{"title":"TRON 2","description":null,"products":[{"product_id":"limx-dynamics-tron2-three-in-one","title":"LimX Dynamics TRON2 trois-en-un","description":"\u003cdiv style=\"margin: 24px 0; padding: 22px; background: #f7f7f7; border: 1px solid #dddddd; border-radius: 10px; box-sizing: border-box; font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; color: #333333; line-height: 1.6;\"\u003e \u003cdiv style=\"background: #ffffff; padding: 22px; border-radius: 10px; margin-bottom: 18px; box-sizing: border-box;\"\u003e \u003ch2 style=\"margin: 0 0 14px 0; font-size: 26px; line-height: 1.3; color: #333333;\"\u003eLimX Dynamics TRON2 Three-in-one - Plateforme modulaire 3-en-1 pour la recherche en robotique\u003c\/h2\u003e \u003cp style=\"margin: 0 0 12px 0;\"\u003eLe \u003cstrong\u003eLimX Dynamics TRON2 Three-in-one\u003c\/strong\u003e est une plateforme robotique modulaire destinée à la recherche, à l’IA incarnée et aux applications Vision-Language-Action. Le pack EDU Three-in-one combine trois configurations interchangeables au sein d’un même système : \u003cstrong\u003eSole\u003c\/strong\u003e avec des pieds classiques, \u003cstrong\u003eWheeled Legs\u003c\/strong\u003e avec des jambes motorisées par roues et \u003cstrong\u003eDual Arms\u003c\/strong\u003e pour les tâches de manipulation complexes.\u003c\/p\u003e \u003cp style=\"margin: 0;\"\u003eGrâce à son architecture logicielle ouverte avec ROS1, ROS2, Python et un accès de haut et bas niveau, TRON2 convient aux projets de recherche exigeants, aux flux de travail Sim2Real et au développement d’algorithmes personnalisés de mouvement, de perception et de manipulation.\u003c\/p\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv style=\"background: #ffffff; padding: 22px; border-radius: 10px; margin-bottom: 18px; box-sizing: border-box;\"\u003e \u003ch3 style=\"margin: 0 0 12px 0; font-size: 21px; color: #333333;\"\u003ePlateforme 3-en-1\u003c\/h3\u003e \u003cul style=\"margin: 0; padding-left: 22px;\"\u003e \u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eSole :\u003c\/strong\u003e pieds classiques pour les déplacements basés sur la marche\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eWheeled Legs :\u003c\/strong\u003e jambes motorisées par roues pour des déplacements mobiles rapides\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eDual Arms :\u003c\/strong\u003e système à deux bras pour les applications de manipulation et de VLA\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv style=\"background: #ffffff; padding: 22px; border-radius: 10px; margin-bottom: 18px; box-sizing: border-box;\"\u003e \u003ch3 style=\"margin: 0 0 12px 0; font-size: 21px; color: #333333;\"\u003ePoints forts\u003c\/h3\u003e \u003cul style=\"margin: 0; padding-left: 22px;\"\u003e \u003cli\u003eTrois configurations modulaires interchangeables dans un pack EDU\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e7 DoF par bras et 5 DoF par jambe\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eTête de vision active avec 2 DoF\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eVitesse allant jusqu’à 5 m\/s dans la configuration Wheeled\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eCapacité à franchir des pentes jusqu’à 30°\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eDual Arms avec une envergure de 70 cm et une charge utile totale de 10 kg\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eCaméras RGBD au niveau de la taille, de la tête et des poignets dans la configuration Dual Arms\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eUnité de calcul Intel Core i7-1165G7\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eSDK ouvert avec ROS1, ROS2 et Python\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eModèles URDF pour les flux de travail Sim2Real\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv style=\"background: #ffffff; padding: 22px; border-radius: 10px; margin-bottom: 18px; box-sizing: border-box;\"\u003e \u003ch3 style=\"margin: 0 0 12px 0; font-size: 21px; color: #333333;\"\u003eMobilité et manipulation\u003c\/h3\u003e \u003cp style=\"margin: 0 0 12px 0;\"\u003eLa conception modulaire permet de passer d’une tâche de recherche à une autre. Avec la configuration Wheeled Legs, TRON2 atteint jusqu’à 5 m\/s selon les données du produit et franchit des pentes allant jusqu’à 30°. Pour les tâches de manipulation, deux modules de bras à 7 degrés de liberté chacun sont disponibles.\u003c\/p\u003e \u003cul style=\"margin: 0; padding-left: 22px;\"\u003e \u003cli\u003e5 DoF par jambe\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e7 DoF par bras\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e2 DoF dans la tête de vision active\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eEnvergure des deux bras : 70 cm\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eCharge utile : 5 kg par bras, 10 kg au total\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eRépétabilité : ±0,5 mm\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv style=\"background: #ffffff; padding: 22px; border-radius: 10px; margin-bottom: 18px; box-sizing: border-box;\"\u003e \u003ch3 style=\"margin: 0 0 12px 0; font-size: 21px; color: #333333;\"\u003eCapteurs et puissance de calcul\u003c\/h3\u003e \u003cp style=\"margin: 0 0 12px 0;\"\u003ePour la perception et les calculs d’IA, TRON2 associe une unité de calcul Intel Core i7-1165G7 à une suite de capteurs multimodaux. Selon la configuration, des caméras RGBD sont placées à la taille, sur la tête et aux poignets. Une IMU complète la détection des mouvements.