0603N221J500CT Capacitor Cerámico 0603 220pF 50V El precio original era: $ 1.00.El precio actual es: $ 0.20.
SIM-01A Conector Micro SIM $ 16.00
TCA6416APWR IC SMD Expansor IO El precio original era: $ 62.00.El precio actual es: $ 28.08.
LED Amarillo SMD 0805 NCD0805Y1 El precio original era: $ 2.00.El precio actual es: $ 1.00.
T-PCIE ESP32 LILYGO TTGO / SIM7600G-H R2 / SIM7070G-H Rango de precios: desde $ 353.00 hasta $ 1,659.00
TCA9617ADGKR Adaptador I2C El precio original era: $ 23.00.El precio actual es: $ 8.86.
C0805C472K5RACAUTO Capacitor Cerámico 0805 4.7nF 50V El precio original era: $ 2.00.El precio actual es: $ 0.42.
PRG21AR420MS1RA Fusible Reseteable 20V 100mA SMD 0805 El precio original era: $ 18.00.El precio actual es: $ 6.89.

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.