O Keyestudio KS0223 es un kit de coche robótico inteligente para Raspberry Pi, diseñado para el aprendizaje práctico del control de hardware, la programación en Python y las aplicaciones de inteligencia artificial. Equipado con una cámara de 5 megapíxeles y varios sensores, permite explorar funciones avanzadas como el reconocimiento de objetos, rostros, colores, códigos QR, gestos y el seguimiento de líneas.
Este kit es ideal para proyectos educativos, laboratorios de robótica, aprendizaje STEM y usuarios que desean desarrollar competencias en visión por computador, automatización y control remoto. La estructura modular incluye chasis, motores, sensores, pantalla OLED, mando IR y componentes de montaje, ofreciendo una plataforma completa para experiencias interactivas con Raspberry Pi 4B.
PRINCIPALES CARACTERÍSTICAS
◆ Kit robótico inteligente para el aprendizaje de Raspberry Pi, Python e inteligencia artificial
◆ Cámara Raspberry Pi de 5 megapíxeles incluida para funciones de visión por computador
◆ Reconocimiento de objetos, rostros, colores, gestos y códigos QR
◆ Funciones de seguimiento de línea, evasión de obstáculos y seguimiento por ultrasonidos
◆ Control remoto por infrarrojos y control inalámbrico mediante aplicación
◆ Posibilidad de monitorización por vídeo y captura de imagen mediante la cámara
◆ Pantalla OLED de 0.96" para mostrar información, incluido la dirección IP
◆ Módulo de ultrasonidos HC-SR04 para detección de distancia y obstáculos
◆ Plataforma con 4 ruedas y 4 motores, adecuada para experiencias de movimiento y navegación
◆ Incluye ventilador de refrigeración, panel LED 8x16 y servo metálico de 180°
◆ Sistema recomendado con imagen Raspberry Pi preconfigurada con OpenCV, TensorFlow y los drivers necesarios
◆ Estructura modular con placas de acrílico, PCB superior/inferior y accesorios de montaje incluidos
ESPECIFICACIONES
• Modelo: KS0223
• Tipo de producto: Kit de coche robótico inteligente para Raspberry Pi
• Plataforma compatible:
- Raspberry Pi 4B
• Placa Raspberry Pi incluida: No
• Programación:
- Lenguaje: Python
- Aplicaciones: Control de hardware, robótica, visión por computador e inteligencia artificial
• Cámara:
- Tipo: Cámara Raspberry Pi
- Resolución: 5 MP
• Funciones básicas:
- Seguimiento de línea
- Seguimiento por ultrasonidos
- Evasión de obstáculos por ultrasonidos
- Control remoto por infrarrojos
- Captura de imagen mediante la cámara
• Funciones especiales:
- Reconocimiento de códigos QR
- Reconocimiento facial
- Reconocimiento de números manuscritos
- Identificación y seguimiento de colores
- Identificación de gestos
- Reconocimiento de objetos
• Sensores y módulos principales:
- Sensor de ultrasonidos HC-SR04
- Sensor de seguimiento de línea Keyestudio
- Receptor IR Keyestudio
- Pantalla OLED Keyestudio de 0.96"
- Panel LED Keyestudio 8x16
- Servo metálico Keyestudio 9G 180°
- Shield de control de motores para Raspberry Pi
- Cámara Raspberry Pi de 5 MP
• Movimiento:
- Motores: 4 motores 4.5 V 200 rpm
- Ruedas: 4
• Control remoto:
- Mando IR Keyestudio JMFP-4 de 17 teclas
- Aplicación móvil keyes RPi Robot
- Puerto de la aplicación: 50
• Conexión y acceso:
- Acceso remoto por VNC
- Posibilidad de conexión por cable de red o Wi-Fi
- Hotspot integrado en la imagen proporcionada
