MM1Z2V2B Zener 2.2V 500mW SMD El precio original era: $ 2.00.El precio actual es: $ 0.41.
UNO R4 Placa de Desarrollo USB Tipo C WiFi ESP32 / Mínima Rango de precios: desde $ 235.00 hasta $ 331.00
KF2EDG Bornera de Enchufable Hembra 3.81mm Rango de precios: desde $ 7.00 hasta $ 23.00
MCP4728-E/UN IC SMD DAC El precio original era: $ 97.00.El precio actual es: $ 42.58.
Conectores PH2.0mm Horizontales Rango de precios: desde $ 1.75 hasta $ 9.00
1N60PW Schottky 45V 50mA SMD El precio original era: $ 4.00.El precio actual es: $ 1.63.
NSMD005Fusible Reseteable 60V 150mA SMD 1206 El precio original era: $ 4.00.El precio actual es: $ 1.63.
LuatOS ESP32 C3 Core Tarjeta de Desarrollo USB C El precio original era: $ 131.00.El precio actual es: $ 118.00.

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.