\u003c\/p\u003e \u003cul style=\"margin: 0; padding-left: 22px;\"\u003e \u003cli\u003eIntel Core i7-1165G7, jusqu’à 2,80 GHz\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eCaméra RGBD sur la tête\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eCaméra RGBD à la taille\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eCaméras RGBD aux poignets avec Dual Arms\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eIMU pour la détection des mouvements\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv style=\"background: #ffffff; padding: 22px; border-radius: 10px; margin-bottom: 18px; box-sizing: border-box;\"\u003e \u003ch3 style=\"margin: 0 0 12px 0; font-size: 21px; color: #333333;\"\u003eArchitecture logicielle ouverte\u003c\/h3\u003e \u003cp style=\"margin: 0 0 12px 0;\"\u003eTRON2 est conçu pour les projets de recherche et développement nécessitant un accès direct au système. Le SDK ouvert permet une commande de haut et de bas niveau et prend en charge l’intégration de flux de travail existants en robotique et en IA.\u003c\/p\u003e \u003cul style=\"margin: 0; padding-left: 22px;\"\u003e \u003cli\u003ePrise en charge de ROS1\u003c\/li\u003e \u003cli\u003ePrise en charge de ROS2\u003c\/li\u003e \u003cli\u003ePrise en charge de Python\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eCommande de haut niveau\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eCommande de bas niveau\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eModèles URDF optimisés pour la simulation et le Sim2Real\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv style=\"background: #ffffff; padding: 22px; border-radius: 10px; margin-bottom: 18px; box-sizing: border-box;\"\u003e \u003ch3 style=\"margin: 0 0 12px 0; font-size: 21px; color: #333333;\"\u003eDomaines d’application typiques\u003c\/h3\u003e \u003cul style=\"margin: 0; padding-left: 22px;\"\u003e \u003cli\u003eRecherche en IA incarnée\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eRecherche sur la vision-langage-action\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eManipulation robotique\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eRobotique mobile et locomotion tout-terrain\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eRecherche Sim2Real\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eDéveloppement d’algorithmes de mouvement et de commande personnalisés\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eRecherche et enseignement universitaires\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv style=\"background: #ffffff; padding: 22px; border-radius: 10px; margin-bottom: 18px; box-sizing: border-box;\"\u003e \u003ch3 style=\"margin: 0 0 14px 0; font-size: 21px; color: #333333;\"\u003eCaractéristiques techniques\u003c\/h3\u003e \u003cdiv style=\"overflow-x: auto;\"\u003e \u003ctable style=\"width: 100%; border-collapse: collapse; min-width: 680px;\"\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e\n\u003cth style=\"padding: 11px 12px; background: #478a84; color: #ffffff; text-align: left; border: 1px solid #d5d5d5;\"\u003eCatégorie\u003c\/th\u003e\n\u003cth style=\"padding: 11px 12px; background: #478a84; color: #ffffff; text-align: left; border: 1px solid #d5d5d5;\"\u003eCaractéristique\u003c\/th\u003e\n\u003cth style=\"padding: 11px 12px; background: #478a84; color: #ffffff; text-align: left; border: 1px solid #d5d5d5;\"\u003eValeur\u003c\/th\u003e\n\u003c\/tr\u003e \u003c\/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eSystème\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eProduit\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eLimX Dynamics TRON2 Three-in-one\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eSystème\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eConfigurations\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eSole, Wheeled Legs, Dual Arms\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eCinématique\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eDegrés de liberté par bras\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003e7 DoF\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eCinématique\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eDegrés de liberté par jambe\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003e5 DoF\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eCinématique\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eTête de vision\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003e2 DoF, actifs\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eMobilité\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eVitesse maximale\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eJusqu’à 5 m\/s en configuration Wheeled\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eMobilité\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eCapacité