• Hotspot Raspberry Pi:
- Nombre de la red: picar
- Contraseña: picar233
• Software recomendado:
- Imagen del sistema Raspberry Pi proporcionada por el fabricante
- OpenCV 4.5.3
- TensorFlow 2.4.0
- VNC Viewer
- Win32DiskImager
- PuTTY
- WinSCP
• Requisitos adicionales:
- Raspberry Pi 4B
- Tarjeta microSD/TFT con capacidad superior a 16 GB
- Lector de tarjetas
- Fuente de alimentación para Raspberry Pi 4B
- Ordenador para grabar la imagen y la configuración inicial
CONTENIDO DEL EMBALAJE
- Shield de control de motores para Raspberry Pi: 1 unidad
- Placa de acrílico para sensor de ultrasonidos: 1 unidad
- Placa de acrílico para ventilador de refrigeración: 1 unidad
- Placas de acrílico para cámara: 1 conjunto
- Sensor de ultrasonidos HC-SR04: 1 unidad
- Ventilador de refrigeración: 1 unidad
- Placa de acrílico de protección: 1 unidad
- Placa PCB superior: 1 unidad
- Placa PCB inferior: 1 unidad
- Sensor de seguimiento de línea Keyestudio: 1 unidad
- Receptor IR Keyestudio: 1 unidad
- Pantalla OLED Keyestudio de 0.96": 1 unidad
- Servo metálico Keyestudio 9G 180° con cruceta: 1 unidad
- Soporte para baterías 18650: 1 unidad
- Mando remoto Keyestudio JMFP-4 de 17 teclas: 1 unidad
- Panel LED Keyestudio 8x16: 1 unidad
- Piezas de fijación: 4 unidades
- Ruedas: 4 unidades
- Pilares de cobre M3 x 60 mm de doble paso: 4 unidades
- Pilares de cobre M2.5 x 10 mm de doble paso: 8 unidades
- Pilares de cobre M3 x 40 mm de doble paso: 6 unidades
- Pilares de cobre M2.5 x 6 + 6 mm: 4 unidades
- Tuercas M2: 8 unidades
- Tuercas M1.4: 10 unidades
- Tuercas M3: 14 unidades
- Llave de destornillador 2.0 x 40 mm: 1 unidad
- Llave de destornillador 3 x 40 mm: 1 unidad
- Tornillos de cabeza redonda M1.2 x 5 mm: 6 unidades
- Tornillos de cabeza redonda M3 x 6 mm: 29 unidades
- Tornillos de cabeza redonda M3 x 30 mm: 8 unidades
- Tornillos de cabeza redonda M3 x 8 mm: 4 unidades
- Tornillos de cabeza redonda M2 x 10 mm: 7 unidades
- Tornillos de cabeza plana M3 x 8 mm: 3 unidades
- Tornillos de cabeza redonda M1.4 x 10 mm: 10 unidades
- Tornillos de cabeza redonda M2.5 x 6 mm: 13 unidades
- Cámara Raspberry Pi de 5 megapíxeles: 1 unidad
- Motores 4.5 V 200 rpm: 4 unidades
- Cable de conexión 5P XH2.54 para PH2.0 26AWG: 1 unidad
- Cable de conexión XH2.54 3P para PH2.0 3P: 1 unidad
- Cable de conexión HX2.54 4P: 1 unidad
- Cable HX2.54 mm 4P para Dupont 2.54: 1 unidad
- Tubo espiral para la organización de cables: 1 unidad
- Bridas de nylon negras: 10 unidades
- Kit pan-tilt: 1 unidad
NOTAS
◆ Las baterías 18650 no están incluidas.
◆ La placa Raspberry Pi 4B no está incluida.
◆ El fabricante recomienda el uso de la imagen del sistema proporcionada, ya que incluye OpenCV 4.5.3, TensorFlow 2.4.0 y los drivers necesarios. La instalación manual de OpenCV y de las dependencias puede ser lenta y compleja.
◆ Tras el arranque, la pantalla OLED puede mostrar la dirección IP de Raspberry Pi para facilitar la conexión por VNC o mediante la aplicación móvil.
◆ La contraseña predeterminada indicada para el acceso al sistema por VNC es keyes.
◆ Para utilizar la aplicación móvil, el teléfono debe conectarse al hotspot de Raspberry Pi e introducir la dirección IP del coche y el puerto 50.
⫸ Información adicional (en el sitio web de Keyestudio)
.
