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All-in-One-Plattform für KI-Lernen und -Entwicklung im Bereich Edge Intelligence Dieses auf dem NVIDIA Jetson Orin Nano basierende KI-Starter-Kit ist eine vielseitige Plattform für Lernen, Entwicklung und praktische Experimente im Bereich Edge AI. Das für den Einsatz mit dem NVIDIA Jetson Orin Nano konzipierte Kit kombiniert ein 11,6-Zoll-IPS-Display, eine schwenk- und neigbare 8-Megapixel-Kamera sowie ein KI-gestütztes Sprachinteraktionssystem. Es umfasst 30 Funktionsmodule und 38 sorgfältig ausgearbeitete Python-Kurse, die vom Anfänger- bis zum Fortgeschrittenenniveau reichen. Die Kursinhalte decken Python-Grundlagen, Sensortechnologie, KI-basierte Bildverarbeitung (AI Vision) und Objekterkennung ab. Dank praktischer Schritt-für-Schritt-Übungen – von der grundlegenden Programmierung bis hin zu praxisnahen Computer-Vision-Anwendungen – bietet dieses Kit eine ideale Plattform für Schüler, Maker, Entwickler und alle, die sich mit künstlicher Intelligenz und Edge Computing beschäftigen möchten. Hinweis: Der NVIDIA Jetson Orin Nano ist nicht im Lieferumfang enthalten. Features Entwickelt für den NVIDIA Jetson Orin Nano KI-Sprachinteraktionsmodul 8-MP-Kamera mit Schwenk-Neige-Steuerung Unterstützt Objekt- und Gesichtserkennung (Tracking) Kein Löten oder aufwendige Verkabelung erforderlich Integriertes 11,6-Zoll-IPS-Display 30 Funktionsmodule 38 Schritt-für-Schritt-Python-Lektionen Erweiterungsschnittstellen für I²C, UART und GPIO Tragetasche im Lieferumfang enthalten Technische Daten Hauptprozessor Jetson Orin Nano Anzahl der Sensoren 30 Design des Sensor-Boards Integriertes Sensor-Board; kein Löten oder aufwendige Verkabelung erforderlich Bildschirm 11,6-Zoll-IPS-Bildschirm Bildschirmauflösung 1366 x 768 Kamera IMX219 8 MP Erweiterungsschnittstellen 2x I²C, 1x UART, 1x IO D13, 1x IO D12 Programmierumgebung Python-basiert Anzahl der Tutorials 38 kreative Tutorials Zielgruppe Schüler, Lehrkräfte, Hardware-Enthusiasten Anwendungsszenarien Ideal zum Erlernen der KI-Programmierung und der Grundlagen des Jetson Orin Nano Abmessungen 300 x 200 x 100 mm Modulliste Modul Anzahl Temperatur- und Feuchtigkeitssensor 1 Stk. Taster 4 Stk. Ultraschall-Abstandssensor 1 Stk. Lichtsensor 1 Stk. Linear-Potentiometer 1 Stk. Summer 1 Stk. LCD 1 Stk. Infrarot-Fernbedienung 1 Stk. Relais 1 Stk. NFC 1 Stk. PIR-Bewegungssensor 1 Stk. Joystick 1 Stk. 4-stelliges Display 1 Stk. LED 1 Stk. Mikrofon 1 Stk. Lautsprecher 1 Paar Vibrationsmotor 1 Stk. Berührungssensor 1 Stk. 8x8-RGB-Matrix 1 Stk. Luftdrucksensor 1 Stk. Neigungsschalter 1 Stk. Schrittmotor 1 Stk. Beschleunigungs- und Gyroskopsensor 1 Stk. Gassensor (MQ2) 1 Stk. Hall-Sensor 1 Stk. Drehgeber (Rotary Encoder) 1 Stk. Gabellichtschranke 1 Stk. NTC 1 Stk. Servo 2 Stk. Monokulare Kamera 1 Stk. Lieferumfang 1x Elecrow AI Starter Kit für Jetson Orin Nano 1x IR-Fernbedienung 1x NFC-Karte 1x 128 GB SD-Karte 1x 40-Pin-GPIO-Kabel 2x 22-Pin-FPC-Kabel 2x 24-Pin-FPC-Kabel 1x Jetson-DP- und USB-Adapterplatine Nicht enthalten NVIDIA Jetson Orin Nano Downloads Manual Wiki OpenClaw Install and Config Guide

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Der uArm Swift Pro ist ein hochwertiger Roboterarm, der in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden kann. Der uArm Swift Pro wurde für den Einsatz in der Ausbildung entwickelt und optimiert, was bedeutet, dass viele Pakete bereits für Open-Source-Plattformen wie ROS verfügbar sind. Der uArm Swift Pro hat eine Positionswiederholgenauigkeit von 0,2 mm und ist zudem mit einem Schrittmotor und einem 12-Bit-Encoder ausgestattet. Dies sind nur einige Gründe, die den uArm Swift Pro zu einer ausgezeichneten Wahl für den Einsatz in der Ausbildung machen. Ein weiteres großartiges Merkmal ist das 3D Druck-Kit, das den uArm Swift Pro in weniger als 1 Minute in einen 3D Drucker verwandelt. Das uArm unterstützt die folgenden Entwicklungsplattformen/Systeme: UFACTORY SDK Arduino Python ROS GRABCAD OpenMV Smartphone-App Die Smartphone-App für iOS ist bereits im App Store erhältlich und ermöglicht eine einfache Steuerung und Überwachung des Roboterarms. Die App für Android befindet sich in der Entwicklung und wird bald verfügbar sein. An example of the Machine Vision Das folgende GIF zeigt den uArm in Kombination mit der OpenMV Machine Vision Cam M7 und den Gesichtserkennungsanwendungen, die in MicroPython implementiert werden können. Technische Daten Freiheitsgrade: 4 Wiederholbarkeit: Bis zu 0,2 mm Nutzlast: 500 g Arbeitsbereich: 50-320 mm Positioniergeschwindigkeit: 100 m/s Positionsrückmeldung: 12-Bit-Encoder Abmessungen: 150 x 140 x 281 mm Gewicht: 2,2 kg Lieferumfang UFactory uArm Swift Pro Bluetooth & Vakuumgreifer Downloads Datasheet

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