SN74HCT74PWR Flip Flop D El precio original era: $ 13.00.El precio actual es: $ 4.08.
0603WAF6803T5E Resistor 680K Ohms 1/10W 0603 SMD $ 1.00
SWPA3015S1R0NT Inductor de Ferrita 1uH 2.35A El precio original era: $ 5.00.El precio actual es: $ 2.12.
MC74VHC574DTR2G Flip Flop D El precio original era: $ 16.00.El precio actual es: $ 5.95.
UMK107BBJ225KA-T Capacitor Cerámico 0603 2.2uF 50V El precio original era: $ 4.00.El precio actual es: $ 1.01.
CC0805JRNPO9BN470 Capacitor Cerámico 0805 47pF 50V El precio original era: $ 2.00.El precio actual es: $ 0.46.
NSMD050-24V Fusible Reseteable 24V 1A SMD 1206 nSMD050-24V $ 7.00
SMD0805-075 Fusible Reseteable 6V 1.5A SMD 0805 El precio original era: $ 5.00.El precio actual es: $ 3.00.

TCRT5000 Módulo de Seguimiento 8 Canales

QTR-8A Módulo de Seguimiento 8 Canales

$ 61.00

261 disponibles

CANTIDAD	PRECIO
10 piezas	$ 52.92
25 piezas	$ 47.05
35 piezas	$ 42.35

SKU: AR3482 Categorías: REFLECTIVO, SENSORES Etiquetas: 8 canales, array, Fototransistor, hy-s301, infrarrojo, IR LED, matriz, QTR-8A, reflexión, seguimiento, sensor, TCRT5000

INFORMACIÓN

El QTR-8A es un módulo de seguimiento de línea de 8 canales que utiliza sensores infrarrojos (IR) para detectar superficies claras u oscuras, ideal para robots seguidores de línea. Cada sensor emite luz IR y mide la reflexión para determinar la posición de la línea, enviando señales a un microcontrolador (como Arduino) que ajusta el movimiento del robot. Es preciso, configurable y se usa comúnmente en competencias de robótica, automatización y proyectos educativos para enseñar principios de sensado y control.

ESPECIFICACIONES Y CARACTERÍSTICAS

Sensor: TCRT5000-QTR-8A
Voltaje de operación: 3 V a 5 V
Corriente: 100 mA
Número de canales: 8
Interfaz de Comunicación: analógica
Distancia de detección:8 mm a 12 mm
Temperatura de funcionamiento: 10°C – 30°C
Dimensiones: 124 mm x 30 mm
Peso: 5.5 g

DOCUMENTACIÓN Y RECURSOS

INFORMACIÓN ADICIONAL

Aplicaciones

Robots seguidores de línea – Competencias y proyectos educativos donde el robot debe seguir una pista marcada.
Detección de bordes – Para evitar que un robot se salga de una superficie delimitada.
Navegación autónoma – Guiado básico en robots móviles o vehículos automatizados.
Clasificación de objetos – Identificación de colores o materiales basada en reflectividad (superficies claras/oscuras).
Sistemas de posicionamiento – Detección de marcas o patrones en cintas transportadoras industriales.
Educación en robótica – Enseñanza de sensores, lógica de control y retroalimentación en electrónica.
Proyectos de maker y DIY – Creación de pequeños vehículos autónomos o interactivos.