Dobot Rover X1 Explorer Vision Quadruped Robot

• Dobot Rover X1 Explorer Vision Quadruped Robot
• Bio-inspiriertes Punktbein-Quadruped mit 40 TOPS Onboard-AI-Compute für fortgeschrittene Wahrnehmungsaufgaben
• Duale integrierte Tiefenkameras plus Intel RealSense D435i für verbesserte dreidimensionale Umgebungsabbildung
• C++ und Python SDK mit offenen Low-Level- und High-Level-Steuerungs-APIs für sekundäre Entwicklung
• Isaac Gym Simulationsumgebung Unterstützung für Verstärkungslernen und Bewegungsforschung
• Invertierte Kniegelenkarchitektur verbessert das Treppensteigen und die Leistung auf komplexem Gelände
• Erweiterte 8000 mAh Batterie liefert ungefähr 2,5 Stunden kontinuierliche Laufzeit

Dobot Rover X1 Explorer Vision Quadruped Robot ist eine bildungsorientierte, bio-inspirierte Quadruped-Plattform, entwickelt von DOBOT Robotics, gebaut für Institutionen, die Onboard-AI-Compute neben fortschrittlicher Tiefenwahrnehmung benötigen. Angetrieben von einem 40 TOPS Orin Nano Modul, fügt der Explorer Vision dedizierte Edge-Inferenzfähigkeit zur gleichen invertierten Kniegelenkarchitektur hinzu, die Gelände von flachen Innenböden bis zu 30 bis 35 Grad Steigungen und Hindernisse bis zu 16 cm Höhe bewältigt. Sein Sensorsystem kombiniert vordere und hintere 1080p RGB-Kameras, duale integrierte Tiefenkameras und eine Intel RealSense D435i, was der Plattform ein reichhaltigeres dreidimensionales Bild ihrer Umgebung im Vergleich zum Basis-Explorer verleiht. Dieser erweiterte Wahrnehmungsstapel ist für Forschungsteams und Institutionen konzipiert, die Computer-Vision-Modelle, Sensorfusion-Pipelines und Maschinenwahrnehmungsalgorithmen entwickeln, die eine höhere räumliche Genauigkeit erfordern.

Die Plattform übernimmt eine geschichtete Software-Interface-Philosophie, die High-Level-Bewegungssteuerungs-APIs für Einführungskurse neben rohen IMU-Daten, Gelenkdrehmoment und MIT-Stil Positions-Geschwindigkeitssteuerung für fortgeschrittene Forschungsanwendungen offenlegt. Ein erweitertes Kamera-SDK schaltet die volle Fähigkeit der RealSense D435i neben den integrierten Tiefenkameras frei, während dualsprachige AI-Sprachinteraktion die Einsatzmöglichkeiten in mehrsprachigen Bildungsumgebungen erweitert. Wi-Fi und 4G-Konnektivität, OTA-Update-Unterstützung und ein offenes Entwicklungsökosystem, das um C++ und Python SDKs und die Isaac Gym Simulationsumgebung aufgebaut ist, ermöglichen es Pädagogen und Forschern, Lehrpläne anzupassen, Experimente zu reproduzieren und Algorithmen direkt auf Hardware zu validieren. Mit einer erweiterten 8000 mAh Batterie, Kollisionsschutzmechanismen und einer modularen Nutzlastschnittstelle ist der Explorer Vision eine fähige langfristige AI-Roboterplattform für Institutionen, die bereit sind, über die Einführung in die Robotik hinaus in angewandte Wahrnehmungs- und Autonomieforschung zu gehen.

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Modellmerkmale

Wichtige Hardware- und Ingenieursunterscheidungsmerkmale 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

Erfassung & Wahrnehmung →

Erfassung & Wahrnehmung

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

Tiefenkameras: Duale integrierte Tiefenkameras + Intel RealSense D435i

Hindernisvermeidung: Bidirektional mit automatischer Bremsreaktion

Autonomes Folgen: Unterstützt

AI-Visuelles Tracking: Unterstützt

Computing & SDK →

Computing & SDK

SDK: C++ und Python mit offenen Low-Level- und High-Level-Steuerungs-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)

Fähigkeiten

Autonomes Folgen

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

Offene SDK-Unterstützung

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

Isaac Gym Simulation

Eine Isaac Gym Simulationsumgebung wird standardmäßig bereitgestellt, um Verstärkungslernexperimente und Bewegungsalgorithmusvalidierung vor der Bereitstellung 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 — Angewandte KI & Wahrnehmung

Aufbauend auf dem vollständigen Lehrplan der Plattform verlagert die Vision-Konfiguration Wahrnehmungsaufgaben auf den Roboter selbst. Mit an Bord befindlicher KI-Rechenleistung und einer integrierten Tiefenkamera können Studierende und Forschende Computer-Vision- und Objekterkennungsmodelle lokal entwickeln, bereitstellen und ausführen — und visuelle und Tiefendaten für ein reichhaltigeres Umweltverständnis zusammenführen. Dies eröffnet ein höheres Forschungsniveau für Labore, deren Lehrplan über die Bewegungssteuerung hinaus in angewandte KI, Maschinenwahrnehmung und Multi-Sensor-Integration reicht und die Grundlage für Autonomie schafft.

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 Studierenden und Besuchern eine greifbare, konversationelle Einführung in angewandte Robotik und Mensch-Maschine-Interaktion bieten.