SLAMTEC Aurora S KI-Raumwahrnehmungssystem für ROS1/ROS2 Kartierung, Navigation & 3D-Rekonstruktion

Name: SLAMTEC Aurora S KI-Raumwahrnehmungssystem für ROS1/ROS2 Kartierung, Navigation & 3D-Rekonstruktion
Brand: Slamtec
SKU: 6000301833-1
Price: 1323.80 USD
Availability: InStock

SLAMTEC Aurora S KI-Raumwahrnehmungssystem für ROS1/ROS2 Kartierung, Navigation & 3D-Rekonstruktion

Slamtec

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Überblick

SLAMTEC Aurora S ist ein integriertes KI-Raumwahrnehmungssystem, das für verkörperte Intelligenz entwickelt wurde und sofort einsatzbereite 3D-Wahrnehmung, Kartierung und semantisches Verständnis für Robotik und intelligente Agenten bietet. Durch die Integration von Vision, inertialer Navigation und SLAMTECs selbst entwickelten AI-VSLAM-Technologien liefert es direkt Kartierungs- und Positionierungsergebnisse und unterstützt ROS1 und ROS2 für Kartierungs- und Navigations-Workflows.

Aurora S ist Teil der Insight-Serie von SLAMTEC. Es ist darauf ausgelegt, Integrations- und Entwicklungsbarrieren zu senken und die Bereitstellung intelligenter Anwendungen zu beschleunigen.

Hauptmerkmale

Eingebaute Algorithmus-Rechenleistung zur direkten Ausgabe von Kartierungs- und Positionierungsergebnissen
AI-VSLAM-Engine zur Erfüllung anspruchsvoller Anforderungen
180° Fisheye-Ultraweitwinkel-Ansicht Farbkamera
120° Ultraweitwinkel Binokulare Tiefenwahrnehmung
Pixelgenaues semantisches Verständnis für die Echtzeiterkennung von nahezu 100 Objekten
Multimodale Tiefenfusion zur einfachen Erstellung semantischer Karten
Ein-Klick hochpräzise 3D-Rekonstruktion, mit Unterstützung für verschiedene 3DGS Lösungen
Entwickelt für verkörperte Intelligenz; nahtlose Integration mit verschiedenen VLA/VLN Trainingssystemen
Hochgradig offene Plattform; unterstützt mehrere SDKs, einschließlich C++ und ROS1/ROS2
Echtzeit-Schleifenschlusskorrektur und genaue, zuverlässige Re-Lokalisierung; eingebaute Online-Kartenschleifenschlusserkennung und Re-Lokalisierungsfähigkeiten, die keine externe Rechenleistung erfordern; korrigiert automatisch Kartierungsfehler
Plug-and-Play; keine externen Abhängigkeiten erforderlich

Ausgaben und Kartierungsfähigkeiten

3D-Punktwolkenkarte
6DoF räumliche Positionierung
Dichte Tiefenkarte
Objektsegmentierungskarte
Semantische Kartenerstellung
Gibt direkt eine 3D-schattierte Punktwolke aus
PhotoReal Map (Aurora-erstellte dichte Texturkarten)
Echtzeit-AI-Objekterkennung und semantische Segmentierung

Spezifikationen

Produkt	SLAMTEC Aurora S (Integriertes AI-Raumwahrnehmungssystem)
Farbkamera Blickwinkel	180° (Fischaugen, ultra-weiter Blickwinkel)
Binokulare Tiefenwahrnehmung	120° (ultra-weiter Winkel)
Sichtfeld	Bis zu 120° ultra-weites Sichtfeld; HFOV 120°
Bildrate	15FPS
Semantische Erkennung	Echtzeiterkennung von fast 100 Objekten
Stromversorgungsoptionen	DC9-24V Stromversorgung oder USB Type-C PD 3.0
Verkabelte Schnittstelle (angezeigt)	Ethernet
SDK / Softwareunterstützung (angezeigt)	C++, ROS1, ROS2

Dokumente

Tutorials:SLAMTEC AuroraS

Für Integrationshilfe oder Fragen vor dem Kauf kontaktieren Sie [email protected] oder besuchen Sie https://rcdrone.top/.

Details

ROS-series mobile robots compatible with SLAMTEC Aurora S for ROS mapping and navigation integration

Aurora S passt zu gängigen ROS-Roboterplattformen für eine schnellere Inbetriebnahme in Mapping- und Navigationsprojekten.

SLAMTEC Aurora S integrated AI spatial perception system for embodied intelligence, hero banner

Aurora S kombiniert Sensorik und Onboard-Computing, um einsatzbereite räumliche Wahrnehmung für Roboter und Agenten zu liefern.

SLAMTEC Aurora S key feature icons: AI-VSLAM, fisheye camera, binocular depth, semantics, open SDKs

Kernfähigkeiten umfassen Onboard AI‑VSLAM, ultraweites Sichtfeld, dichte Tiefenwahrnehmung, semantisches Verständnis und offenen SDK-Zugang.

