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Dobot

Dobot Magician Go

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Dobot Magician Go: Die omnidirektionale KI-Roboterplattform mit Magic Box Controller & Arm-KI-Kamera

Der Dobot Magician Go ist eine hochflexible, omnidirektionale Roboterplattform für Bildungseinrichtungen, KI-Labore und Entwickler, die pragmatische Anwendungen in den Bereichen Logistik, autonome Navigation und mobile Manipulation erproben möchten. Angetrieben vom leistungsstarken Magic Box Controller und ergänzt durch eine dedizierte Arm-KI-Kamera mit K210 Dual-Core RISC-V Prozessor, verwandelt das kompakte Chassis starre Arbeitsplätze in voll-dynamische Automationssysteme. Dank erweiterter Schnittstellen, robuster Bauweise aus Aluminiumlegierungen und Edelstahl sowie flexibler Programmierung in Blockly, Python und MicroPython bietet der Magician Go ein erstklassiges Gesamtpaket für moderne Robotik-Projekte.

Highlights der Magician Go Basis-Plattform

  • Robuste Materialien & Bauweise: Hochwertiger Mix aus Engineering Plastics, Aluminiumlegierungen und Edelstahl bei kompakten Abmessungen von 463 × 293 × 125 mm.
  • Hohe Traglast & Leistung: 5 kg Eigengewicht mit 5 kg maximaler Zuladung und bis zu 1 m/s Fahrgeschwindigkeit.
  • Flexible Steuerung & Konnektivität: Unterstützt 2.4GHz Fernbedienung, Bluetooth, USB-Serial, Skriptsteuerung sowie kabelgebundene Modi.
  • Lange Betriebsdauer: Der integrierte Akku ermöglicht bis zu 150 Minuten kontinuierlichen Betrieb bei kombiniertem Linienverfolgen und Roboterarm-Bewegungen.

Highlights von Magic Box Controller & Arm-KI-Kamera

  • Magic Box Controller: ARM 32-Bit Cortex-M4 Prozessor mit umfangreichen I/O-Schnittstellen (AD, PWM, I2C), 2 Motor-Erweiterungsschnittstellen für Schrittmotoren und MicroPython-Support.
  • KI-Prozessor Onboard: K210 Dual-Core RISC-V 64bit @ 400MHz KI-Chip mit 8 MB Memory und 16 MB Flash für performante Bildverarbeitung.
  • Integrierte Kamera-Optik: 150° Ultraweitwinkel (FOV) mit OV2640 Image Sensor (1600 × 1200), F/2.4 Blende und integriertem LCD-Bildschirm (320 × 240).
  • Vielseitige Software-Unterstützung: Programmierung über DOBOTLab (Blockly/Python) sowie direkte MicroPython-Ansteuerung.

Technische Spezifikationen der Magician Go Basis-Plattform (Datenblatt)

Eigenschaft Details
Abmessungen & Eigengewicht 463 × 293 × 125 mm | Eigengewicht: 5 kg
Materialien Engineering Plastics, Aluminiumlegierungen, Edelstahl
Traglast & Geschwindigkeit Max. Load: 5 kg | Max. Speed: 1 m/s
Leistungsdaten & Akku 60W Nennleistung | 12V Nennspannung | Ausdauer: Max. 150 min
Kommunikation & Modi 2.4GHz Fernbedienung, USB-Serial, Bluetooth | Kabel- & Skriptsteuerung
Betriebstemperatur 0° bis 45° C
Software-Plattform DOBOTLab (Blockly / Python Programmierung)

Technische Spezifikationen des Magic Box Controllers

Eigenschaft Details
Prozessor & Nennspannung ARM 32-bit Cortex-M4 | 10 bis 12 V
Strom- & Kommunikations-Ports 4Pin Stromanschluss (Magician Go & Arm) | 10Pin Kommunikation (Magician Go & Arm)
USB-Schnittstellen 1x USB Type-C (PC Serial) | 1x USB (Erweiterungen, z. B. Joystick-Empfänger)
I/O & Motor-Erweiterungen 2x I/O für Chassis/Arm KI-Kamera | 4x Anwender-I/O (AD, PWM, I2C) | 2x Schrittmotor-Ports
Stromausgänge & Speicher 2x 12V Power Interfaces (Input/Output) | Virtual USB Drive Space: 188 kb
Programmiersprache MicroPython

Technische Spezifikationen der Arm-KI-Kamera

Eigenschaft Details
KI-Prozessor & Speicher Main Control Chip: K210 (Dual Core RISC-V 64bit @ 400MHz) | 8MB RAM | 16MB Flash
Schnittstellen & Speicherkarte USB Type-C | 4Pin Communication Interface | Micro-SD Slot
Kamerasensor & Optik 1/4" Sensor | OV2640 Image Sensor | Focal Length: 1.7 mm | Aperture: F/2.4
Auflösung & Sichtfeld Array Size: 1600 × 1200 | Field of View (FOV): 150°
Gehäuse & Abmessungen Engineering Plastic | 54 × 61 × 28 mm
Integrierter Bildschirm LCD Screen Resolution: 320 × 240

Vorteil für Profis: Der Dobot Magician Go bietet eine vollumfängliche Hardware- und Softwarearchitektur für mobile KI-Manipulation. Das Zusammenspiel aus robustem Metallchassis, dem vielseitigen Magic Box Controller und der Onboard-KI-Bildverarbeitung via K210-Chip macht das System zur perfekten, zukunftssicheren Plattform für anspruchsvolle Lehr- und Forschungsprojekte im Bereich der autonomen mobilen Robotik.

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