à franchir des pentes\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eJusqu’à 30°\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eManipulation\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eEnvergure des Dual Arms\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003e70 cm\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eManipulation\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eCharge utile par bras\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003e5 kg\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eManipulation\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eCharge utile totale des Dual Arms\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003e10 kg\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003ePrécision\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eRépétabilité\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003e±0,5 mm\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eCapteurs\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eCaméras RGBD\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eTaille, tête et poignets avec Dual Arms\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eCapteurs\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eIMU\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eIntégrée\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003ePuissance de calcul\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eProcesseur\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eIntel Core i7-1165G7\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003ePuissance de calcul\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eFréquence d’horloge\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eJusqu’à 2,80 GHz\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eÉnergie\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eBatterie\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eBatterie au lithium 46,8 V, 9 Ah\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eÉnergie\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eCharge rapide\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eDe 20 % à 80 % en 30 minutes\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eLogiciel\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eSDK\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eSDK ouvert avec accès de haut et de bas niveau\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eLogiciel\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eFrameworks\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eROS1, ROS2, Python\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eLogiciel\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eSimulation\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eModèles URDF pour les flux de travail Sim2Real\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003c\/tbody\u003e \u003c\/table\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv style=\"background: #ffffff; padding: 22px; border-radius: 10px; box-sizing: border-box;\"\u003e \u003ch3 style=\"margin: 0 0 12px 0; font-size: 21px; color: #333333;\"\u003eContenu de la livraison\u003c\/h3\u003e \u003cul style=\"margin: 0; padding-left: 22px;\"\u003e \u003cli\u003e1 x système central TRON2\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e2 x modules de bras (Dual Arms)\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e1 x jeu de jambes à roues (Wheeled Legs)\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e1 x jeu de pieds standard (Sole)\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eBatterie haute performance avec chargeur rapide inclus\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eKit de capteurs complet avec caméras sur la tête, à la taille et aux poignets\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e","brand":"LimX Dynamics","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":66042945798493,"sku":"F27211460","price":38999.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1074\/5649\/5965\/files\/limx-dynamics-tron2-three-in-one-funduino-3769715.png?v=1791482698"},{"product_id":"limx-dynamics-tron2-dual-arm","title":"LimX Dynamics TRON2 à double bras","description":"\u003cdiv style=\"margin: 24px 0; padding: 22px; background: #f7f7f7; border: 1px solid #dddddd; border-radius: 10px; box-sizing: border-box; font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; color: #333333; line-height: 1.6;\"\u003e \u003cdiv style=\"background: #ffffff; padding: 22px; border-radius: 10px; margin-bottom: 18px;\"\u003e \u003ch2 style=\"margin: 0 0 14px 0; font-size: 26px; color: #333333;\"\u003eLimX Dynamics TRON2 Dual Arm - Plateforme de recherche pour la manipulation et la téléopération\u003c\/h2\u003e \u003cp style=\"margin: 0 0 12px 0;\"\u003eLe \u003cstrong\u003eLimX Dynamics TRON2 Dual Arm\u003c\/strong\u003e est une plateforme de recherche spécialisée dans la manipulation physique, la téléopération et l’interaction assistée par l’IA. Deux bras robotisés intégrés, totalisant 14 degrés de liberté, permettent des mouvements complexes et conviennent particulièrement à la recherche sur la Vision-Language-Action, la démonstration humaine et la manipulation robotique.