Aurora S device render showing front cameras and compact enclosure for AI spatial perception

Ein kompaktes, eigenständiges Modul, das direkt Mapping- und Positionierungsergebnisse ausgibt.

ROS1 and ROS2 support graphic for Aurora S mapping and navigation workflows on a laptop

Native Unterstützung für ROS1 und ROS2 hilft, Aurora S in bestehende Mapping- und Navigationsstacks zu integrieren.

Built-in algorithms and computing power overview for Aurora S: point cloud, 6DoF pose, depth, SDK

Die Onboard-Verarbeitung erzeugt Ausgaben wie 6DoF-Position, Punktwolken, Tiefenkarten und Segmentierung ohne zusätzlichen Rechenaufwand.

PhotoReal Map comparison: traditional SLAM point cloud vs Aurora-built dense textured maps

PhotoReal Map fügt dichte Texturabbildung für eine lesbarere, fotorealistische Szenenrekonstruktion hinzu.

Next-generation AI-VSLAM comparison with feature points in an indoor scene versus traditional extraction

AI‑VSLAM ist darauf ausgelegt, in herausfordernden Umgebungen robust zu bleiben, in denen herkömmliche Merkmalsextraktion Schwierigkeiten haben kann.

Anti-interference SLAM comparison point clouds showing positioning loss in traditional solutions

Verbesserte Anti-Interferenz-Leistung unterstützt stabileres Tracking und Mapping in komplexen Bedingungen.

Real-time loop closure correction and re-localization point cloud map for Aurora S AI-VSLAM

Echtzeit-Schleifenschluss und Re-Lokalisierung korrigieren automatisch Drift, um Karten konsistent zu halten.

Dense depth perception examples with RGB view and aligned depth heatmap output

Dichte Tiefenausgabe stimmt mit RGB-Daten überein, um zuverlässiges Hindernisverständnis und 3D-Rekonstruktion zu unterstützen.

Aurora S outputs: 3D shaded point cloud and up to 120° ultra-wide field of view visualization

Erzeugen Sie schattierte 3D-Punktwolken, während Sie ein weites Sichtfeld für die Indoor-Navigation und -Erfassung beibehalten.

Real-time AI object recognition and semantic segmentation examples with pixel-level labeled objects

Die semantische Segmentierung auf Pixelebene ermöglicht die Echtzeiterkennung zur Erstellung höherwertiger semantischer Karten.

Semantic map construction example with labeled household objects like table, laptop, chairs, sink, bed

Der Aufbau semantischer Karten kennzeichnet Objekte in der Umgebung, um eine intelligentere Planung und Interaktion zu unterstützen.

Aurora S plug-and-play enclosure showing ports and power options for DC 9–24V or USB-C PD 3.0

Einfache Verkabelung und flexible Stromversorgungsoptionen erleichtern die Bereitstellung für Prototypen und Feldroboter.

Open platform support icons for C++, Python, macOS, and ROS1/ROS2 plus 3DGS scene reconstruction

Eine hochgradig offene Plattform mit ROS- und SDK-Optionen hilft, Aurora S mit bestehenden Tools und Pipelines zu verbinden.

Windows PC client debugging software screen for viewing trajectories and 3D point clouds

Ein Windows-Client unterstützt die Visualisierung und das Debugging von Trajektorien und Punktwolken-Ergebnissen während der Entwicklung.

Compatibility graphic: supports Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, industrial PCs, and common ROS robot bases

Breite Hardware-Kompatibilität unterstützt die Bereitstellung auf SBCs, Edge-AI-Boards und Industriecomputern.

Use cases in the ROS environment slide showing ROS1/ROS2 SDK examples and a point cloud mapping visualization.

ROS1- und ROS2-SDK-Beispiele helfen Ihnen, die Merkmale der Binokularkamera zu visualisieren und die Kartierungsergebnisse mit vorkonfigurierten Startdateien zu überprüfen.

Application scenarios graphic for SLAMTEC Aurora S spatial perception system, including humanoid robots, robot dogs, AGVs and autonomous shū

Das SLAMTEC Aurora S Raumwahrnehmungssystem eignet sich für Plattformen wie humanoide Roboter, Roboterhunde, Outdoor-Roboter, AGV/AMR-Industrieroboter, digitale Zwillinge und autonomes Fahren mit niedriger Geschwindigkeit.

Gift information screen with tutorial link, course folders, ROS course files, and documentation for SLAMTEC Aurora S

SLAMTEC Aurora S wird mit einem Tutorial-Link sowie organisierten Grundkursen, ROS-Kursen und Dokumentationsdateien für Einrichtung und Lernen geliefert.

Aurora series parameter comparison table for SLAMTEC Aurora S, listing mapping area, relocalization, camera and LiDAR specs

Die Spezifikationen der Aurora-Serie umfassen maximale Kartierungsfläche, globale Relokalisierungsgenauigkeit, Multi-Sensor-Zeitsynchronisation und Kamera/LiDAR-Optionen für Robotik-Kartierung und Navigation.