M5StickC ESP32Mini IoT Placa de Desarrollo Compatible ToF SOMBRERO( VL53L0X y 940nm VCSEL) de Alta Precisión Láser de Alcance del Sensor


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  • Tipo De Accesorio: La Placa De Extensión
  • Dimensión: 24mm x 20.3 mm x 13.8 mm
  • Compatible con: m5stack
  • Peso: 3g
  • Nombre De La Marca: m5stack

Descripción

ToF HAT es una de alta precisión láser que van sensor diseñado específicamente para M5StickC.Integrado con VL53L0X y 940nm VCSEL emisor.Se puede dar de alta precisión y baja el rendimiento de la latencia en el objeto de la distancia de detección.El VL53L0X es una nueva generación de Tiempo de Vuelo (ToF) láser que van módulo ubicado en el paquete más pequeño en el mercado hoy en día, ofreciendo una exactitud de medición de distancia cualquiera que sea el destino de reflectancias, a diferencia de las tecnologías convencionales.Se puede medir absoluta distancias de hasta 2m, estableciendo un nuevo punto de referencia en los que varían los niveles de rendimiento, abriendo la puerta a nuevas aplicaciones.El VL53L0X integra una vanguardia SPAD (matriz de Fotón Único Diodos de Avalancha) y se incrusta ST de segunda generación de FlightSenseTM tecnología patentada.El VL53L0X 940 nm VCSEL emisor (Vertical-la Superficie de la Cavidad de Emisión de Láser), es invisible para el ojo humano, junto con la física interna de filtros infrarojos, permite no van distancias, mayor inmunidad a la luz ambiente, y la mejor robustez a la cubierta de vidrio óptico de la interferencia.

Características Del Producto

- Alta precisión - Medición máxima distancia de 2m - 940nm láser VCSEL - Desarrollo de la plataforma: Arduino, UIFlow(Blockly, Python) - Seguridad: * Láser de clase 1, los equipos que cumplan con los estándares más recientes * La norma IEC 60825-1: 2014 - 3ª edición

Peso Y Dimensiones

- Dimensión:24mm x 20.3 mm x 13.8 mm - Peso: 4g

Incluyen

- 1x ToF SOMBRERO

Aplicación

- Obstáculo reconocimiento - El Reconocimiento De Gestos - Láser Que Van - 3D de luz estructurada de imagen (3D detección) - Cámara assist (super rápido enfoque automático y la profundidad de campo mapa)

Más información

M5Stack Docs Enlace https://docs.m5stack.com/#/en/hat/hat-tof


Eeeeeeee 2006
2020-09-29
5/5
All good! Thank you!

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