LimX Dynamics TRON 2 EDU 3-in-1 Embodied-Roboter

Limx DynamicsArtikelnummer:RB-Lmx-01
Hersteller #: TRON2-A-WSD-EDU

Preis  :
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Beschreibung

  • LimX Dynamics TRON 2 EDU 3-in-1 Embodied-Roboter
  • Drei frei umschaltbare Konfigurationen: Dual-Arm-Manipulation, Räderbeine und alleinige bipedale Fortbewegung
  • Dual 7-DoF-Arme mit 10 kg kombinierter Nutzlast und 100 ms VR-Teleoperationslatenz über Oculus Quest 3
  • Intel Core i7-1165G7 AI-Rechenmodul mit 2 TB Speicher und vollständiger ROS1/ROS2-Unterstützung
  • Multi-Position-RGB-D-Wahrnehmung am Kopf, an der Taille und am Handgelenk mit vollständiger Kameraabdeckung
  • Native VLA-Plattform mit über 10.000 Open-Source-Datensätzen aus der realen Welt und ACT/Pi 0,5 klassischen Modellen
  • Python- und C++-SDK kompatibel mit NVIDIA Isaac Sim, MuJoCo und Gazebo-Simulatoren

LimX Dynamics TRON 2 EDU 3-in-1 Embodied-Roboter ist eine modulare multifunktionale Robotik-Forschungsplattform, die von LimX Dynamics entwickelt wurde und leistungsstarke Dual-Arm-Manipulation mit geländegängiger mobiler Fortbewegung in drei frei austauschbaren Hardwarekonfigurationen kombiniert. Basierend auf einem einzigen gemeinsamen Kernsystem ermöglicht die Plattform Forschungsteams und Ingenieurorganisationen den Betrieb in Dual-Arm-, Räderbeine- und alleinigen bipedalen Setups, ohne dass separate Hardwareplattformen für jede Fähigkeitsdomäne erforderlich sind. Das Dual-Arm-System verfügt über präzise 7-DoF-Arme mit einem sphärischen Handgelenksdesign für eine breite Arbeitsbereichsabdeckung, gepaart mit aktivem Sicherheitsgrenzenschutz und einem dual redundanten Stromdesign für einen zuverlässigen Langzeiteinsatz. Die Plattform ist speziell für fortgeschrittene Robotik-Forschungslabore, universitäre Ingenieurprogramme und verkörperte KI-Entwicklungsteams konzipiert, die unter verschiedenen realen Bedingungen arbeiten.

Räumliches Bewusstsein wird durch eine geschichtete RGB-D-Sensoranordnung am Kopf, an der Taille und am Handgelenk bereitgestellt, die eine vollständige Wahrnehmungseingabe für Manipulationsfeedback und mobile Navigationsplanung in allen Konfigurationen bietet. VR-basierte Dual-Arm-Teleoperation ermöglicht eine intuitive Fernsteuerung mit geringer Latenz und unterstützt die strukturierte Demonstrationsaufzeichnung für Imitations- und Verstärkungslern-Forschungsabläufe. Die integrierte All-in-One-VLA-Entwicklungsplattform konsolidiert Datenerfassung, Annotation, Modelltraining und Aufgabeninferenz in einer einzigen Schnittstelle, mit einer großen Bibliothek von Open-Source-Datensätzen aus der realen Welt und vorinstallierten klassischen Modellen, die ab dem ersten Tag verfügbar sind. Mit einem vollständig offenen SDK, ROS1/ROS2-Kompatibilität und validierter Unterstützung für gängige Simulationsumgebungen ist diese autonome Roboterplattform für verkörperte KI-Forscher, Universitätslabore und industrielle Entwicklungsorganisationen konzipiert, die nächste Generation von Robotiklösungen entwickeln.

 
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DoF pro Arm
7
Dual-Arm-Nutzlast
10 kg
Maximale Geschwindigkeit (Räder)
5 m/s
Batteriekapazität
9 Ah
Teleoperationslatenz
100 ms
Modellmerkmale
Drei Hardwarekonfigurationen in einem modularen System, jede optimiert für einen bestimmten Satz von Forschungs- und Einsatzmöglichkeiten.
Fähigkeiten

Eine modulare Plattform bietet Armmanipulation, schnelle Fortbewegung auf Rädern und bipedale Fortbewegung zusammen mit einem vollständigen KI-Entwicklungs-Stack für verkörperte Robotikforschung.