\u003c\/p\u003e \u003cp style=\"margin: 0;\"\u003eLes caméras RGBD situées au niveau de la tête, de la taille et des poignets prennent en charge la perception visuelle. Le SDK ouvert offre un accès de haut et de bas niveau et prend en charge Python, ROS2 ainsi que les flux de travail Sim2Real basés sur l’URDF.\u003c\/p\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv style=\"background: #ffffff; padding: 22px; border-radius: 10px; margin-bottom: 18px;\"\u003e \u003ch3 style=\"margin: 0 0 12px 0; font-size: 21px;\"\u003ePoints forts\u003c\/h3\u003e \u003cul style=\"margin: 0; padding-left: 22px;\"\u003e \u003cli\u003e14 degrés de liberté au total, 7 DoF par bras\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eDesign sphérique des poignets pour des mouvements complexes dans des espaces exigus\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eLatence de téléopération d’environ 100 ms\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eVitesse de l’effecteur jusqu’à 5 m\/s\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eAccélération de l’effecteur jusqu’à 36 m\/s²\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eCaméras RGBD au niveau de la tête, de la taille et des poignets\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eIntel Core i7-1165G7 de 11e génération\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eSDK ouvert avec accès de haut et de bas niveau\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eCompatibilité Python et ROS2\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eModèles URDF pour les flux de travail Sim2Real\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv style=\"background: #ffffff; padding: 22px; border-radius: 10px; margin-bottom: 18px;\"\u003e \u003ch3 style=\"margin: 0 0 12px 0; font-size: 21px;\"\u003eManipulation à deux bras et téléopération\u003c\/h3\u003e \u003cp style=\"margin: 0 0 12px 0;\"\u003eLes deux bras disposent chacun de 7 degrés de liberté. Le design sphérique des poignets permet des mouvements flexibles et des manœuvres dans des environnements exigus. Une latence de téléopération annoncée d’environ 100 ms permet une commande directe pour les données de démonstration et les tâches de recherche.\u003c\/p\u003e \u003cul style=\"margin: 0; padding-left: 22px;\"\u003e \u003cli\u003e7 DoF par bras\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e14 DoF dans le système à deux bras\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eLatence de téléopération : env. 100 ms\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eVitesse maximale de l’effecteur : 5 m\/s\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eAccélération maximale de l’effecteur : 36 m\/s²\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv style=\"background: #ffffff; padding: 22px; border-radius: 10px; margin-bottom: 18px;\"\u003e \u003ch3 style=\"margin: 0 0 12px 0; font-size: 21px;\"\u003eÉcosystème ouvert pour les développeurs\u003c\/h3\u003e \u003cul style=\"margin: 0; padding-left: 22px;\"\u003e \u003cli\u003eCommande de haut niveau\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eCommande de bas niveau\u003c\/li\u003e \u003cli\u003ePrise en charge de Python\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eCompatibilité ROS2\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eModèles URDF optimisés pour les flux de travail Sim2Real\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv style=\"background: #ffffff; padding: 22px; border-radius: 10px; margin-bottom: 18px;\"\u003e \u003ch3 style=\"margin: 0 0 12px 0; font-size: 21px;\"\u003eDomaines d’application typiques\u003c\/h3\u003e \u003cul style=\"margin: 0; padding-left: 22px;\"\u003e \u003cli\u003eRecherche Vision-Language-Action\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eManipulation robotique\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eTéléopération et données de démonstration humaine\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eEntraînement de modèles d’IA pour l’interaction physique\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eVision par ordinateur et planification des mouvements\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eRecherche Sim2Real\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eRecherche et enseignement universitaires\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv style=\"background: #ffffff; padding: 22px; border-radius: 10px; margin-bottom: 18px;\"\u003e \u003ch3 style=\"margin: 0 0 14px 0; font-size: 21px;\"\u003eCaractéristiques techniques\u003c\/h3\u003e \u003cdiv style=\"overflow-x: auto;\"\u003e \u003ctable style=\"width: 100%; border-collapse: collapse; min-width: 680px;\"\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e\n\u003cth style=\"padding: 11px 12px; background: #478a84; color: #ffffff; text-align: left; border: 1px solid #d5d5d5;\"\u003eCatégorie\u003c\/th\u003e\n\u003cth style=\"padding: 11px 12px; background: #478a84; color: #ffffff; text-align: left; border: 1px solid #d5d5d5;\"\u003eCaractéristique\u003c\/th\u003e\n\u003cth style=\"padding: 11px 12px; background: #478a84; color: #ffffff; text-align: left; border: 