Roboworks Pickerbot Mini
- Número de artículo: MBS-ROB-96
- EAN / GTIN: 0658917504939
- Categoría: Investigación y Educación
Roboworks Pickerbot Mini
- Jetson Orin Nano 4 GB
- Ordenador ROS
- Brazo robótico de 3 ejes con pinza blanda
Descripción
El Pickerbot Mini es un robot móvil pick-and-drop basado en ROS (Robot Operating System) – concebido para investigadores, desarrolladores, docentes, estudiantes y aficionados ambiciosos. Combina una plataforma móvil mecanum con un brazo robótico y una sensórica completa en una plataforma de aprendizaje y desarrollo lista para usar.
El Pickerbot Mini está equipado con un ordenador ROS integrado, un brazo robótico de 3 ejes con soft gripper, LiDAR y cámara de profundidad, un controlador STM32 para motor, alimentación e IMU, así como un chasis metálico con ruedas mecanum omnidireccionales. ROS y Ubuntu vienen preinstalados con todos los paquetes y controladores esenciales – por lo que la plataforma está lista para usar en cuestión de minutos.
Gracias a su diseño compacto y a su precio de entrada asequible, el Pickerbot Mini es ideal para principiantes en ROS y al mismo tiempo adecuado como plataforma de prototipado para proyectos de investigación y desarrollo. Unos completos materiales didácticos (manual, tutoriales, código de ejemplo) facilitan su integración en el plan de estudios; el sistema es ampliable con accesorios como módulos de reconocimiento de voz, pantalla LCD o teclado externo.
Datos técnicos
| Ordenador ROS | NVIDIA Jetson Orin Nano u Orin NX (seleccionable) |
| Brazo robótico | brazo de 3 ejes con soft gripper |
| Sensórica | LiDAR, cámara de profundidad |
| Controlador | STM32 (motor / alimentación / IMU) |
| Chasis / tracción | chasis metálico con ruedas mecanum omnidireccionales |
| Software | ROS + Ubuntu preinstalados (incl. paquetes y controladores) |
| Ampliabilidad | reconocimiento de voz, pantalla LCD, teclado externo y más |
Datos técnicos
Plataforma y mecánica
| Dimensiones (chasis + alcance del brazo) | 460 × 533 × 516 mm (L × An × Al) |
| Peso | 12,6 kg |
| Carga útil | 15 kg |
| Tracción | ruedas mecanum omnidireccionales (2WD o 4WD, según el modelo) |
| Diámetro de rueda | 100 mm |
| Velocidad máx. | 2,33 m/s |
| Motor de tracción | motor DC con escobillas MD36L, 60 W, reducción 1:27 |
| Encoder | encoder GMR de fase AB de 500 líneas (alta precisión) |
| Suspensión | según el modelo (modelo estándar sin suspensión independiente) |
Unidad de cálculo y controladores
| Ordenador ROS | NVIDIA Jetson Orin Nano u Orin NX (seleccionable) |
| Microcontrolador | STM32F103RC (ARM Cortex-M3, 72 MHz, 512 KB flash, 64 KB SRAM) – control de motor, gestión de energía, IMU |
| Interfaces I/O | CAN, puertos serie, USB, HDMI |
Brazo y pinza
| Brazo robótico | manipulador paralelo de 3 ejes (metal), un motor en la base |
| Pinza | soft gripper de dos dedos |
| Cámara de la pinza | cámara RGB (montada sobre la pinza) |
Sensórica
| LiDAR | Leishen LSLiDAR M10P – 360°, alcance 30 m, frecuencia de escaneo 12 Hz |
| Cámara de profundidad | Orbbec Astra (imagen de profundidad / nube de puntos) |
| Cámara RGB | en la pinza |
Alimentación
| Batería | „Power Mag" – 22,4 V LFP (LiFePO₄), 6000 mAh, carcasa metálica magnética |
| Autonomía | 6,5 h sin carga / 5,5 h con carga de 3 kg |
| Cargador / conectores | 3 A DC; carga DC4017MM, descarga XT60U-F |
| Corriente de descarga / protección | 15 A continuos; protección contra cortocircuito, sobrecorriente, sobrecarga, descarga excesiva; carga durante el uso posible |
| Batería opcional | 22,4 V, 20.000 mAh (20 A continuos, 4,1 kg) |
Control y software
| Mando a distancia | mando inalámbrico; app iOS/Android (WiFi/Bluetooth); nodo ROS 2 + teclado o mando USB |
| Software | ROS 2 Humble preinstalado; MiROS programación visual en la nube |
Funciones y paquetes ROS
Visión por computador
OpenCV, seguimiento KCF, reconocimiento de marcadores AR, seguimiento de línea RGB, skeleton tracking, reconocimiento de objetos 3D, ORB mapping
SLAM y navegación
Evitación de obstáculos, RTAB mapping visual, RTAB visual + LiDAR mapping, Gmapping, Hector, Karto, Cartographer (incl. reconstrucción 3D), planificación de rutas RRT, reconstrucción 3D LIO-SAM y LeGO-LOAM
Deep learning
Reconocimiento de objetos, gestos y señales de tráfico YOLO, entrenamiento de modelos, control por gestos, reconocimiento/detección de objetos TensorFlow, reconocimiento de dígitos manuscritos
Contenido del envío
- 1× Pickerbot Mini, listo para usar, con ordenador ROS
- imagen ROS + Ubuntu preinstalada
- materiales didácticos: manual de usuario, tutoriales y código ROS de ejemplo
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|---|---|
| Peso del envío: | 15,00 kg |
| Peso del artículo: | 12,60 kg |
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