| Sku | Nano-104L | |||||
| Processeur | Processeur Intel® Celeron® J6412 | Processeur Intel® Celeron® N100 | ||||
| Mémoire | 4g / 8g / 16g / 32g | |||||
| Stockage | 1 * M.2 2280, 1 * SATA | |||||
| Réseau | 4 * Intel I226 | |||||
| Com | 2 * RS232 (support COM1 RS485) | |||||
| USB | 6 * USB | |||||
| Afficher | 1 * hdmi ， 1 * dp | |||||
| Autres interfaces | 1 * entrée x4 & sortie x4 gpio, 1 * Audio (2in1) | |||||
| Développer la fente | 1 * Mini-PCie (support WiFi / 4G Module) | |||||
| Système opérateur | Windows / Linux | |||||
| Entrée d'alimentation | Dc12v | |||||
| Rack inclus de taille (mm) | 178.4x127x60 | |||||
Poids brut individuel (Kg) |
1.00 | |||||
| Options de montage | Mural / bureau | |||||
| Température de fonctionnement | -30 ~ + 70 ℃ | |||||
| Température de stockage | -40 ~ + 80 ℃ | |||||
Humidité de stockage * Non condensateur |
5 ~ 95% | |||||
| Informations d'emballage | 1 * Maître, 1 * adaptateur, 1 * Câble d'alimentation | |||||
| fonctionnalités d'architecture | Nano-104L Spécifications |
|---|---|
| Facteur de forme | 146 × 102 × 40 mm (sans ventilateur, bas pour profil) |
| Processeur | Intel® Core ™ i7-1185G7 (4C / 8T) ou NXP 8M Plus (ARM Cortex-A72 + M7) |
| Accélération de l'IA | Intel Iris XE GPU (1,1 Tflops) ou NPU (2,3 Tops) |
| Mémoire / stockage | 16–64 Go LPDDR5 + 128 Go - 2 To NVME SSD |
| Température de fonctionnement | -40 ° C à + 85 ° C (revêtement conforme) |
| Entrée d'alimentation | 12–48V DC (pic 60W) / Poe ++ (802.3bt) |
| E / S de la robotique | Can 2.0b / FD, 8 × GPIO, 2 × PWM, entrée encodeur |
| Contrôle en temps réel | Support préemption-RT Linux / ROS 2 |
| Protection entrant | IP65 (châssis scellé) |
Interfaces de contrôle de mouvement
Contrôle du moteur: 8 × GPIO isolé (24V @ 2A) + 2 × PWM (20 kHz) pour les conducteurs de servo / stepper
Feedback de l'encodeur: 2 × entrées en quadrature différentielle (jusqu'à 10 MHz)
Peut FD: 5 Mbps COMMS déterministes pour les contrôleurs de moteur (par exemple, Odrive, Elmo)
Capacités de fusion des capteurs
Vision: 2 × MIPI-CSI (4 voies) pour les caméras stéréo / Lidar (jusqu'à 4k @ 60fps)
Intégration IMU: SPI / I⊃2; C pour les unités de mesure inertielle à 9 axes (par exemple, Bosch BMI088)
Synchronisation du temps: PTPV2 (IEEE 1588) pour l'alignement horodomagiste multi-capteurs
Edge AI et traitement en temps réel
Robotique Middleware: ROS 2 Galactique / Humble (avec DDS Middleware)
Inférence AI: Tensorrt, OpenVino ou TensorFlow Lite sur NPU / GPU
Latence déterministe: <10 µs temps de cycle (avec noyau préempt-rt)
Armes industrielles: planification de chemin en temps réel, contrôle de la force
AGV / AMRS: SLAM, évitement des obstacles, gestion de la flotte
Drones: Contrôle de vol, traitement de la charge utile (cartographie thermique / HD)
Robots collaboratifs: détection du couple, interaction humain-robot
| Interface | Cas d'utilisation |
|---|---|
| M.2 B-Key | 5G / LTE pour la téléopération |
| CLACE M.2 | Wi-Fi 6E / Bluetooth 5.3 (réseau de maillage) |
| Mini-pcie | FPGA pour le contrôle de mouvement personnalisé (par exemple, Ethercat) |
