanik

Abmessungen (Chassis + Armreichweite) 460 × 533 × 516 mm (L × B × H)
Gewicht 12,6 kg
Nutzlast 15 kg
Antrieb omnidirektionale Mecanum-Räder (2WD oder 4WD, modellabhängig)
Raddurchmesser 100 mm
Max. Geschwindigkeit 2,33 m/s
Antriebsmotor MD36L DC-Bürstenmotor, 60 W, Untersetzung 1:27
Encoder 500-Linien-GMR-AB-Phasen-Encoder (hochpräzise)
Federung modellabhängig (Standardmodell ohne unabhängige Federung)

Recheneinheit & Controller

ROS-Computer NVIDIA Jetson Orin Nano oder Orin NX (wählbar)
Mikrocontroller STM32F103RC (ARM Cortex-M3, 72 MHz, 512 KB Flash, 64 KB SRAM) – Motorsteuerung, Power-Management, IMU
I/O-Schnittstellen CAN, serielle Ports, USB, HDMI

Arm & Greifer

Roboterarm 3-Achs-Parallel-Manipulator (Metall), ein Basismotor
Greifer Zwei-Finger-Soft-Gripper
Greifer-Kamera RGB-Kamera (oberhalb des Greifers montiert)

Sensorik

LiDAR Leishen LSLiDAR M10P – 360°, Reichweite 30 m, Scanfrequenz 12 Hz
Tiefenkamera Orbbec Astra (Tiefenbild / Punktwolke)
RGB-Kamera am Greifer

Stromversorgung

Akku „Power Mag" – 22,4 V LFP (LiFePO₄), 6000 mAh, magnetisches Metallgehäuse
Laufzeit 6,5 h ohne Last / 5,5 h mit 3 kg Last
Ladegerät / Anschlüsse 3 A DC; Laden DC4017MM, Entladen XT60U-F
Entladestrom / Schutz 15 A Dauer; Schutz gegen Kurzschluss, Überstrom, Überladung, Tiefentladung; Laden im Betrieb möglich
Optionaler Akku 22,4 V, 20.000 mAh (20 A Dauer, 4,1 kg)

Steuerung & Software

Fernsteuerung Funkfernbedienung; iOS-/Android-App (WLAN/Bluetooth); ROS2-Knoten + Tastatur oder USB-Controller
Software ROS 2 Humble vorinstalliert; MiROS Cloud-Visual-Programming

Funktionen & ROS-Pakete

Computer Vision

OpenCV, KCF-Tracking, AR-Marker-Erkennung, RGB-Linienverfolgung, Skelett-Tracking, 3D-Objekterkennung, ORB-Mapping

SLAM & Navigation

Hindernisvermeidung, RTAB visuelles Mapping, RTAB visuell + LiDAR-Mapping, Gmapping, Hector, Karto, Cartographer (inkl. 3D-Rekonstruktion), RRT-Pfadplanung, LIO-SAM- und LeGO-LOAM-3D-Rekonstruktion

Deep Learning

YOLO-Objekt-, Gesten- und Verkehrszeichenerkennung, Modelltraining, Gestensteuerung, TensorFlow-Objekterkennung/-Detektion, Erkennung handgeschriebener Zahlen

Lieferumfang

  • 1× Pickerbot Mini, betriebsbereit, mit ROS-Computer
  • vorinstalliertes ROS- + Ubuntu-Image
  • Unterrichtsmaterialien: Benutzerhandbuch, Tutorials und ROS-Beispielcode
Produkteigenschaft Wert
Versandgewicht: 15,00 kg
Artikelgewicht: 12,60 kg

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