Vollständige RGB-D-Wahrnehmung

RGB-D-Kameras an den Positionen Kopf, Taille und Handgelenk bieten umfassende räumliche Abdeckung in allen drei Konfigurationen. Mehrpunkt-Tiefensensorik ermöglicht eine genaue Wahrnehmung sowohl bei Manipulationsaufgaben als auch bei der Geländenavigation.

Native VLA-Entwicklungsplattform

Die integrierte Plattform deckt den gesamten Forschungsablauf von der Datenerfassung und Annotation bis hin zum Modelltraining und der Inferenz in einer einzigen Schnittstelle ab. Über 10.000 Open-Source-Datensätze aus der realen Welt und vorinstallierte ACT- und Pi 0,5-Klassikermodelle sind ab dem ersten Tag verfügbar.

VR-Teleoperation mit aktivem Sicherheitsschutz

Dual-Arm-Teleoperation über Oculus Quest 3 bietet eine intuitive Fernbedienung über den gesamten Armarbeitsbereich mit geringer Latenz. Aktiver Sicherheitsgrenzenschutz für Kopf-, Körper-, Stand- und Desktop-Umgebungen verhindert unbeabsichtigten Kontakt während teleoperierter Sitzungen.

Offenes SDK und Simulationsunterstützung

Voller Zugriff auf das Python- und C++-SDK bietet sowohl hoch- als auch niedrigstufige Steuerungsschnittstellen mit ROS1- und ROS2-Kompatibilität. Die Plattform ist mit NVIDIA Isaac Sim, MuJoCo und Gazebo validiert und erhält laufende Updates über GitHub.

Anwendungsfälle & Anwendungsszenarien
Von der Algorithmus-Training bis zur industriellen Bereitstellung passt sich die 3-in-1-Plattform an Forschungs-, Manipulations- und Mobilitätsmissionen in einer Vielzahl von realen Umgebungen an.
Algorithmus-Training & Datenerfassung
Forschungsteams nutzen die 3-in-1-Konfiguration, um Daten über Manipulations- und Fortbewegungsmodalitäten gleichzeitig in einer einzigen Sitzung zu sammeln. Die native VLA-Plattform automatisiert die Datensatzannotation und -verwaltung und reduziert die Vorbereitungszeit, die vor Beginn des Trainings erforderlich ist.
Geschickte industrielle Manipulation
Im Dual-Arm-Modus führt der Roboter komplexe Objektmanipulations- und Montageaufgaben mit wiederholbarer Präzision in strukturierten Industrieumgebungen aus. Sicherheitsgrenzenschutz und dual redundantes Stromdesign gewährleisten einen zuverlässigen Betrieb während kontinuierlicher produktionsnaher Arbeitsabläufe.
Geländegängiger mobiler Betrieb
Die Räderbeine-Konfiguration ermöglicht eine schnelle Fortbewegung über flache, unebene und geneigte Oberflächen mit hoher Bodennutzlastkapazität. Die Plattform kann schnell in den alleinigen bipedalen Modus für Treppensteigen und Stufennavigation umgeschaltet werden, ohne dass zusätzliches Werkzeug erforderlich ist.
Verkörperte KI-Forschung & Entwicklung
Universitätslabore und KI-Forschungsinstitute nutzen die Plattform als einheitliches Testbett für Ganzkörpersteuerung, VLA-Modellentwicklung und Studien zur Mensch-Roboter-Interaktion. Open-Source-Datensätze, vortrainierte Modelle und aktive GitHub-Updates beschleunigen den Weg von der Simulation zur realen Bereitstellung.
LimX Dynamics TRON 2 EDU 3-in-1 Embodied-Roboter

Model: TRON2-A-WSD-EDU

Der Paketinhalt variiert je nach Konfiguration. Bestätigen Sie den endgültigen Boxinhalt mit dem Verkauf vor der Bestellung.

