同時自己位置推定マッピングシステム VTK SLAM Kit
リアルタイム3Dマッピングシステム 自律走行車、マシンラーニング、フリート管理、IoT向け
特長 ■ナビゲーション地図作成： 柔軟なセンサー設定により、GNSSとシームレスに統合し、正確なマッピングを実現。 VTKは、あらゆる環境で正確な点群データを生成することに優れています。 ■ナビゲーション機械学習： ML(Machine Learning)は、SLAMマップデータを分析と意思決定に使用します。 SLAMマップは、MLモデルのトレーニングに高品質なデータを提供します。 ■ナビゲーション車両管理： 独立した車両は、単一のSLAMマップを使用して正確なナビゲーションを維持します。 共有SLAMマップは、複数の車両の位置の一貫性を確保します。 車両は共通のSLAMマップを使用して効果的に連携し、協調作業を可能にします。 ■ナビゲーションIoT： VTK SLAMは、共有クラウドマップ上でリアルタイムのコラボレーションを可能にし、効率的な倉庫管理を実現します。 多様なデバイスとユースケースを1つのマップでサポートすることで、業務を効率化します。 交通量とロボットの位置に関する洞察を得て、ライブデータで倉庫の取り組みを最適化します。
基本情報
仕様 SPC-7100(PC) CPU：Quad Core Intel Core i7/i5 Processor(Tiger Lake UP3) GPU：Intel Iris Xe Graphics メモリ：DDR4 SO-DIMM 3200MHz 32GB OS：Linux カメラ イメージセンサーテクノロジー：グローバルシャッター(RGB・深度センサー) 深度：最大1280x720, 90fps, FOV 87° x 58°, <2% at 4mの精度 コネクタ：USB 3.1 Type-C IMU センサーフュージョン Roll, pitch: 0.2deg RMS Yaw/heading: 0.8deg RMS Position 1m CEP Velocity: 0.05m/s RMS ジャイロスコープ 標準フルレンジ：2,000 deg/s 加速度計 標準フルレンジ：10g Lidar 視野角：垂直：90° / 水平：360 距離：35m@100klx太陽光、90%以上の検出確率 (10%ランバート反射率、1,024@10Hzモード)
価格情報
オープン価格
納期
型番・ブランド名
VTK SLAM Kit・Vecow
用途／実績例
ロボット、AMR、AGV、ドローン、自律走行車向け リアルタイム3Dマッピング
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