Dobot Rover X1 Explorer Sentinel Quadruped Robot

• Dobot Rover X1 Explorer Sentinel Quadruped Robot
• Vollständige SLAM-Navigation mit integriertem LiDAR für autonome Kartierung und Pfadplanung
• Dual eingebaute Tiefenkameras plus Intel RealSense D435i für umfassendes dreidimensionales Umweltbewusstsein
• 40 TOPS Orin Nano Onboard-AI-Compute ermöglicht Echtzeit-Wahrnehmungs- und Autonomieaufgaben
• Erweitertes Kamera + LiDAR SDK für Sensorfusion, Inspektionsalgorithmusentwicklung und Navigationsforschung
• Invertierte Kniegelenkarchitektur ermöglicht Treppensteigen und agile Leistung auf komplexem Gelände
• Erweiterte 8000 mAh Batterie liefert ungefähr 2,5 Stunden kontinuierliche Laufzeit

Dobot Rover X1 Explorer Sentinel Quadruped Robot ist die leistungsfähigste Konfiguration in der Explorer-Reihe, entwickelt von DOBOT Robotics für Institutionen und Forschungsteams, die vollständige autonome Navigation zusammen mit einer umfassenden Onboard-Sensorsuite benötigen. Über die Tiefenkameras und Intel RealSense D435i, die aus der Vision-Stufe übernommen wurden, hinaus fügt der Sentinel eine integrierte LiDAR-Einheit und SLAM-Navigationsunterstützung hinzu, die es der Plattform ermöglicht, Echtzeitkarten ihrer Umgebung zu erstellen und Wege ohne externe Infrastruktur zu planen. Ein 40 TOPS Orin Nano Compute-Modul bewältigt die anspruchsvollen Inferenz-Workloads, die gleichzeitige Lokalisierung, Kartierung und Multi-Sensor-Fusion erfordern, während die gleiche invertierte Kniegelenkarchitektur Gelände von flachen Böden bis zu 30 bis 35-Grad-Steigungen und Hindernisse bis zu 16 cm Höhe bewältigt. Diese Kombination positioniert den Sentinel als selbstständige Feldplattform für autonome Inspektion, Campuspatrouille und angewandte Navigationsforschung.

Der Sentinel wird mit einem erweiterten Kamera + LiDAR SDK geliefert, das einen einheitlichen Zugriff auf den vollständigen Sensorstapel bietet, einschließlich visueller, Tiefen- und LiDAR-Datenströme, was die Entwicklung und Validierung von Sensorfusion und autonomen Navigationsalgorithmen direkt auf der Hardware vereinfacht. Zweisprachige KI-Sprachinteraktion, Wi-Fi und 4G-Konnektivität sowie OTA-Update-Unterstützung gewährleisten einen langfristigen Einsatz in vernetzten Campus- und Laborumgebungen. Das offene Entwicklungsökosystem, das auf C++ und Python SDKs und der Isaac Gym Simulationsumgebung basiert, wird von der restlichen Explorer-Familie übernommen und stellt sicher, dass Forschungsabläufe und Lehrpläne, die auf der Basisplattform entwickelt wurden, ohne Reibung auf den Sentinel übertragen werden. Mit einer erweiterten 8000 mAh Batterie, Kollisionsschutz und einer modularen Nutzlastschnittstelle ist der Explorer Sentinel für Institutionen gebaut, die bereit sind, vollautonome Quadrupedsysteme in realen Umgebungen zu betreiben.

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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

Sensorik & Wahrnehmung →

Sensorik & Wahrnehmung

RGB-Kameras: Vorder- und Rückseite 1080P (1920x1080 bei 30fps)

Tiefenkameras: Dual eingebaute Tiefenkameras + Intel RealSense D435i

LiDAR: Integriertes LiDAR mit SLAM-Navigation

Hindernisvermeidung: Bidirektional mit automatischer Bremsreaktion

Autonomes Folgen: Unterstützt

KI-Visuelles Tracking: Unterstützt

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Computing & SDK →

Computing & SDK

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

Simulation: Isaac Gym Umgebung bereitgestellt

Sekundäre Entwicklung: Unterstützt

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

OTA-Updates: Unterstützt

AI Computing 40 TOPS Onboard-Compute (Orin Nano)

Capabilities

Autonome Navigation & SLAM

Integrierte LiDAR- und SLAM-Navigation ermöglichen es dem Sentinel, seine Umgebung zu kartieren und Wege in Echtzeit autonom zu planen, wobei die an Bord befindliche 40 TOPS-Rechenleistung die Lokalisierung und Sensorfusion für einen vollständig kabellosen Betrieb übernimmt. Visuelles Folgen und bidirektionale Hindernisvermeidung gewährleisten eine sichere Bewegung um Menschen herum.

Offenes SDK & Sensorzugriff

C++ und Python SDKs bieten Zugriff auf hochrangige Bewegungssteuerung und niedrigstufige Gelenkschnittstellen, während das Enhanced Camera + LiDAR SDK einen einheitlichen Zugriff auf visuelle, Tiefen- und LiDAR-Datenströme bietet — einschließlich Geschwindigkeitssteuerung, Gangwechsel, rohem IMU und MIT-ähnlichen Drehmomentbefehlen.

Isaac Gym Simulation

Eine Isaac Gym Simulationsumgebung wird standardmäßig 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 mit einer Vielzahl von experimentellen Konfigurationen und Entwicklungsanforderungen kompatibel.

Anwendungsfälle & Anwendungsszenarien

Lehre & Forschung — Autonomie & SLAM

Durch die Erweiterung der Wahrnehmungsebene fügt die Sentinel-Konfiguration den vollständigen Autonomiestapel für die fortschrittlichsten Lehrpläne und Forschungen hinzu: Echtzeitkartierung, Lokalisierung, Wegplanung und Inspektionsalgorithmus-Entwicklung auf Live-Hardware. Es schließt die Lücke zwischen Wahrnehmung und Aktion und ermöglicht es Forschern, vollständige autonome Navigationspipelines von Anfang bis Ende zu validieren.

Autonome Inspektion

Entwickelt für kabellosen, unbeaufsichtigten Betrieb. Mit an Bord befindlicher Kartierung und Navigation patrouilliert Sentinel durch Campusflure, Labore und Außenrouten nach geplanten oder bedarfsgesteuerten Routinen — sammelt Umwelt- und Sicherheitsdaten ohne Bediener und unterstützt praktische intelligente Sicherheits- und Gebäudemanagementanwendungen.

Autonome Geführte Touren

Über reaktive Interaktion hinaus navigiert Sentinel eigenständig durch einen Raum, während er mit Menschen interagiert — plant Wege durch Museen, Campus und Ausstellungen und führt Besucher durch Sprache, was ein vollständiges angewandtes Autonomieszenario in einer öffentlich zugänglichen Form demonstriert.