Hesai XT32M1X

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Höhepunkte

  • Liefert genaue 3D-Karten für komplexe Umgebungen.
  • Ideal für den Einsatz in autonomen Fahrzeugen und in der Robotik.
  • Funktioniert zuverlässig sowohl bei hellem als auch bei schlechtem Licht.
  • Hat ein haltbares Design, das für verschiedene Wetterbedingungen geeignet ist.
  • Gewährleistet die nahtlose Integration mit modernen Navigationssystemen.
  • Unterstützt die Datenverarbeitung in Echtzeit für eine schnelle Entscheidungsfindung.

Kundenbewertung: 9,6 / 10
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Der Hesai XT32M1X ist ein leistungsstarker 3D-Lidar-Sensor, der für fortschrittliche Anwendungen im Bereich des autonomen Fahrens und der Robotik entwickelt wurde. Mit 32 Laserkanälen und einem horizontalen Sichtfeld von 120° bietet er eine genaue, hochauflösende Tiefenwahrnehmung und Objekterkennung in komplexen Umgebungen. Dieser kompakte und zuverlässige Sensor bietet eine hervorragende Leistung sowohl bei Tageslicht als auch bei schlechten Lichtverhältnissen, ermöglicht eine Erkennung über große Entfernungen und ist äußerst widerstandsfähig gegenüber rauen Wetterbedingungen. Dank seines robusten Designs und seiner effizienten Datenverarbeitung eignet er sich ideal für die Integration in verschiedenen Branchen und unterstützt eine sichere und effektive Navigation in Echtzeit.

Laser-Kanäle: 32
Erfassungsbereich: bis zu 200 Meter
Horizontales Sichtfeld (FOV): 120°
Vertikales Sichtfeld (FOV): 31°
Winkelauflösung: 0,33° (horizontal), 1° (vertikal)
Bildfrequenz: 10-20 Hz
Datenrate: bis zu 1,2 Millionen Punkte pro Sekunde
Genauigkeit der Reichweite: ±2 cm
Stromversorgung: 9-32 V DC
Betriebstemperatur: -40°C bis +85°C
Schutzart: IP67 (staub- und wasserdicht)
Abmessungen: 105 mm (T) x 55 mm (H)
Gewicht: 830 Gramm
Datenschnittstelle: Ethernet

1x Hesai XT32M1X Lidar-Sensor
1x Netzkabel
1x Datenkabel
1x Montagebügel
1x Benutzerhandbuch
1x Garantiekarte

Autonome Fahrzeuge.
Robotik.
Kartierung und Vermessung.
ADAS (Advanced Driver Assistance Systems).
SLAM (Simultane Lokalisierung und Kartierung).
Edge Computing und KI-Systeme.

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