LimX Dynamics Oli EDU

LimX Dynamics Oli EDU

N.º de art.: F27211459

LimX Dynamics Oli EDU

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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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