Beschreibung

Hesai JT128 im Überblick

Der Hesai JT128 ist ein besonders kompakter Mini-3D-LiDAR mit hyper-hemisphärischem Sichtfeld von 360° × 187° — praktisch ohne toten Winkel. Mit 128 Kanälen und hoher Punktdichte erfasst er auch dünne Objekte, schwach reflektierende Oberflächen und komplexe Szenen mit feinem Detailgrad.

Bei nur rund 250 g Gewicht und sehr kompakten Abmessungen (Ø 62,5 × 73 mm) eignet sich der JT128 ideal für mobile Roboter, AMRs und beengte Einbausituationen. Die hohe Punktrate ermöglicht schnelles SLAM-Mapping und zuverlässige Hinderniserkennung im Nahbereich.

Typische Anwendungen

  • Autonome mobile Roboter (AMR) und Servicerobotik
  • SLAM-Mapping und Lokalisierung im Nahbereich
  • Hinderniserkennung ohne toten Winkel
  • Industrielle 3D-Erfassung auf engem Bauraum
Technische Daten

Spezifikation

Reichweite
bis 40 m @ 10 % Reflektivität
Sichtfeld (FOV)
360° (H) × 187° (V)
Kanäle
128
Punktrate
bis 1.152.000 Punkte/s
Abmessungen
Ø 62,5 × 73 mm
Gewicht
ca. 250 g
Schutzart
IP67
Marke
Hesai
Laserklasse
Klasse 1 (augensicher)
Verfügbarkeit
Auf Lager
FAQ

Häufige Fragen

Was kostet der Hesai JT128?

Der Hesai JT128 kostet 1.100,00 € netto (1.309,00 € inkl. 19 % MwSt.), zzgl. 25 € Versand. Geschäftskunden können auf Rechnung kaufen.

Ist der Hesai JT128 auf Lager?

Ja, der Hesai JT128 ist in Geretsried ab Lager verfügbar und wird in der Regel innerhalb von ca. 48 Stunden versendet.

Kann ich den Hesai JT128 auf Rechnung kaufen?

Ja — Geschäftskunden (B2B) zahlen auf Rechnung. Wir versenden sofort, Sie überweisen innerhalb von 14 Tagen. Sie erhalten eine ordnungsgemäße deutsche Rechnung mit 19 % MwSt.

Gibt es Herstellergarantie auf den Hesai JT128?

Ja. Wir beziehen ausschließlich autorisierte Originalware — der Hesai JT128 kommt mit voller Herstellergarantie und ordnungsgemäßer deutscher Rechnung.

Wofür eignet sich der Hesai JT128?

Typische Anwendungen sind Autonome mobile Roboter (AMR) und Servicerobotik, SLAM-Mapping und Lokalisierung im Nahbereich, Hinderniserkennung ohne toten Winkel.