LimX Dynamics Oli EDU
Descripción
LimX Dynamics Oli EDU - Robot humanoide para investigación, enseñanza e inteligencia artificial corporizada
El LimX Dynamics Oli EDU es un robot humanoide completo para educación, investigación e inteligencia artificial corporizada. Con una altura aproximada de 165 cm, 31 grados de libertad y una arquitectura de software abierta, ofrece una plataforma potente para el aprendizaje por refuerzo, el desarrollo robótico y experimentos avanzados de inteligencia artificial.
Dos cámaras de profundidad Intel RealSense D435i, una IMU de 6 ejes desarrollada internamente y numerosas interfaces permiten la percepción y la ampliabilidad del sistema. Gracias a las API de alto y bajo nivel, la compatibilidad con Python y un SDK modular, el Oli EDU puede integrarse en distintos entornos de investigación y desarrollo.
Aspectos destacados
- 31 grados de libertad para movimientos de todo el cuerpo y manipulación
- Aprox. 165 cm de altura y un máximo de 55 kg, incluida la batería
- 2 x Intel RealSense D435i para percepción de profundidad
- IMU de 6 ejes desarrollada internamente
- Compatibilidad total con Python
- API de alto y bajo nivel mediante un SDK modular
- Modelo URDF para flujos de trabajo Sim2Real
- Compatibilidad con NVIDIA Isaac Sim, MuJoCo y Gazebo
- Ethernet Gigabit, varios puertos USB 3.x y diversos pines de E/S
- Salidas de alimentación de 12 V y 24 V para periféricos externos
Arquitectura de software abierta y Sim2Real
El Oli EDU está diseñado para el desarrollo de inteligencia corporizada y aplicaciones robóticas complejas. El SDK modular proporciona API de alto y bajo nivel. Python es totalmente compatible.
Un modelo URDF preciso es compatible con los flujos de trabajo Sim2Real. Los algoritmos pueden entrenarse en entornos de simulación y transferirse posteriormente al robot físico.
- NVIDIA Isaac Sim
- MuJoCo
- Gazebo
- Compatibilidad con OTA para actualizaciones de software
Ampliabilidad e interfaces
Para montajes de investigación y sensores adicionales, el Oli EDU ofrece varias interfaces de datos y alimentación. Los dispositivos externos, como sensores adicionales o sistemas LiDAR, pueden conectarse mediante USB, Ethernet, pines de E/S y las salidas de 12 V y 24 V disponibles.
- Ethernet con 1.000 Mbps
- Varios puertos USB 3.x
- Varios pines de E/S
- Salida de 24 V / 5 A para periféricos
- Salida de 12 V / 5 A para periféricos
Ámbitos de uso habituales
- Investigación sobre IA incorporada
- Aprendizaje por refuerzo
- Enseñanza universitaria y formación en robótica
- Investigación Sim2Real
- Desarrollo de algoritmos de movimiento y control humanoides
- Integración de sensores y periféricos adicionales
- Experimentos de IA y robótica con acceso de alto y bajo nivel
Datos técnicos
| Categoría | Característica | Especificación |
|---|---|---|
| Datos básicos | Altura | aprox. 165 cm |
| Datos básicos | Peso | ≤ 55 kg incluida la batería |
| Cinemática | Grados de libertad totales | 31 DoF |
| Cinemática | Brazos | 7 DoF por brazo |
| Cinemática | Piernas | 6 DoF por pierna |
| Cinemática | Cadera | 3 DoF |
| Cinemática | Cabeza | 2 DoF |
| Rendimiento | Velocidad máxima | aprox. 5 km/h |
| Rendimiento | Carga útil por brazo | aprox. 3 kg |
| Sensores | Cámaras de profundidad | 2 x Intel RealSense D435i, cabeza y pecho |
| Sensores | IMU | IMU de 6 ejes desarrollada internamente |
| Conectividad | Ethernet | 1.000 Mbps |
| Conectividad | USB | Varios puertos USB 3.x |
| Conectividad | Otras interfaces | Varios pines de E/S |
| Periféricos | Salida de 24 V | 24V / 5A |
| Periféricos | Salida de 12 V | 12V / 5A |
| Software | Lenguaje de programación | Compatibilidad con Python |
| Software | API | API de alto y bajo nivel mediante un SDK modular |
| Software | Modelo del robot | Modelo URDF para flujos de trabajo Sim2Real |
| Software | Plataformas de simulación | NVIDIA Isaac Sim, MuJoCo, Gazebo |
| Software | Actualizaciones | Compatibilidad con OTA |
Contenido del paquete
- Robot humanoide LimX Dynamics Oli EDU, premontado
- Documentación completa con manuales de usuario y documentación para desarrolladores
- Acceso al SDK y a las bibliotecas de movimiento
- Ejemplos prácticos para una introducción rápida
- Compatibilidad con plataformas de simulación como NVIDIA Isaac Sim, MuJoCo y Gazebo
- Fuente de alimentación y accesorios necesarios para el funcionamiento
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