| Poe + PSE | Caméras électriques / lidar (budget 60W) |
| Solution | Solution nano-104L |
|---|---|
| Performance en temps réel | Preempt-RT + Xenomai Dual-Kernel |
| Sécurité fonctionnelle | ISO 13849 PLD / IEC 61508 SIL 2 (facultatif) |
| Résistance aux vibrations | 10grms (MIL-STD-202H) |
| Efficacité énergétique | <15W inactif (bras) / <35W Peak (x86) |
| Certifications | CE, FCC, UL 61010-2-201, ROHS |
Pile de commande de mouvement
OS: Ubuntu 22.04 + ROS 2 + Patch du noyau en temps réel
Middleware: Eclipse Cyclone DDS pour une communication déterministe
Logique de contrôle: implémenter dans C ++ / Python via Moveit 2 ou Open-RMF
Intégration électrique
Utilisez des câbles blindés pour les signaux d'encodeur / Can (sol à une extrémité)
Ajouter des diodes TVS sur les lignes GPIO pour la protection ESD (CEI 61000-4-2)
Isoler la puissance du moteur 48V de la puissance logique 12V avec des convertisseurs DC-DC
Gestion thermique
Fixez le châssis au cadre du robot avec du ruban adhésif thermique (par exemple, 3M 8810)
En ambiant> 60 ° C, ajoutez des caloches à des dissipateurs de chaleur externes
| défient | le SBC | Nano-104L commercial industriel |
|---|---|---|
| Temps de cycle | > 100 µs de gigue | <10 µs déterministe |
| Vibration | Échoue à 3grms | 10grms certifié |
| Opération 24/7 | Mtbf: 20 000 heures | MTBF: 200 000 heures et plus |
| Robustesse d'E / S | GPIO non protégé | E / S opto-isolée (2,5 kV) |
| Sécurité | Aucune sécurité fonctionnelle | Sil 2 / PLD capable |
| Sku | Nano-104L | |||||
| Processeur | Processeur Intel® Celeron® J6412 | Processeur Intel® Celeron® N100 | ||||
| Mémoire | 4g / 8g / 16g / 32g | |||||
| Stockage | 1 * M.2 2280, 1 * SATA | |||||
| Réseau | 4 * Intel I226 | |||||
| Com | 2 * RS232 (support COM1 RS485) | |||||
| USB | 6 * USB | |||||
| Afficher | 1 * hdmi ， 1 * dp | |||||
| Autres interfaces | 1 * entrée x4 & sortie x4 gpio, 1 * Audio (2in1) | |||||
| Développer la fente | 1 * Mini-PCie (support WiFi / 4G Module) | |||||
| Système opérateur | Windows / Linux | |||||
| Entrée d'alimentation | Dc12v | |||||
| Rack inclus de taille (mm) | 178.4x127x60 | |||||
Poids brut individuel (Kg) |
1.00 | |||||
| Options de montage | Mural / bureau | |||||
| Température de fonctionnement | -30 ~ + 70 ℃ | |||||
| Température de stockage | -40 ~ + 80 ℃ | |||||
Humidité de stockage * Non condensateur |
5 ~ 95% | |||||
| Informations d'emballage | 1 * Maître, 1 * adaptateur, 1 * Câble d'alimentation | |||||
| fonctionnalités d'architecture | Nano-104L Spécifications |
|---|---|
| Facteur de forme | 146 × 102 × 40 mm (sans ventilateur, bas pour profil) |
| Processeur | Intel® Core ™ i7-1185G7 (4C / 8T) ou NXP 8M Plus (ARM Cortex-A72 + M7) |
| Accélération de l'IA | Intel Iris XE GPU (1,1 Tflops) ou NPU (2,3 Tops) |
| Mémoire / stockage | 16–64 Go LPDDR5 + 128 Go - 2 To NVME SSD |
| Température de fonctionnement | -40 ° C à + 85 ° C (revêtement conforme) |
| Entrée d'alimentation | 12–48V DC (pic 60W) / Poe ++ (802.3bt) |
