ROS2 Robot Car for Raspberry Pi 5 Programmable AI Smart Robot Kit 3D Depth Camera Lidar SLAM Mapping Navigation Path Planning Autonomous Driving 360° Movement Chassis, MentorPi M1 Without RPi
- 상품가
- $439.99 (약 583,781원)
- 면세 한도
- $200 (목록통관) · 초과라 전액 과세
- 예상 관세
- 46,702원 (일반 공산품 8%)
- 예상 부가세
- 63,048원 (10%)
- 예상 합계
- 약 693,531원 + 배송비
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아마존 달러(USD) 가격을 각 날짜의 환율로 원화 환산해 표시합니다. 현재 환율 $1 = ₩1,327
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ROS2 Robot Car for Raspberry Pi 5의 가격은 9월 19일 01:11 기준 $439.99(약 583,781원)입니다. 가격 이력이 아직 짧아 역대 최저가와 비교한 판단은 보류합니다. 실시간 가격과 재고는 아마존에서 확인할 수 있습니다. 아마존 실시간 가격 확인 ↗
한국까지 예상 비용
- 상품가
- $439.99 (약 583,781원)
- 면세 한도
- $200 (목록통관) · 초과라 전액 과세
- 예상 관세
- 46,702원 (일반 공산품 8%)
- 예상 부가세
- 63,048원 (10%)
- 예상 합계
- 약 693,531원 + 배송비
- 국제 배송비는 아마존 결제 화면에서 확정돼요. 과세 대상이면 배송비에도 세금이 붙어 조금 늘어요.
- 미국에서 보내는 물건은 목록통관 $200, 식품·건강기능식품·의약품(일반통관)은 $150 이하면 면세예요.
- 같은 날 들어오는 여러 건은 합산해서 과세될 수 있어요.
- 세율은 분류별 대표값이고 환율은 오늘 환율 기준이에요. 정확한 세액은 관세청 예상세액 조회에서 확인하세요.
상품 특징
- Industrial & Scientific
- Robot Parts & Accessories
- Robot Platforms
- Image Unavailable Image not available forColor:
- Without Raspberry Pi
- With Raspberry Pi 5 4GB
- With Raspberry Pi 5 8GB
- Raspberry Pi 5 & ROS2 Robot Car. MentorPi smart robot car is powered by Raspberry Pi 5, compatible with ROS2, and programmed in Python, making it an ideal platform for AI robot development.
- 360° Omnidirectional Mobility with Mecanum-Wheel Chassis. MentorPi M1 smart robot car is built on a mecanum-wheel chassis, enabling 360° omnidirectional movement. This design provides greater flexibility in various applications and better adaptability to diverse terrains.
- With TOF Lidar & 3D Depth Camera for Advanced AI Capabilities. Supports SLAM mapping, path planning, multi-robot coordination, vision recognition, target tracking, and more, covering a wide range of AI applications.
- High-Performance Hardware & Premium Design. Equipped with closed-loop encoder motors, TOF lidar, 3D depth camera, high-torque servos, and other advanced components to ensure optimal performance and efficiency.
- Autonomous Driving with Deep Learning. Utilizes YOLOv5 model training to enable road sign and traffic light recognition, along with other autonomous driving features, helping users explore and develop autonomous driving technologies.