T-REX 2.0 – Robô Híbrido com Rodas e Pernas para Pesquisa em Mobilidade Avançada
O T-REX 2.0 é uma plataforma robótica híbrida desenvolvida pela AgileX Robotics para pesquisa em mobilidade em terrenos complexos, locomoção multimodal e robótica inteligente.
Sua arquitetura combina as vantagens da movimentação sobre rodas com a flexibilidade proporcionada por pernas articuladas, permitindo explorar estratégias de locomoção que seriam difíceis de implementar em plataformas robóticas convencionais.
Desenvolvido para ambientes variados, o T-REX 2.0 pode ser utilizado em pesquisas envolvendo pisos internos, vias urbanas, escadas e terrenos irregulares. A plataforma integra ainda sistemas avançados de percepção, incluindo câmera binocular de profundidade, LiDAR 360° e computador industrial NVIDIA Orin Nano.
Principais benefícios
- Arquitetura híbrida com rodas e pernas
- Desenvolvido para pesquisa em locomoção multimodal
- Mobilidade em diferentes tipos de terreno
- Capacidade de operação em pisos internos
- Mobilidade em vias urbanas
- Capacidade de movimentação em escadas
- Adaptação a terrenos irregulares
- Mecanismo de cinco barras em cadeia fechada
- Alta rigidez estrutural
- Controle preciso de movimento
- Maior resistência a impactos
- Câmera binocular de profundidade de alta taxa de quadros
- LiDAR com cobertura de 360°
- Computador industrial NVIDIA Orin Nano
- Suporte ao desenvolvimento de mapeamento e navegação autônoma
Aplicações
A combinação entre mobilidade híbrida e sistemas avançados de percepção torna o T-REX 2.0 uma plataforma especialmente interessante para universidades, laboratórios e centros de pesquisa que estudam novas formas de locomoção robótica.
- Pesquisa em robótica móvel
- Pesquisa em robôs com rodas e pernas
- Locomoção multimodal
- Mobilidade em terrenos complexos
- Pesquisa em controle de movimento
- Navegação autônoma
- Mapeamento de ambientes
- Desvio autônomo de obstáculos
- Visão computacional
- Percepção ambiental
- Fusão de sensores
- Inteligência Artificial
- Desenvolvimento de algoritmos de locomoção
- Pesquisa acadêmica
- Prototipagem de sistemas robóticos avançados
Recursos e diferenciais
Arquitetura híbrida com rodas e pernas
O principal diferencial do T-REX 2.0 está em sua arquitetura wheeled-legged, que combina movimentação sobre rodas com mecanismos articulados de pernas.
Essa configuração permite estudar diferentes estratégias de mobilidade e desenvolver algoritmos capazes de adaptar a locomoção do robô às características do ambiente.
Adaptável a terrenos complexos
A arquitetura híbrida foi desenvolvida para proporcionar mobilidade em diferentes cenários, incluindo superfícies internas, vias urbanas, escadas e terrenos irregulares.
Essa versatilidade permite utilizar uma única plataforma para pesquisas envolvendo diferentes desafios de mobilidade e transição entre tipos de terreno.
Mecanismo de cinco barras em cadeia fechada
O T-REX 2.0 utiliza um mecanismo de cinco barras em cadeia fechada, desenvolvido para proporcionar maior rigidez estrutural e precisão no controle de movimento.
Essa arquitetura contribui para resistência a impactos, precisão das trajetórias e desempenho geral do sistema de locomoção.
Percepção através de câmera binocular de profundidade
A plataforma integra uma câmera binocular de profundidade de alta taxa de quadros, proporcionando informações visuais e espaciais importantes para aplicações de percepção robótica.
Esses dados podem ser utilizados em pesquisas envolvendo reconhecimento do ambiente, estimativa de profundidade, navegação e interação com terrenos complexos.
LiDAR com cobertura de 360°
O sistema de percepção inclui LiDAR 360°, permitindo coletar informações do ambiente ao redor da plataforma.