1px solid #d5d5d5;\"\u003eIndication\u003c\/th\u003e\n\u003c\/tr\u003e \u003c\/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eCinématique\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eDegrés de liberté au total\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003e14 DoF\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eCinématique\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eDegrés de liberté par bras\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003e7 DoF\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eCinématique\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003ePoignet\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eDesign sphérique\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eManipulation\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eVitesse maximale de l’effecteur\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003e5 m\/s\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eManipulation\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eAccélération maximale de l’effecteur\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003e36 m\/s²\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eTéléopération\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eLatence\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eenv. 100 ms\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eCapteurs\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eCaméras RGBD\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eTête, taille et poignets\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003ePuissance de calcul\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eProcesseur\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eIntel Core i7-1165G7 de 11e génération\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eÉnergie\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eBatterie\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eBatterie au lithium 46,8 V\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eÉnergie\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eCharge rapide\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eDe 20 % à 80 % en 30 minutes\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eLogiciel\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eSDK\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eSDK ouvert\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eLogiciel\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eCommande\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eAccès de haut et de bas niveau\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eLogiciel\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eCompatibilité\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003ePython, ROS2\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eLogiciel\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eSimulation\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eModèles URDF optimisés pour les flux de travail Sim2Real\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003c\/tbody\u003e \u003c\/table\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv style=\"background: #ffffff; padding: 22px; border-radius: 10px;\"\u003e \u003ch3 style=\"margin: 0 0 12px 0; font-size: 21px;\"\u003eContenu de la livraison\u003c\/h3\u003e \u003cul style=\"margin: 0; padding-left: 22px;\"\u003e \u003cli\u003e1 système central TRON2\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e2 modules de bras intégrés avec chacun 7 DoF\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eKit de capteurs complet, comprenant des caméras RGBD dédiées aux poignets\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eBatterie haute performance\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eChargeur rapide\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e","brand":"LimX Dynamics","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":66042946781533,"sku":"F27211461","price":26999.01,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1074\/5649\/5965\/files\/limx-dynamics-tron2-dual-arm-funduino-6977588.png?v=1791482699"},{"product_id":"limx-dynamics-tron2-two-in-one","title":"LimX Dynamics TRON2 deux-en-un","description":"\u003cdiv style=\"margin: 24px 0; padding: 22px; background: #f7f7f7; border: 1px solid #dddddd; border-radius: 10px; box-sizing: border-box; font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; color: #333333; line-height: 1.6;\"\u003e \u003cdiv style=\"background: #ffffff; padding: 22px; border-radius: 10px; margin-bottom: 18px; box-sizing: border-box;\"\u003e \u003ch2 style=\"margin: 0 0 14px 0; font-size: 26px; line-height: 1.3; color: #333333;\"\u003eLimX Dynamics TRON2 two-in-one - Plateforme modulaire pour la recherche en robotique mobile\u003c\/h2\u003e \u003cp style=\"margin: 0 0 12px 0;\"\u003eLe \u003cstrong\u003eLimX Dynamics TRON2 two-in-one\u003c\/strong\u003e est une plateforme de recherche modulaire dédiée au développement d’algorithmes modernes de locomotion et de navigation. Le système combine deux modes de déplacement spécialisés au sein d’une même plateforme : \u003cstrong\u003eSole\u003c\/strong\u003e pour la locomotion basée sur la marche et la montée d’escaliers, ainsi que \u003cstrong\u003eWheeled Legs\u003c\/strong\u003e pour une mobilité rapide et efficace assistée par roues.