Dobot Rover X1 Explorer Quadruped Robot

• Dobot Rover X1 Explorer Quadruped Robot
• Bio-inspiriertes Punktbein-Quadruped für die Navigation in jedem Gelände
• Duale Front- und Rückseiten-1080p-RGB-Kameras plus duale integrierte Tiefenkameras für bidirektionale Wahrnehmung
• C++ und Python SDK mit offenen Low-Level- und High-Level-Kontroll-APIs für die Sekundärentwicklung
• Isaac Gym Simulationsumgebung Unterstützung für Verstärkungslernen und Bewegungsforschung
• Invertierte Kniegelenkarchitektur verbessert das Treppensteigen und die Leistung auf komplexem Gelände
• Modulare Montage-Schnittstellen unterstützen mehrere Sensoren, Recheneinheiten und Forschungslasten

Der Dobot Rover X1 Explorer Quadruped Robot ist eine bildungsorientierte, bio-inspirierte Quadruped-Plattform, entwickelt von DOBOT Robotics, die als integriertes Lehr- und Forschungswerkzeug für Lernende auf allen Ebenen dient. Basierend auf einer invertierten Kniegelenkarchitektur ermöglicht die Plattform mit ihrer Beinbewegung die Bewältigung verschiedener Geländetypen, von flachen Innenböden bis zu Steigungen von 30 bis 35 Grad und Hindernissen bis zu 16 cm Höhe. Front- und Rückseiten-1080p-RGB-Kameras kombiniert mit dualen integrierten Tiefenkameras bieten eine omnidirektionale Umweltwahrnehmung, während ein intelligentes Hindernisvermeidungssystem bidirektionale Auto-Bremsreaktionen während des autonomen Betriebs liefert. Der Explorer ist speziell für K-12-Klassenzimmer, Berufsausbildungsprogramme, Laboratorien für Studenten und Forschungseinrichtungen konzipiert, die eine einzige Hardware-Plattform benötigen, die mit der Komplexität des Unterrichts wächst.

Die Plattform verfolgt eine geschichtete Software-Interface-Philosophie, die hochrangige Bewegungssteuerungs-APIs für Einführungskurse neben rohen IMU-Daten, Gelenkdrehmoment und MIT-ähnlicher Positions-Geschwindigkeitskontrolle für fortgeschrittene Forschungsanwendungen bereitstellt. Autonomes Folgen, KI-Sprachinteraktion, Wi-Fi- und 4G-Konnektivität sowie OTA-Update-Unterstützung machen den Roboter geeignet für den Einsatz in vernetzten Campus- und Laborumgebungen ohne signifikante Infrastrukturanforderungen. Ein offenes Entwicklungsökosystem, das auf C++ und Python SDKs und der Isaac Gym Simulationsumgebung basiert, ermöglicht es Pädagogen und Entwicklern, Lehrpläne anzupassen, Experimente zu reproduzieren und Verstärkungslernalgorithmen direkt auf der Hardware zu validieren. Mit Kollisionsschutzmechanismen und einer modularen Nutzlastschnittstelle ist der Explorer eine langfristige KI-Roboterplattform, die praktische MINT-Bildung und ernsthafte Robotikforschung verbindet.

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Modellmerkmale

Wichtige Hardware- und Ingenieursunterschiede der Explorer-Plattform.

Mobilität & Gangart →

Mobilität & Gangart

Architektur: Invertiertes Kniegelenk für verbessertes Treppensteigen und Navigation in engen Räumen

Maximale Geschwindigkeit: 1,8 m/s

Klettern: 30 bis 35 Grad Steigungen

Hindernisüberwindung: Bis zu 16 cm

Bewegungsaktionen: Winken, Springen, Hüpfen

Erkennung & Wahrnehmung →

Erkennung & Wahrnehmung

RGB-Kameras: Front- und Rückseiten 1080P (1920x1080 bei 30fps)

Tiefenkameras: Duale integrierte Tiefenkameras (vorne und hinten)

Hindernisvermeidung: Bidirektional mit Auto-Bremsreaktion

Autonomes Folgen: Unterstützt

KI-Visuelles Tracking: Unterstützt

Rechnen & SDK →

Rechnen & SDK

SDK: C++ und Python mit offenen Low-Level- und High-Level-Kontroll-APIs

Simulation: Isaac Gym Umgebung bereitgestellt

Sekundärentwicklung: Unterstützt

Konnektivität: Wi-Fi, 4G, Bluetooth, App-Steuerung

OTA-Updates: Unterstützt

AI-Rechenmodul verfügbar auf Vision- und Sentinel-Modellen (40 TOPS, Orin Nano)

Capabilities

Autonomes Folgen

Der Explorer unterstützt autonomes Folgen und intelligente Hindernisvermeidung für den kabellosen Betrieb. Bidirektionale Erkennung mit automatischem Bremsen gewährleistet einen sicheren Betrieb in dynamischen Umgebungen, die mit Menschen geteilt werden.

Offene SDK-Unterstützung

C++ und Python SDKs bieten sowohl hochrangige Bewegungssteuerung als auch niedrigstufige Gelenkschnittstellen, die eine nahtlose Integration in Forschungsabläufe ermöglichen. Offene APIs decken Geschwindigkeitssteuerung, Gangwechsel, rohe IMU-Daten und MIT-ähnliche Gelenkdrehmomentbefehle ab.

Isaac Gym Simulation

Eine Isaac Gym Simulationsumgebung wird direkt bereitgestellt, um Experimente zum Verstärkungslernen und die Validierung von Bewegungsalgorithmen vor der Implementierung auf dem physischen Roboter zu ermöglichen. Bewegungs- und Navigationsanwendungsbeispiele sind ebenfalls enthalten, um Forschungsabläufe zu beschleunigen.

Modulare Nutzlast- und Sensorerweiterung

Eine modulare Kamerahalterung und mehrere Erweiterungsschnittstellen ermöglichen es Forschern, zusätzliche Sensoren und benutzerdefinierte Nutzlasten an der Plattform anzubringen. Dies macht den Explorer kompatibel mit einer Vielzahl von experimentellen Konfigurationen und Entwicklungsanforderungen.

Anwendungsfälle & Anwendungsszenarien

Lehre & Forschung

Eine interdisziplinäre Plattform, die mit dem Lernenden wächst. Durch grafische Programmierung und direkte App-, Sprach- und Controller-Interaktion bauen Anfänger Aufgabenlogik auf und sehen ihren Code in Echtzeit auf einem physischen Roboter ausgeführt — dann fortschreitend in die Kontrolle der Theorie auf Hochschulniveau und forschungsorientierte Arbeiten im Bereich Verstärkungslernen, Dynamikmodellierung und Gangsteuerung, die alle direkt auf der Hardware laufen. Ein einzelner Roboter bedient ein gesamtes Curriculum, während der Unterricht vertieft wird, von einem ersten funktionierenden Programm bis hin zur Entwicklung fortgeschrittener Algorithmen.

Interaktive Beteiligung & Demonstration

Ein reaktionsschneller, zugänglicher Roboter für Live-Umgebungen. Durch die Kombination von visueller Verfolgung mit KI-Sprachinteraktion kann der Explorer als interaktiver Demonstrator in Klassenzimmern, Tagen der offenen Tür und Ausstellungsräumen fungieren — und den Schülern und Besuchern eine greifbare, gesprächsorientierte Einführung in angewandte Robotik und Mensch-Maschine-Interaktion bieten.