A combinação entre LiDAR e visão de profundidade cria uma base para experimentos envolvendo fusão multissensorial, localização, mapeamento e navegação autônoma.
Computação embarcada NVIDIA Orin Nano
O T-REX 2.0 integra um computador industrial NVIDIA Orin Nano para processamento embarcado dos dados gerados pelos sensores e execução de algoritmos robóticos.
Essa capacidade de processamento permite desenvolver aplicações envolvendo percepção, mapeamento, Inteligência Artificial e tomada de decisões diretamente na plataforma.
Fusão multissensorial
A combinação entre câmera binocular de profundidade, LiDAR 360° e computação embarcada permite explorar técnicas de fusão de sensores para construir uma representação mais completa do ambiente.
Segundo a AgileX, esse conjunto possibilita modelagem ambiental em escala centimétrica, mapeamento e desvio autônomo de obstáculos.
Especificações Técnicas
| Tipo | Plataforma robótica híbrida com rodas e pernas |
|---|---|
| Arquitetura de locomoção | Wheeled-legged (rodas e pernas) |
| Carga útil | 1 kg |
| Autonomia | Até 2 horas |
| Velocidade máxima | 1 m/s |
| Mecanismo | Cinco barras em cadeia fechada |
| Visão | Câmera binocular de profundidade de alta taxa de quadros |
| LiDAR | Cobertura de 360° |
| Computação embarcada | NVIDIA Orin Nano industrial |
| Percepção | Fusão multissensorial |
| Mapeamento | Modelagem ambiental em escala centimétrica |
| Navegação | Suporte a mapeamento e desvio autônomo de obstáculos |
| Ambientes | Pisos internos, vias urbanas, escadas e terrenos irregulares |
| Aplicações principais | Pesquisa em locomoção, mobilidade em terrenos complexos, percepção e robótica inteligente |
Pesquisa em locomoção multimodal
O T-REX 2.0 oferece uma plataforma específica para pesquisadores interessados em estudar como robôs podem adaptar sua forma de movimentação às características do ambiente.
A combinação entre rodas e pernas permite explorar estratégias que aproveitam a eficiência das rodas em superfícies adequadas e a flexibilidade dos mecanismos articulados quando o terreno apresenta obstáculos ou mudanças de nível.
Mobilidade em escadas e terrenos irregulares
Robôs convencionais sobre rodas apresentam limitações quando precisam enfrentar degraus, mudanças significativas de altura ou superfícies irregulares.
A arquitetura híbrida do T-REX 2.0 foi desenvolvida justamente para ampliar as possibilidades de pesquisa nesses cenários, permitindo estudar controle, estabilidade e planejamento de movimentos em ambientes mais complexos.
Percepção avançada do ambiente
A integração entre câmera binocular de profundidade e LiDAR 360° fornece diferentes fontes de informação sobre o espaço ao redor do robô.
Esses dados podem ser combinados para desenvolver sistemas de percepção capazes de identificar obstáculos, estimar distâncias, construir mapas e fornecer informações para algoritmos de planejamento de trajetórias.
Plataforma para Inteligência Artificial e navegação autônoma
O computador NVIDIA Orin Nano fornece capacidade de processamento embarcado para desenvolvimento de algoritmos de percepção e Inteligência Artificial.
A combinação entre computação, sensores e mobilidade híbrida torna o T-REX 2.0 uma plataforma interessante para pesquisas que procuram integrar percepção, tomada de decisão e controle de locomoção em um único sistema robótico.
Ideal para
- Universidades
- Laboratórios de robótica
- Centros de P&D
- Instituições de pesquisa
- Pesquisa em robótica móvel
- Pesquisa em robôs com rodas e pernas
- Locomoção multimodal
- Mobilidade em terrenos complexos
- Pesquisa em controle de movimento
- Navegação autônoma
- Mapeamento e SLAM
- Fusão de sensores
- Visão computacional
- Inteligência Artificial
- Desenvolvimento de algoritmos de mobilidade