\u003c\/p\u003e \u003cp style=\"margin: 0;\"\u003eAvec une vitesse allant jusqu’à 5 m\/s dans la configuration Wheeled, une charge utile allant jusqu’à 30 kg sur sol plat, une capacité à gravir des pentes de 30° et un environnement Sim2Real ouvert, TRON2 two-in-one convient à la recherche sur la robotique mobile, la perception, la navigation et l’IA incarnée.\u003c\/p\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv style=\"background: #ffffff; padding: 22px; border-radius: 10px; margin-bottom: 18px; box-sizing: border-box;\"\u003e \u003ch3 style=\"margin: 0 0 12px 0; font-size: 21px; color: #333333;\"\u003ePlateforme 2-en-1\u003c\/h3\u003e \u003cul style=\"margin: 0; padding-left: 22px;\"\u003e \u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eSole :\u003c\/strong\u003e pieds standard pour une marche précise et la montée d’escaliers\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eWheeled Legs :\u003c\/strong\u003e jambes motorisées par roues pour une locomotion mobile rapide\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv style=\"background: #ffffff; padding: 22px; border-radius: 10px; margin-bottom: 18px; box-sizing: border-box;\"\u003e \u003ch3 style=\"margin: 0 0 12px 0; font-size: 21px; color: #333333;\"\u003ePoints forts\u003c\/h3\u003e \u003cul style=\"margin: 0; padding-left: 22px;\"\u003e \u003cli\u003eDeux configurations de locomotion modulaires interchangeables\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e5 degrés de liberté par jambe\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eTête active avec 2 DoF\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eJusqu’à 5 m\/s en configuration Wheeled\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eJusqu’à 30 kg de charge utile sur sol plat\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eFranchissement de pentes jusqu’à 30°\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eCaméras RGBD sur la tête et la taille\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eIntel Core i7-1165G7 de 11e génération\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eBatterie 46,8 V de 9 Ah\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eCharge rapide de 20 % à 80 % en 30 minutes\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eSDK ouvert pour les projets de recherche et développement\u003c\/li\u003e \u003cli\u003ePrise en charge de Gazebo, MuJoCo et NVIDIA Isaac Sim\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv style=\"background: #ffffff; padding: 22px; border-radius: 10px; margin-bottom: 18px; box-sizing: border-box;\"\u003e \u003ch3 style=\"margin: 0 0 12px 0; font-size: 21px; color: #333333;\"\u003eMobilité et capacité tout-terrain\u003c\/h3\u003e \u003cp style=\"margin: 0 0 12px 0;\"\u003eGrâce au changement entre Sole et Wheeled Legs, TRON2 two-in-one peut couvrir différentes tâches de recherche. La configuration Sole est conçue pour la mobilité basée sur la marche et la montée d’escaliers. La configuration Wheeled combine une mécanique de jambes à une locomotion assistée par roues pour atteindre des vitesses supérieures.\u003c\/p\u003e \u003cul style=\"margin: 0; padding-left: 22px;\"\u003e \u003cli\u003eVitesse maximale : jusqu’à 5 m\/s dans la configuration Wheeled\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eCharge utile : jusqu’à 30 kg sur sol plat\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eFranchissement de pentes : jusqu’à 30°\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e5 DoF par jambe\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e2 DoF dans la tête active\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv style=\"background: #ffffff; padding: 22px; border-radius: 10px; margin-bottom: 18px; box-sizing: border-box;\"\u003e \u003ch3 style=\"margin: 0 0 12px 0; font-size: 21px; color: #333333;\"\u003eCapteurs et puissance de calcul\u003c\/h3\u003e \u003cp style=\"margin: 0 0 12px 0;\"\u003eLes caméras RGBD au niveau de la tête et de la taille prennent en charge la perception en temps réel et la détection des obstacles. Un processeur Intel Core i7-1165G7 de 11e génération est disponible pour le traitement directement sur le robot.\u003c\/p\u003e \u003cul style=\"margin: 0; padding-left: 22px;\"\u003e \u003cli\u003eCaméra RGBD au niveau de la tête\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eCaméra RGBD au niveau de la taille\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eIntel Core i7-1165G7\u003c\/li\u003e \u003cli\u003ePuissance de calcul embarquée pour la perception, la navigation et l’inférence\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv style=\"background: #ffffff; padding: 22px; border-radius: 10px; margin-bottom: 18px; box-sizing: border-box;\"\u003e \u003ch3 style=\"margin: 0 0 12px 0; font-size: 21px; color: #333333;\"\u003eArchitecture logicielle ouverte et Sim2Real\u003c\/h3\u003e \u003cp style=\"margin: 0 0 12px 0;\"\u003eLe SDK ouvert prend en charge le flux de travail, de la collecte de données et de la simulation au transfert vers le matériel réel. TRON2 two-in-one convient ainsi au développement et à l’expérimentation de vos propres algorithmes de navigation, de mouvement et d’IA.