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Artigo n.º:
188371236
Yahboom MicroROS Robot AI Visual Machine PC Control ROS2 AI Visual Recognition, SLAM Mapping Navigation Face Detection OpenCV WiFi Web Camera Module,
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188371236
€ 378
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Produtos 100% Originais
Certificação PCI DSS
Certificação ISO 27001
O que se Destaca
AI Visual Recognition
Utilizes advanced AI algorithms for accurate face detection and recognition, enhancing user interaction and security, making it ideal for educational and research purposes.
SLAM Mapping
Advanced SLAM technology enables efficient navigation and obstacle avoidance, ensuring smooth operation in dynamic environments, perfect for robotics enthusiasts and developers.
App Control
The user-friendly app interface offers seamless video control and monitoring, allowing users to easily manage the robot's functions remotely, adding convenience and versatility.
Detalhes do produto
| Brand Name | Yahboom |
| Toy Figure Type | Interactive Gaming Figure |
| character | Programming robot kit |
| Model Name | AI Visual Version |
| Model Number | AI Visual Version |
| Country Of Origin | China |
| Customer Package Type | Not Certified |
| Edition | AI Visual Version |
| Number of Packs | 1 |
| Model Series | MicroROS |
| Age Range Description | Kid |
| Included Components | microros robot |
| Manufacturer | Yahboom |
| Manufacturer Part Number | microros robot |
| Set Name | MicroROS |
| Item Dimensions L x W x H | 20L x 15W x 12.5H centimetres |
| Item Dimensions | 6.4 x 5.1 x 5.1 centimetres |
| Manufacturer recommended age | 8 - 10 years |
| Number of Pieces | 1 |
| Size | 2.5 inches (6.4 cm) |
| Scale | full-size |
| Theme | Science Fiction |
| Colour | White |
| Collection Name | MicroROS |
| Style | Modern |
| Is Assembly Required | Yes |
| Special Features | Durable |
| Are Batteries Required | Yes |
| Number of Batteries | 1 9V batteries required. (included) |
| Is Autographed | No |
| Play Activity Location | Tabletop |
| Recommended Uses For Product | Educational use, STEM learning, Robotics projects, Classroom activities, DIY robotics, Hobbyist use |
| Supported Battery Types | 7.4V large-capacity battery |
| Educational Objective | Learn ROS robot programming knowledge |
| Operation Mode | Automatic |
| Power Source | battery |
| Material Type | Aluminium |
| Outer Material | Metal |
| Finish Type | Glossy |
| Inner Material | Metal |
Quem Deverá Comprar?
-
Robotics Enthusiasts
Ideal for hobbyists seeking an engaging platform to experiment with AI and robotics technologies.
-
Educational Use
Perfect for students and educators to teach concepts of AI, robotics, and programming in a hands-on manner.
-
Developers and Researchers
Useful for developers interested in building and testing AI applications with ROS2 and visual recognition capabilities.
-
Casual Users
Not suited for users looking for a simple, plug-and-play robot without technical involvement.
DESCRIÇÃO DO PRODUTO
Yahboom MicroROS Robot AI Visual Machine PC Control ROS2 AI Visual Recognition, SLAM Mapping Navigation Face Detection OpenCV WiFi Web Camera Module, APP Video Control
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Perguntas e respostas do cliente
-
Pergunta:
Como comprar Yahboom MicroROS Robot AI Visual Machine PC Control online na Ubuy?
Resposta: É fácil comprar Yahboom MicroROS Robot AI Visual Machine PC Control online na Ubuy.. Você só precisa procurar o produto, escolher a forma de envio na hora de finalizar a compra e receber no seu endereço. -
Pergunta:
Yahboom MicroROS Robot AI Visual Machine PC Control está disponível para compras online em Portugal?
Resposta: Sim, na Ubuy Portugal este produto está disponível para você comprar a um preço razoável.. O Yahboom MicroROS Robot AI Visual Machine PC Control não está disponível localmente, mas você pode confiar em nós com nossos serviços de remessa expressa. -
Pergunta:
Quanto tempo leva para receber o produto após fazer o pedido?
Resposta: O tempo de entrega do seu produto encomendado varia de acordo com o que você pediu e o método de envio que você escolheu.. O tempo estimado de entrega é mencionado durante o processo de checkout, portanto, fique despreocupado ao fazer compras.
Yahboom Robots AI Visual Version Editorial Review
The Yahboom MicroROS Robot showcases a compelling blend of advanced robotics features powered by ROS2 technology, equipped with capabilities such as AI visual recognition, SLAM mapping, and face detection. This product primarily appeals to tech enthusiasts and educational institutions seeking hands-on experience with robotics and artificial intelligence. Users report a steep learning curve due to the complexity the system presents, but those who invest the time find it rewarding and beneficial for developing their understanding of robotic applications. The robot's capabilities in visual recognition and SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) are commendable, allowing for versatile applications in navigation and environmental mapping. The integration of OpenCV enhances its visual processing, opening avenues for creative and practical projects. However, some users mention challenges related to software setup and configuration, which could be daunting for beginners. Overall, the Yahboom MicroROS Robot is well-received for its robust feature set that encourages exploration and innovation, though users should be prepared for a learning process. **
Avaliações e Classificações dos Clientes
1 classificações de clientes
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Prós
- Advanced features including AI visual recognition and SLAM mapping
- Good educational value for learning about robotics and AI
- Versatile applications in navigation and environmental mapping
- Integration with OpenCV for enhanced visual processing capabilities
Contras
- Steep learning curve, particularly for beginners
Histórico de preços do produto
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Recursos e benefícios
- Migration of complex computing tasks to PC virtual machine environment
- Eliminates the need for expensive devices like Jetson or Raspberry Pi
- Supports LiDAR mapping navigation, path planning, obstacle avoidance, and more
- Durable metal chassis and anodized aluminum alloy construction
- Includes practical and theoretical courses with professional technical support
- Efficiently achieves obstacle avoidance, following, mapping navigation, and multi-robot navigation
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