LimX Dynamics TRON 2 EDU 3-in-1 Embodied Robot

Model: TRON2-A-WSD-EDU

Dual Arm Configuration
Arm Reach
DoF pro Arm
Max Gripper Stroke
Head DoF
Wheeled Legs Configuration
Max Step Clearance
DoF pro Bein
Sole Bipedal Configuration
Max Step Clearance
DoF pro Bein

Gesamthöhe, Gewicht und Grundfläche des Körpers variieren je nach aktiver Konfiguration. Die angegebenen Werte stammen aus der Herstellerreferenz. Kontaktieren Sie den Vertrieb für vollständige physische Abmessungen für Ihren spezifischen Anwendungsfall.

LimX Dynamics TRON 2 EDU 3-in-1 Embodied Robot

Model: TRON2-A-WSD-EDU

Mechanisch
Material
Aluminiumlegierung, Kunststoff
DoF pro Arm
7
DoF pro Bein
5
Kopf DoF
2
Konfigurationen
Doppelarm, Räderbeine, Einzeln Bipedal
Doppelarm-Leistung
DoF pro Arm
7
Maximale Endeffektor-Nutzlast (Arm ausgestreckt)
5 kg pro Arm
Bewertete Endeffektor-Nutzlast
3 kg pro Arm
Kombinierte Doppelarm-Nutzlast
10 kg
Armlänge
70 cm pro Arm
Maximale Endeffektor-Geschwindigkeit
5 m/s
Maximale Endeffektor-Beschleunigung
36 m/s²
Wiederholgenauigkeit
±0,5 mm
Teleoperations-Latenz
100 ms
VR-Teleoperationsgerät
Oculus Quest 3
Endeffektor
Greifer oder Geschickte Hand
Greifkraft
20 N
Maximaler Greiferhub
85 mm
Sicherheitsgrenzenschutz
Kopf, Körper, Ständer, Tisch
Stromversorgung Design
Doppelt redundant, Anti-Absturz bei Stromausfall
Mobilität
DoF pro Bein
5
Maximale Geschwindigkeit (Rad-Bein)
3 bis 5 m/s
Maximale Geschwindigkeit (Bipedal)
2 bis 3 m/s
Maximale Steigung (Rad-Bein)
30°
Maximale Steigung (Bipedal)
15°
Maximale Stufenhöhe
20 cm (7,9 in)
Maximale Nutzlast (Ebener Boden)
30 kg (66,1 lbs)
Maximale Nutzlast (Treppen)
20 kg (44,1 lbs)
Automatisches Aufladen (Rad-Bein)
Unterstützt
Sensoren
Kopfkamera
RGB-D
Taillenkamera
RGB-D
Handgelenkkamera
RGB-D
IMU
Inertiale Messeinheit
Elektrisch
Batterietyp
Ternäre Lithium, Austauschbar
Batteriekapazität
9 Ah
Batterieausgangsspannung
46,8 V
Maximale Batterieleistung
2800 W
Ladeleistung
542 W
Ladeeingang
100 bis 240 V / 8 A
Ladeausgang
54,275 V / 10 A
Ladezeit (20% bis 80%)
30 Minuten
Ladezeit (20% bis 100%)
54 Minuten
Kommunikations- & Stromschnittstellen
Ethernet
x1
USB 3.0
x1
RS485
x1
EtherCAT
x2
Externer Stromeingang
x1
12V Ausgang
x1
24V Ausgang
x1
48V Ausgang
x1
Rechenmodul
CPU
11th Gen Intel Core i7-1165G7 @ 2,80 GHz
Speicher
2 TB
Externe Ethernet-Ports
x4
Externe USB 3.0 Ports
x4
Software & Entwicklerwerkzeuge
SDK
Python, C++
OS-Kompatibilität
ROS1, ROS2
Simulatoren
NVIDIA Isaac Sim, MuJoCo, Gazebo
VLA-Plattform
Native All-in-One, ACT und Pi 0,5 Modelle enthalten
Open-Sourced Datensätze
10.000+ real-world

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