\u003c\/p\u003e \u003cul style=\"margin: 0; padding-left: 22px;\"\u003e \u003cli\u003eSDK entièrement ouvert\u003c\/li\u003e \u003cli\u003ePrise en charge de Gazebo\u003c\/li\u003e \u003cli\u003ePrise en charge de MuJoCo\u003c\/li\u003e \u003cli\u003ePrise en charge de NVIDIA Isaac Sim\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eFlux de travail Sim2Real, de l’entraînement à l’inférence sur le matériel\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv style=\"background: #ffffff; padding: 22px; border-radius: 10px; margin-bottom: 18px; box-sizing: border-box;\"\u003e \u003ch3 style=\"margin: 0 0 12px 0; font-size: 21px; color: #333333;\"\u003eDomaines d’utilisation typiques\u003c\/h3\u003e \u003cul style=\"margin: 0; padding-left: 22px;\"\u003e \u003cli\u003eRecherche en robotique mobile\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eAlgorithmes de locomotion et de navigation\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eMontée d’escaliers et mobilité basée sur la marche\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eMobilité à grande vitesse assistée par roues\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eIA incarnée\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eDéveloppement Sim2Real\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eRecherche et enseignement universitaires\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003cdiv style=\"background: #ffffff; padding: 22px; border-radius: 10px; margin-bottom: 18px; box-sizing: border-box;\"\u003e \u003ch3 style=\"margin: 0 0 14px 0; font-size: 21px; color: #333333;\"\u003eCaractéristiques techniques\u003c\/h3\u003e \u003cdiv style=\"overflow-x: auto;\"\u003e \u003ctable style=\"width: 100%; border-collapse: collapse; min-width: 680px;\"\u003e \u003cthead\u003e \u003ctr\u003e\n\u003cth style=\"padding: 11px 12px; background: #478a84; color: #ffffff; text-align: left; border: 1px solid #d5d5d5;\"\u003eCatégorie\u003c\/th\u003e\n\u003cth style=\"padding: 11px 12px; background: #478a84; color: #ffffff; text-align: left; border: 1px solid #d5d5d5;\"\u003eCaractéristique\u003c\/th\u003e\n\u003cth style=\"padding: 11px 12px; background: #478a84; color: #ffffff; text-align: left; border: 1px solid #d5d5d5;\"\u003eIndication\u003c\/th\u003e\n\u003c\/tr\u003e \u003c\/thead\u003e \u003ctbody\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eSystème\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eProduit\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eLimX Dynamics TRON2 two-in-one\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eSystème\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eConfigurations\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eSole, Wheeled Legs\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eCinématique\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eDegrés de liberté par jambe\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003e5 DoF\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eCinématique\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eTête active\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003e2 DoF\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eMobilité\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eVitesse maximale\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eJusqu’à 5 m\/s en configuration Wheeled\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eMobilité\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eCharge utile\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eJusqu’à 30 kg sur sol plat\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eMobilité\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eCapacité à gravir des pentes\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eJusqu’à 30°\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eCapteurs\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eCaméras RGBD\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eTête et taille\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003ePuissance de calcul\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eProcesseur\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eIntel Core i7-1165G7 de 11e génération\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eÉnergie\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eBatterie\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003e46,8 V, 9 Ah\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eÉnergie\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eCharge rapide\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eDe 20 % à 80 % en 30 minutes\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eLogiciel\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eSDK\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eSDK entièrement ouvert\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eLogiciel\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eSimulation\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; 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