LimX Dynamics TRON 2 EDU Robot modulaire 3-en-1

Limx DynamicsUGS :RB-Lmx-01
Numéro du fabricant: TRON2-A-WSD-EDU

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Description

  • LimX Dynamics TRON 2 Robot Édu 3-en-1
  • Trois configurations librement interchangeables : Manipulation à deux bras, Jambes à roues, et Locomotion bipède seule
  • Deux bras 7-DoF avec une charge utile combinée de 10 kg et une latence de téléopération VR de 100 ms via Oculus Quest 3
  • Module de calcul AI Intel Core i7-1165G7 avec 2 To de stockage et prise en charge complète de ROS1/ROS2
  • Perception RGB-D multi-position à la tête, à la taille et au poignet avec couverture complète par caméra
  • Plateforme VLA native avec plus de 10 000 ensembles de données réels open-source et modèles classiques ACT/Pi 0.5
  • SDK Python et C++ compatible avec les simulateurs NVIDIA Isaac Sim, MuJoCo et Gazebo

Le LimX Dynamics TRON 2 EDU Robot modulaire 3-en-1 est une plateforme de recherche robotique modulaire multi-formes développée par LimX Dynamics qui combine une manipulation à deux bras haute performance avec une locomotion mobile tout-terrain à travers trois configurations matérielles librement interchangeables. Construite sur un système central partagé unique, la plateforme permet aux équipes de recherche et aux organisations d'ingénierie de fonctionner en configurations à deux bras, jambes à roues et bipède seul sans nécessiter de plateformes matérielles distinctes pour chaque domaine de capacité. Le système à deux bras dispose de bras 7-DoF de précision avec un design de poignet sphérique pour une couverture de l'espace de travail à large portée, associé à une protection active des limites de sécurité et à une conception d'alimentation double redondante pour un fonctionnement fiable lors de sessions longues. La plateforme est spécialement conçue pour les laboratoires de recherche en robotique avancée, les programmes d'ingénierie universitaire et les équipes de développement d'IA incarnée opérant dans des conditions réelles variées.

La conscience spatiale est assurée par un agencement de capteurs RGB-D en couches positionnés à la tête, à la taille et au poignet, fournissant une entrée de perception à champ complet pour le retour de manipulation et la planification de la navigation mobile dans toutes les configurations. La téléopération à deux bras basée sur la VR permet un contrôle à distance intuitif avec une faible latence, soutenant l'enregistrement de démonstrations structurées pour les flux de travail de recherche en apprentissage par imitation et renforcement. La plateforme de développement VLA tout-en-un intégrée consolide l'acquisition de données, l'annotation, l'entraînement de modèles et l'inférence de tâches en une seule interface, avec une grande bibliothèque d'ensembles de données réels open-source et de modèles classiques préchargés disponibles dès le premier jour. Avec un SDK entièrement ouvert, une compatibilité ROS1/ROS2 et un support validé pour les environnements de simulation grand public, cette plateforme robotique autonome est conçue pour les chercheurs en IA incarnée, les laboratoires universitaires et les organisations de développement industriel construisant des solutions robotiques de nouvelle génération.

 
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DoF par Bras
7
Charge Utile Double Bras
10 kg
Vitesse Max (À Roues)
5 m/s
Capacité de la Batterie
9 Ah
Latence de Téléopération
100 ms
Caractéristiques du Modèle
Trois configurations matérielles en un système modulaire, chacune optimisée pour un ensemble distinct de capacités de recherche et de déploiement.
Capacités

Une plateforme modulaire offre la manipulation des bras, la traversée à grande vitesse sur roues et la locomotion bipède avec une pile de développement AI complète pour la recherche en robotique incarnée.

Perception RGB-D à Champ Complet

Les caméras RGB-D aux positions de la tête, de la taille et du poignet fournissent une couverture spatiale complète dans les trois configurations. La détection de profondeur multi-point permet une perception précise lors des tâches de manipulation et de navigation sur le terrain.

Plateforme de Développement VLA Native

La plateforme intégrée couvre l'ensemble du flux de recherche, de la collecte de données et de l'annotation à l'entraînement et à l'inférence de modèles dans une seule interface. Plus de 10 000 ensembles de données réels open-source et modèles classiques ACT et Pi 0.5 préchargés sont disponibles dès le premier jour.

Téléopération VR avec Sécurité Active

La téléopération à deux bras via Oculus Quest 3 offre une opération à distance intuitive sur l'ensemble de l'espace de travail des bras avec une faible latence. La protection active des limites de sécurité pour les environnements de tête, de corps, de support et de bureau empêche les contacts involontaires lors des sessions téléopérées.

SDK Ouvert et Support de Simulation

L'accès complet au SDK Python et C++ expose à la fois des interfaces de contrôle de haut niveau et de bas niveau avec compatibilité ROS1 et ROS2. La plateforme est validée avec NVIDIA Isaac Sim, MuJoCo et Gazebo et reçoit des mises à jour continues via GitHub.

