Beschreibung
- LimX Dynamics TRON 2 EDU 2-in-1 Embodied Robot (Beine und Sohle mit Rollen)
- Zwei umschaltbare Fortbewegungsmodi: Wheeled Legs für schnelles Fahren und Sole für zweibeiniges Treppensteigen
- Der Wheeled-Legs-Modus unterstützt bis zu 5 m/s Geschwindigkeit, 30° Steigung und 30 kg Bodennutzlast
- Der zweibeinige Sole-Modus bewältigt Treppen und Steigungen von 15° mit bis zu 20 cm Stufenhöhe
- Intel Core i7-1165G7 KI-Rechenmodul mit 2 TB Speicher und voller ROS1/ROS2-Unterstützung
- Wechselbarer 9-Ah-Ternär-Lithium-Akku mit automatischer Aufladung im Wheeled-Legs-Modus
- Python- und C++-SDK, kompatibel mit den Simulatoren NVIDIA Isaac Sim, MuJoCo und Gazebo
Der LimX Dynamics TRON 2 EDU 2-in-1 Embodied Robot ist eine mobile Fortbewegungsplattform mit zwei Modi, entwickelt von LimX Dynamics, die schnelle Radmobilität und zweibeiniges Treppensteigen in einem einzigen modularen System vereint. Die Wheeled-Legs-Konfiguration ermöglicht schnelles, stabiles Fahren auf ebenen und geneigten Flächen mit hoher Bodennutzlast und automatischer Aufladung und eignet sich damit für den ausgedehnten autonomen Betrieb in Forschungs- und Industrieumgebungen. Beim Wechsel in die zweibeinige Sole-Konfiguration wird die Treppensteigfähigkeit mit visueller Bewegungsplanung aktiviert, sodass der Roboter Umgebungen mit Stufen bewältigen kann, die für Radsysteme unzugänglich sind. Die Plattform richtet sich an Forschungsteams im Bereich mobile Robotik, Reinforcement-Learning-Labore und Feldeinsatzprogramme, die eine anpassungsfähige Fortbewegung über unterschiedlichste reale Geländearten benötigen.
Eine an der Hüfte montierte RGB-D-Kamera liefert die primären räumlichen Wahrnehmungsdaten für die Navigationsplanung und Hinderniserkennung in beiden Fortbewegungsmodi. Das integrierte Intel-Rechenmodul unterstützt den gesamten VLA-Entwicklungsworkflow – von der Datenerfassung und Annotation über das Modelltraining bis hin zum autonomen Aufgabeneinsatz – innerhalb der integrierten Plattformoberfläche. Der offene SDK-Zugang in Python und C++ stellt sowohl High-Level- als auch Low-Level-Bewegungssteuerungsschnittstellen mit ROS1- und ROS2-Kompatibilität bereit, und die Plattform umfasst klare URDF-Modelle, die für Sim2Real-Leistung in NVIDIA Isaac Sim, MuJoCo und Gazebo validiert sind. Diese autonome Roboterplattform eignet sich hervorragend für universitäre Forschungsprogramme zur Fortbewegung, Studien zur Embodied-AI-Navigation sowie für Organisationen, die Multi-Terrain-Mobillösungen für den kommerziellen oder industriellen Einsatz entwickeln.
Originalprodukte mit vom Hersteller genehmigter Garantieabdeckung.
Zollabwicklung, Prüfung und Vorbereitung erfolgen lokal vor dem Versand.
Vertrieb, Support und Retouren werden von einem Team betreut.
Dokumentation, Tutorials und Community-Antworten für schnelleres Vorankommen.
(auf Rollen)
Eine mobile Plattform mit zwei Modi, die geländeübergreifende Fortbewegungsforschung mit einem vollständigen Onboard-KI-Entwicklungsstack kombiniert – bereit für Navigations-, Reinforcement-Learning- und Feldeinsatzarbeiten.
Der Wheeled-Legs-Modus ermöglicht schnelles Fahren mit Bewältigung steiler Steigungen und hoher Bodennutzlast, während der Sole-Modus zweibeiniges Treppensteigen mit visueller Navigationseingabe aktiviert. Durch das Umschalten zwischen den Modi kann dieselbe Plattform in Umgebungen eingesetzt werden, die ein einzelner Fortbewegungstyp nicht vollständig abdecken kann.
Die Onboard-Plattform deckt die gesamte Forschungspipeline ab – von der Datenerfassung und Annotation über das Modelltraining bis hin zum Inferenz-Deployment in einer einheitlichen Oberfläche. Open-Source-Datensätze aus der realen Welt und klassische Modelle stehen Teams, die an Navigation und Entwicklung von Fortbewegungs-Policies arbeiten, vom ersten Tag an zur Verfügung.
Eine an der Hüfte montierte RGB-D-Tiefenerfassung und eine IMU liefern räumliche Echtzeitwahrnehmung für Hinderniserkennung und Geländeklassifizierung in beiden Fortbewegungsmodi. Das System bewältigt ebenes Gelände, Steigungen und Umgebungen mit Treppen und nutzt in der Sole-Konfiguration visuelle Bewegungsplanung zur Steuerung der Schrittplatzierung.
Voller Python- und C++-SDK-Zugriff mit ROS1- und ROS2-Kompatibilität unterstützt sowohl High-Level-Aufgabenskripting als auch Low-Level-Bewegungssteuerungsentwicklung. Die validierte Unterstützung für NVIDIA Isaac Sim, MuJoCo und Gazebo ermöglicht simulationsbasierte Fortbewegungsforschung mit klaren, für den Sim2Real-Transfer optimierten URDF-Modellen.
| • | TRON2 Hauptkörper (enthält zwei obere Arme) |
| • | Zweibeinige Fußenden ×2 (enthält untere Beine) |
| • | Räder-Zweibein-Enden ×2 (enthält untere Beine) |
| • | TRON2 Batterie |
| • | Netzadapter |
| • | Batterieladestation |
| • | Fernbedienung |
| • | Dev Erweiterungsmodul |
| • | 2-in-1 Werkzeugset (spezifische Montagewerkzeuge für Bewegungsmodule) |
| • | TRON2 Überrollkäfig (Schutzrahmen mit 2 Lanyards) |
| • | Anleitung & Qualitätszertifikat |
Der Packungsinhalt variiert je nach Konfiguration. Bestätigen Sie den endgültigen Boxinhalt vor der Bestellung mit dem Vertrieb.
| • | 20 cm (7,9 in) |
| • | 5 |
| • | 2 |
| • | Aluminiumlegierung und Kunststoff |
Die Gesamtkörpermaße variieren je nach aktivem Fortbewegungsmodus. Die angegebenen Werte stammen aus der Herstellerreferenz.
Dokumentation