{"product_id":"limx-dynamics-oli-edu","title":"LimX Dynamics Oli EDU","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 Oli EDU - Robot humanoïde pour la recherche, l'enseignement et l'IA incarnée\u003c\/h2\u003e \u003cp style=\"margin: 0 0 12px 0;\"\u003eLe \u003cstrong\u003eLimX Dynamics Oli EDU\u003c\/strong\u003e est un robot humanoïde complet destiné à l'éducation, à la recherche et à l'IA incarnée. Avec une hauteur d'environ 165 cm, 31 degrés de liberté et une architecture logicielle ouverte, il offre une plateforme performante pour l'apprentissage par renforcement, le développement robotique et les expériences d'IA avancées.\u003c\/p\u003e \u003cp style=\"margin: 0;\"\u003eDeux caméras de profondeur Intel RealSense D435i, une IMU à 6 axes développée en interne ainsi que de nombreuses interfaces prennent en charge la perception et l'extensibilité du système. Grâce aux API de haut et de bas niveau, à la prise en charge de Python et à un SDK modulaire, l'Oli EDU peut être intégré à différents environnements de recherche et de développement.\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;\"\u003ePoints forts\u003c\/h3\u003e \u003cul style=\"margin: 0; padding-left: 22px;\"\u003e \u003cli\u003e31 degrés de liberté pour les mouvements de l'ensemble du corps et la manipulation\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eEnviron 165 cm de hauteur pour un poids maximal de 55 kg, batterie comprise\u003c\/li\u003e \u003cli\u003e2 x Intel RealSense D435i pour la perception de la profondeur\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eIMU à 6 axes développée en interne\u003c\/li\u003e \u003cli\u003ePrise en charge complète de Python\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eAPI de haut et de bas niveau via un SDK modulaire\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eModèle URDF pour les workflows Sim2Real\u003c\/li\u003e \u003cli\u003ePrise en charge de NVIDIA Isaac Sim, MuJoCo et Gazebo\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eEthernet Gigabit, plusieurs ports USB 3.x et diverses broches d'E\/S\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eSorties d'alimentation 12 V et 24 V pour les périphériques externes\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;\"\u003eL'Oli EDU est conçu pour le développement de l'intelligence incarnée et d'applications robotiques complexes. Le SDK modulaire fournit des API de haut et de bas niveau. Python est entièrement pris en charge.\u003c\/p\u003e \u003cp style=\"margin: 0 0 12px 0;\"\u003eUn modèle URDF précis prend en charge les workflows Sim2Real. Les algorithmes peuvent être entraînés dans des environnements de simulation, puis transférés sur le robot physique.\u003c\/p\u003e \u003cul style=\"margin: 0; padding-left: 22px;\"\u003e \u003cli\u003eNVIDIA Isaac Sim\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eMuJoCo\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eGazebo\u003c\/li\u003e \u003cli\u003ePrise en charge de l'OTA pour les mises à jour logicielles\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;\"\u003eExtensibilité et interfaces\u003c\/h3\u003e \u003cp style=\"margin: 0 0 12px 0;\"\u003ePour les montages de recherche et les capteurs supplémentaires, l’Oli EDU fournit différentes interfaces de données et d’alimentation. Les appareils externes tels que des capteurs supplémentaires ou des systèmes LiDAR peuvent être connectés via USB, Ethernet, des broches d’E\/S et les sorties 12 V ou 24 V disponibles.\u003c\/p\u003e \u003cul style=\"margin: 0; padding-left: 22px;\"\u003e \u003cli\u003eEthernet à 1 000 Mbps\u003c\/li\u003e \u003cli\u003ePlusieurs ports USB 3.x\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eDiverses broches d’E\/S\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eSortie 24 V \/ 5 A pour périphériques\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eSortie 12 V \/ 5 A pour périphériques\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 sur l’IA incarnée\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eApprentissage par renforcement\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eEnseignement universitaire et formation en robotique\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eRecherche Sim2Real\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eDéveloppement d’algorithmes de mouvement et de commande humanoïdes\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eIntégration de capteurs et de périphériques supplémentaires\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eExpériences en IA et robotique avec accès de haut et de bas niveau\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;\"\u003eDonnées générales\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eHauteur\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eenv. 165 cm\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eDonnées générales\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003ePoids\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003e≤ 55 kg, batterie comprise\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 au total\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003e31 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;\"\u003eBras\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003e7 DoF par bras\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;\"\u003eJambes\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003e6 DoF par jambe\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;\"\u003eHanche\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003e3 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\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;\"\u003ePerformances\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;\"\u003eenv. 5 km\/h\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003ePerformances\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;\"\u003eenv. 3 kg\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 de profondeur\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003e2 x Intel RealSense D435i, tête et torse\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;\"\u003eIMU à 6 axes développée en interne\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eConnectivité\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eEthernet\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003e1 000 Mbps\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eConnectivité\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eUSB\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003ePlusieurs ports USB 3.x\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eConnectivité\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eAutres interfaces\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eDiverses broches d’E\/S\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003ePériphériques\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eSortie 24 V\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003e24V \/ 5A\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003ePériphériques\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eSortie 12 V\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003e12V \/ 5A\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eLogiciels\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eLangage de programmation\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003ePrise en charge de Python\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eLogiciels\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eAPI\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eAPI de haut et de bas niveau via un SDK modulaire\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eLogiciels\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eModèle du robot\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eModèle URDF pour les workflows Sim2Real\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eLogiciels\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003ePlateformes de simulation\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eNVIDIA Isaac Sim, MuJoCo, Gazebo\u003c\/td\u003e \u003c\/tr\u003e \u003ctr\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eLogiciels\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003eMises à jour\u003c\/td\u003e \u003ctd style=\"padding: 10px 12px; border: 1px solid #dddddd;\"\u003ePrise en charge des mises à jour OTA\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\u003eRobot humanoïde LimX Dynamics Oli EDU, prémonté\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eDocumentation complète avec manuels d’utilisation et documentation pour développeurs\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eAccès au SDK et aux bibliothèques de mouvements\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eExemples pratiques pour une prise en main rapide\u003c\/li\u003e \u003cli\u003ePrise en charge de plateformes de simulation telles que NVIDIA Isaac Sim, MuJoCo et Gazebo\u003c\/li\u003e \u003cli\u003eBloc d’alimentation et accessoires nécessaires au fonctionnement\u003c\/li\u003e \u003c\/ul\u003e \u003c\/div\u003e \u003c\/div\u003e","brand":"LimX Dynamics","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":66042945569117,"sku":"F27211459","price":84999.0,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1074\/5649\/5965\/files\/limx-dynamics-oli-edu-funduino-4530047.png?v=1791482693","url":"https:\/\/funduino.com\/fr\/products\/limx-dynamics-oli-edu","provider":"Funduino","version":"1.0","type":"link"}