| E / S de la robotique | Can 2.0b / FD, 8 × GPIO, 2 × PWM, entrée encodeur |
| Contrôle en temps réel | Support préemption-RT Linux / ROS 2 |
| Protection entrant | IP65 (châssis scellé) |
Interfaces de contrôle de mouvement
Contrôle du moteur: 8 × GPIO isolé (24V @ 2A) + 2 × PWM (20 kHz) pour les conducteurs de servo / stepper
Feedback de l'encodeur: 2 × entrées en quadrature différentielle (jusqu'à 10 MHz)
Peut FD: 5 Mbps COMMS déterministes pour les contrôleurs de moteur (par exemple, Odrive, Elmo)
Capacités de fusion des capteurs
Vision: 2 × MIPI-CSI (4 voies) pour les caméras stéréo / Lidar (jusqu'à 4k @ 60fps)
Intégration IMU: SPI / I⊃2; C pour les unités de mesure inertielle à 9 axes (par exemple, Bosch BMI088)
Synchronisation du temps: PTPV2 (IEEE 1588) pour l'alignement horodomagiste multi-capteurs
Edge AI et traitement en temps réel
Robotique Middleware: ROS 2 Galactique / Humble (avec DDS Middleware)
Inférence AI: Tensorrt, OpenVino ou TensorFlow Lite sur NPU / GPU
Latence déterministe: <10 µs temps de cycle (avec noyau préempt-rt)
Armes industrielles: planification de chemin en temps réel, contrôle de la force
AGV / AMRS: SLAM, évitement des obstacles, gestion de la flotte
Drones: Contrôle de vol, traitement de la charge utile (cartographie thermique / HD)
Robots collaboratifs: détection du couple, interaction humain-robot
| Interface | Cas d'utilisation |
|---|---|
| M.2 B-Key | 5G / LTE pour la téléopération |
| CLACE M.2 | Wi-Fi 6E / Bluetooth 5.3 (réseau de maillage) |
| Mini-pcie | FPGA pour le contrôle de mouvement personnalisé (par exemple, Ethercat) |
| Poe + PSE | Caméras électriques / lidar (budget 60W) |
| Solution | Solution nano-104L |
|---|---|
| Performance en temps réel | Preempt-RT + Xenomai Dual-Kernel |
| Sécurité fonctionnelle | ISO 13849 PLD / IEC 61508 SIL 2 (facultatif) |
| Résistance aux vibrations | 10grms (MIL-STD-202H) |
| Efficacité énergétique | <15W inactif (bras) / <35W Peak (x86) |
| Certifications | CE, FCC, UL 61010-2-201, ROHS |
Pile de commande de mouvement
OS: Ubuntu 22.04 + ROS 2 + Patch du noyau en temps réel
Middleware: Eclipse Cyclone DDS pour une communication déterministe
Logique de contrôle: implémenter dans C ++ / Python via Moveit 2 ou Open-RMF
Intégration électrique
Utilisez des câbles blindés pour les signaux d'encodeur / Can (sol à une extrémité)
Ajouter des diodes TVS sur les lignes GPIO pour la protection ESD (CEI 61000-4-2)
Isoler la puissance du moteur 48V de la puissance logique 12V avec des convertisseurs DC-DC
Gestion thermique
Fixez le châssis au cadre du robot avec du ruban adhésif thermique (par exemple, 3M 8810)
En ambiant> 60 ° C, ajoutez des caloches à des dissipateurs de chaleur externes
| défient | le SBC | Nano-104L commercial industriel |
|---|---|---|
| Temps de cycle | > 100 µs de gigue | <10 µs déterministe |
| Vibration | Échoue à 3grms | 10grms certifié |
| Opération 24/7 | Mtbf: 20 000 heures | MTBF: 200 000 heures et plus |
| Robustesse d'E / S | GPIO non protégé | E / S opto-isolée (2,5 kV) |
| Sécurité | Aucune sécurité fonctionnelle | Sil 2 / PLD capable |