Cas d'Utilisation & Scénarios d'Application
De l'entraînement d'algorithmes au déploiement industriel, la plateforme 3-en-1 s'adapte aux missions de recherche, de manipulation et de mobilité dans une large gamme d'environnements réels.
Entraînement d'Algorithmes & Collecte de Données
Les équipes de recherche utilisent la configuration 3-en-1 pour collecter des données à travers les modalités de manipulation et de locomotion simultanément en une seule session. La plateforme VLA native automatise l'annotation et la gestion des ensembles de données, réduisant le temps de préparation nécessaire avant le début de l'entraînement.
Manipulation Industrielle Dextre
En mode Deux Bras, le robot exécute des tâches complexes de manipulation et d'assemblage d'objets avec une précision répétable dans des environnements industriels structurés. La protection des limites de sécurité et la conception d'alimentation double redondante assurent un fonctionnement fiable lors des flux de travail continus adjacents à la production.
Opération Mobile Tout-Terrain
La configuration Jambes à Roues permet une traversée à grande vitesse sur des surfaces plates, inégales et inclinées avec une capacité de charge utile au sol élevée. La plateforme peut être rapidement basculée en mode bipède Sole pour la montée d'escaliers et la navigation sur marches sans aucun outil supplémentaire.
Recherche & Développement en IA Incarnée
Les laboratoires universitaires et les institutions de recherche en IA utilisent la plateforme comme banc d'essai unifié pour le contrôle du corps entier, le développement de modèles VLA et les études d'interaction homme-robot. Les ensembles de données open-source, les modèles pré-entraînés et les mises à jour actives de GitHub accélèrent le passage de la simulation au déploiement réel.
LimX Dynamics TRON 2 EDU Robot modulaire 3-en-1

Modèle : TRON2-A-WSD-EDU

Le contenu du paquet varie selon la configuration. Confirmez le contenu final de la boîte avec les ventes avant de commander.

LimX Dynamics TRON 2 EDU Robot modulaire 3-en-1

Modèle : TRON2-A-WSD-EDU

Configuration à Deux Bras
Portée du Bras
DoF par Bras
Course Max de la Pince
DoF de la Tête
Configuration à Jambes Roues
Dégagement Max de Marche
DoF par Jambe
Configuration Bipède Seule
Dégagement Max de Marche
DoF par Jambe

La hauteur, le poids et l'empreinte globale du corps varient selon la configuration active. Les valeurs indiquées proviennent de la référence du fabricant. Contactez les ventes pour obtenir les dimensions physiques complètes pour votre cas d'utilisation spécifique.

LimX Dynamics TRON 2 EDU Robot modulaire 3-en-1

Modèle : TRON2-A-WSD-EDU

Mécanique
Matériau
Alliage d'aluminium, Plastique
DoF par Bras
7
DoF par Jambe
5
DoF de la Tête
2
Configurations
Double Bras, Jambes à Roues, Bipède Seul
Performance Double-Bras
DoF par Bras
7
Charge Utile Max de l'Effecteur Final (Bras Étendu)
5 kg par bras
Charge Utile Nominale de l'Effecteur Final
3 kg par bras
Charge Utile Combinée Double-Bras
10 kg
Portée du Bras
70 cm par bras
Vitesse Max de l'Effecteur Final
5 m/s
Accélération Max de l'Effecteur Final
36 m/s²
Répétabilité
±0,5 mm
Latence de Téléopération
100 ms
Appareil de Téléopération VR
Oculus Quest 3
Effecteur Final
Pince ou Main Dextre
Force de Préhension
20 N
Course Max de la Pince
85 mm
Protection de la Limite de Sécurité
Tête, corps, support, bureau
Conception de l'Alimentation
Double redondance, anti-chute en cas de perte de puissance
Mobilité
DoF par Jambe
5
Vitesse Max (Jambe à Roues)
3 à 5 m/s
Vitesse Max (Bipède)
2 à 3 m/s
Inclinaison Max (Jambe à Roues)
30°
Inclinaison Max (Bipède)
15°
Hauteur de Marche Max
20 cm (7,9 in)
Charge Utile Max (Sol Plat)
30 kg (66,1 lbs)
Charge Utile Max (Escaliers)
20 kg (44,1 lbs)
Recharge Automatique (Jambe à Roues)
Pris en charge
Capteurs
Caméra de Tête
RGB-D
Caméra de Taille
RGB-D
Caméra de Poignet
RGB-D
IMU
Unité de Mesure Inertielle
Électrique
Type de Batterie
Lithium Ternaire, Échangeable
Capacité de la Batterie
9 Ah
Tension de Sortie de la Batterie
46,8 V
Puissance Max de la Batterie
2800 W
Puissance de Charge
542 W
Entrée de Charge
100 à 240 V / 8 A
Sortie de Charge
54,275 V / 10 A
Temps de Charge (20% à 80%)
30 minutes
Temps de Charge (20% à 100%)
54 minutes
Interfaces de Communication & d'Alimentation
Ethernet
x1
USB 3.0
x1
RS485
x1
EtherCAT
x2
Entrée d'Alimentation Externe
x1
Sortie 12V
x1
Sortie 24V
x1
Sortie 48V
x1
Module Informatique
CPU
11e Génération Intel Core i7-1165G7 @ 2,80 GHz
Stockage
2 To
Ports Ethernet Externes
x4
Ports USB 3.0 Externes
x4
Logiciel & Outils de Développement
SDK
Python, C++
Compatibilité OS
ROS1, ROS2
Simulateurs
NVIDIA Isaac Sim, MuJoCo, Gazebo
Plateforme VLA
Native tout-en-un, modèles ACT et Pi 0.5 inclus
Jeux de Données Open-Source
10 000+ réels

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