Part No. QLabs Virtual QCar 2
QLabs Virtual QCar 2 is a digital twin of the 1/10 scale self-driving car, enabling safe development and validation of autonomous algorithms with MATLAB or Python.
The Quanser Virtual QCar 2 is a fully instrumented, dynamically accurate digital twin of the physical QCar 2 1/10 scale self-driving car. It behaves the same way as the physical hardware and can be measured and controlled using MATLAB Simulink® or Python development environments. It can enrich your lectures and activities in traditional labs, or bring credible, authentic model-based lab experiences into your distance and online self-driving courses.
Same as the physical Qcar, the virtual system is a self-driving teaching and research platform complete with industrially relevant sensors such as LiDAR, 360° CSI cameras, an RGB-D camera, and inertial and odometric sensors.
The Quanser Virtual QCar 2 is a fully instrumented, dynamically accurate digital twin of the physical QCar 2 1/10 scale self-driving car. It behaves the same way as the physical hardware and can be measured and controlled using MATLAB Simulink® or Python development environments. It can enrich your lectures and activities in traditional labs, or bring credible, authentic model-based lab experiences into your distance and online self-driving courses.
Same as the physical Qcar, the virtual system is a self-driving teaching and research platform complete with industrially relevant sensors such as LiDAR, 360° CSI cameras, an RGB-D camera, and inertial and odometric sensors.
| Specifications |
|
| CSI Cameras | 4×160° FOV @820×410 resolution @30Hz |
| 2D LiDAR | 360° 384 points per scan @15Hz |
| RealSense RGB-D Camera | RGB and Depth @640×480 resolution @30Hz |
| IMU | 3-axis gyroscope and accelerometer |
| Minimum Specifications | • Intel Core Ultra 5, Intel Core i5, Ryzen 5 • 8GB RAM • Intel Iris or Arc integrated GPU |
| Recommended Specifications | • Intel Core Ultra 7, Intel Core i7, Ryzen 7 • 16GB RAM • Intel Arc integrated GPU, or discrete GPU (e.g. NVIDIA GeForce RTX 3050) |
| Recommended Research Specifications | • Intel Core Ultra 7, Intel Core i7, Ryzen 7 • 32GB RAM • Discrete GPU (e.g. NVIDIA GeForce RTX 3050) |
• Academically appropriate
High-fidelity, credible lab experiences equivalent to using the physical lab equipment
• Comprehensive Resources
Innovative curriculum and research resources
• Open Access
Full access to the system through MATLAB Simulink® or PythonTM
• Scalable
12-month multi-seat subscription
• Sensor interfacing and kinematic modeling
• Occupancy grid mapping
• Sensor fusion
• Vehicle lateral and longitudinal control
• Image acquisition and camera interfacing
• Line detection
• Lane detection and keeping
• Object detection and classification
Quanser Rotary Servo Base Unit is a modular control experiment platform for teaching servo motor control concepts using a DC motor and encoder.
QLabs Virtual Aero 2 is a digital twin platform for aerospace and control systems education, enabling realistic labs with MATLAB/Simulink for remote learning.
Autonomous Vehicles Research Studio by Quanser helps universities quickly build an indoor robotics research lab using QDrone 2, QBot Platform, and integrated vision systems.
ระบบ Quanser Aero 2 ใช้โรเตอร์จำนวน 2 ตัวในการสร้างแรงขับ และช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถควบคุมการตอบสนองทางพลศาสตร์ของระบบได้อย่างปลอดภัย ใบพัดถอดเปลี่ยนได้ ทิศทางของแรงขับสามารถปรับได้โดยผู้ใช้
บริษัท เอ็นเทค อินดัสเทรียล โซลูชั่น จำกัด
17/121 ซอยงามวงศ์วาน 47 แยก 48 แขวงทุ่งสองห้อง
เขตหลักสี่ กรุงเทพฯ 10210
กรุณาระบุจำนวนสินค้าที่คุณต้องการ แล้วกดปุ่มด้านล่าง
จำนวน
กรุณาทำการลงทะเบียนเพื่อเป็นสมาชิก โดยสมาชิกสามารถดาวน์โหลดคู่มือการใช้งาน
รวมถึงได้รับความสะดวกสบายในการขอใบเสนอราคา
