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SLAMTEC Aurora LiDARマッピング & ローカリゼーションセンサー、USB-C＋イーサネット＋WiFi、40m@70%範囲、505g

SLAMTEC Aurora LiDARマッピング & ローカリゼーションセンサー、USB-C＋イーサネット＋WiFi、40m@70%範囲、505g

Slamtec

$1,399.00 USD

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バージョンオーロラ

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概要

SLAMTEC Aurora LiDARは、屋内および屋外の位置決めとマッピングのために、LiDAR、双眼視、IMU、および深層学習を統合したマッピングおよびローカリゼーションソリューションです。

Auroraは独立して動作するように設計されており、外部依存関係は必要ありません。

主な特徴

統合センサーおよびコンピュート：2D LiDAR、双眼視、6DOF IMU、およびAIプロセッサを1つのコンパクトなモジュールに統合
3D 6DOF全方向ローカリゼーション機能
ミリメートルレベルの解像度精度、センチメートルレベルのローカリゼーション精度
広いマッピングエリア：>1,000,000 m^2
コンパクトサイズ：手のひらサイズ、500gの重量クラス（記載重量：505g）
表示されている外部インターフェース：1000M Ethernet、WiFi、USB Type C
表示されている外部拡張：BeiDou/GPS/RTK; 外部拡張（GPS/RTK、オドメトリなど）をサポート)
マップ出力表示：同期された2Dレーザーグリッドマップと3Dポイントクラウド出力

統合に関する質問や注文サポートについては、[email protected] or に連絡するか、https://rcdrone.top/.

仕様

電源入力	DC12V-2A (DC5.5x2.1mm)
電力	10W（典型的）
データインターフェース	1 x USB-C（電力供給なし）；1 x イーサネット（RJ45）
ワイヤレス接続	WIFI
重量	505g
動作温度	0°Cから40°C
2Dマップ解像度	2cm/5cm/10cm 調整可能
最大マッピング面積	>1,000,000 m^2
再配置	グローバル再配置をサポート
マップ継続	サポート
マップの読み込みと保存	サポート
マップローカリゼーションモード	レーザー + ビジョン + 慣性ナビゲーションのマルチソース融合
マルチセンサー同期メカニズム	ハードウェア時間同期
LiDAR距離測定	最大範囲 40m@70% 反射率
カメラスペック	双眼魚眼グローバルカメラ、HDRをサポート、FOV 180度、6cmベースライン
カメラフレームレート	典型的な10Hz、15/30Hzはカスタマイズ可能
最大傾斜角	要件なし（2D描画効果を確保するために、傾斜角は30度を超えないことを推奨）

アプリケーション

ヒューマノイドロボット
ロボットアーム
エクソスケルトン
四足ロボット
AGV車両
ARUロボット

マニュアル

ビデオ

詳細

SLAMTEC Aurora LiDAR mapping and localization sensor module on tripod, compact 505g design

Auroraは、LiDAR、双眼視、IMU、およびオンボードコンピューティングを組み合わせて、1つのコンパクトなモジュールで6DOFマッピングと位置特定を提供します。

Close-up of SLAMTEC Aurora sensor body with binocular cameras and top LiDAR window while being held

外部コンピュータに依存せずに電源を入れてマッピングを開始し、その後USB-C、Ethernet、またはWiFiを介してデータと制御のために接続します。

SLAMTEC Aurora key features infographic: LiDAR+vision+IMU, 3D 6DOF, AI, >1,000,000 m² mapping area

マルチセンサー融合により、ミリメートルレベルのマップ解像度とセンチメートルレベルの位置特定精度を実現し、大規模なマッピングを可能にします。

System architecture graphic showing integrated LiDAR, binocular camera, IMU, AI processor, and external expansion ports

統合されたセンシングとコンピューティングにより、統合作業が軽減され、GPS/RTKやオドメトリなどの拡張入力もサポートします。

Banner text for AI + SLAM powered by deep learning, highlighting robust mapping and localization challenges

Point-cloud stability comparison during high-speed motion: Aurora DNN AI enabled vs traditional non-AI solution

Outdoor point-cloud comparison in wind and grass, emphasizing Aurora stability versus traditional positioning loss

Deep-learning feature identification comparison with green feature points versus traditional feature extraction error

3D point cloud visualization splash graphic promoting flexible handheld use and ready-to-work mapping

Indoor/outdoor mapping demo with quadruped robot footage beside real-time point-cloud visualization

Night driving scene with mapping overlay, highlighting localization performance in dark and high-speed conditions

Satellite-style route map highlighting large-area mapping performance over 120 km² and 47.7 km track

長時間の運用や大規模なサイトに対応するため、Auroraは1,000,000 m²を超えるエリアのマッピングをサポートし、マップの保存と継続が可能です。

Synchronized 2D laser grid map and 3D point cloud output for outdoor mapping, displayed side-by-side

Auroraは、クラシックなナビゲーションと3D認識の両方をサポートするために、同期された2Dレーザーグリッドマップと3Dポイントクラウドを出力できます。

Garage mapping example showing 2D laser output and corresponding 3D point cloud output side-by-side

Compact integration graphic with Aurora paired with quadruped robot, wheeled robot platform, robotic arm, and handheld use

Three-step workflow graphic: installation, powering on, and data collection to start mapping quickly

セットアップはシンプルな流れに従います—センサーを取り付け、DC電源を供給し、マッピングまたはローカリゼーションモードのためにデータを収集します。

Feature icons for map load/save, breakpoint resume, multi-source synchronization, low power 10W, and time sync

ハードウェアの時間同期とマップ管理ツールは、センサーとセッション間でデータを整合させるのに役立ちます。

Application scenarios grid: humanoid robots, AGVs, lawn mowers, environmental mapping, GPS-free localization

AGV、四足歩行ロボット、ヒューマノイド、GPSなしの屋内/屋外ローカリゼーションを含むロボティクスおよび自律プロジェクト向けに設計されています。

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