Yahboom AI Python Programación ROS Adultos Kit robótico Piloto automático Entrenamiento Ackerman Estructura Aprendizaje Enseñanza Investigación (R2L
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Electrónica / Computadoras y Accesorios / Computadoras de Placa Reducida
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🛒 Comprar ahoraComplete la programación de código del robot R2L basado en el Sistema Operativo Robot (ROS), y demuestre la última tecnología de conducción automática y reconocimiento de IA., El tablero de control puede ser Jetson Nano, TX2-NX o Xavier NX. El robot debe ser controlado por una placa de desarrollo, de lo contrario no se puede iniciar. Debido a que la versión nano tiene un paquete de instalación diferente de la versión TX2-NX y la versión NX, el kit sin la nano placa no es adecuado para la placa TX2 NX. Si ya tiene placa de desarrollo TX2 NX o NX, debe pedir la versión correspondiente sin la placa, comuníquese con Yahboom., El robot R2L utiliza el diseño de la estructura del chasis Ackermann, que utiliza ventajas estructurales para reducir el consumo de energía, mientras que la dirección del automóvil es más estable, más rápida y precisa, para mejorar la eficiencia de la competencia, lo cual es algo genial en la competencia de juegos de modelos, La versión de conducción autónoma viene con un mapa de conducción curvo de 10.5 x 9.2 ft (125 x 110 pulgadas). El kit robot R2L ha entrenado un modelo para este mapa y puede conducir directamente., Múltiples formas de anular: Al igual que con todos los kits premium, este kit de robot viene con un mango de control remoto y una interfaz de usuario a la que se puede acceder desde un dispositivo móvil o PC. Disfruta de la alegría del control., Tenga en cuenta que los kits programables requieren que al menos posea algún conocimiento básico de los parámetros de codificación y configuración, por lo que tendrá que mostrar cierta voluntad de aprender una o dos cosas sobre los lenguajes de codificación y programación.
Beneficios clave de Yahboom AI Python Programación ROS Adultos Kit robótico Piloto automático Entrenamiento Ackerman Estructura Aprendizaje Enseñanza Investigación (R2L
- Complete la programación de código del robot R2L basado en el Sistema Operativo Robot (ROS), y demuestre la última tecnología de conducción automática y reconocimiento de IA.
- La versión de conducción autónoma viene con un mapa de conducción curvo de 10.5 x 9.2 ft (125 x 110 pulgadas). El kit robot R2L ha entrenado un modelo para este mapa y puede conducir directamente.
- Complete la programación de código del robot R2L basado en el Sistema Operativo Robot (ROS)
- y demuestre la última tecnología de conducción automática y reconocimiento de IA.
- El tablero de control puede ser Jetson Nano
- TX2-NX o Xavier NX. El robot debe ser controlado por una placa de desarrollo
- de lo contrario no se puede iniciar. Debido a que la versión nano tiene un paquete de instalación diferente de la versión TX2-NX y la versión NX
- el kit sin la nano placa no es adecuado para la placa TX2 NX. Si ya tiene placa de desarrollo TX2 NX o NX
- debe pedir la versión correspondiente sin la placa
- comuníquese con Yahboom.
- El robot R2L utiliza el diseño de la estructura del chasis Ackermann
- que utiliza ventajas estructurales para reducir el consumo de energía
- mientras que la dirección del automóvil es más estable
- más rápida y precisa
- para mejorar la eficiencia de la competencia
- lo cual es algo genial en la competencia de juegos de modelos
- Múltiples formas de anular: Al igual que con todos los kits premium
- este kit de robot viene con un mango de control remoto y una interfaz de usuario a la que se puede acceder desde un dispositivo móvil o PC. Disfruta de la alegría del control.
- Tenga en cuenta que los kits programables requieren que al menos posea algún conocimiento básico de los parámetros de codificación y configuración
- por lo que tendrá que mostrar cierta voluntad de aprender una o dos cosas sobre los lenguajes de codificación y programación.
Ficha técnica
- Fabricante
- Yahboom
- SKU
- B0BNL4RQN3
- Categorías
- Electrónica / Computadoras y Accesorios / Computadoras de Placa Reducida
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