1206W4F2203T5E Resistor 220K Ohms 1/4W 1206 SMD $ 1.00
WST03P06 Mosfet P -60v 3.5A SMD El precio original era: $ 9.00.El precio actual es: $ 4.02.
Cable HDMI Alta Definición 4K 1.5m o 3m Rango de precios: desde $ 54.00 hasta $ 77.00
Resistencia de Carbón 1/4W 5% Varios Valores Rango de precios: desde $ 0.10 hasta $ 0.50
Conector PH 2mm 5p THT Vertical El precio original era: $ 5.00.El precio actual es: $ 1.99.
RS-05K6803FT Resistor 680K Ohms 1/8W 0805 SMD El precio original era: $ 1.00.El precio actual es: $ 0.16.
Amplificador de Audio TPA3116 30W Doble Canal El precio original era: $ 149.00.El precio actual es: $ 60.95.
UNIT MP34DT05TR-A Módulo Micrófono PDM El precio original era: $ 71.00.El precio actual es: $ 64.00.

TCRT5000 Módulo de Seguimiento 8 Canales

QTR-8A Módulo de Seguimiento 8 Canales

$ 54.00

163 disponibles

CANTIDAD	PRECIO
10 piezas	$ 47.07
25 piezas	$ 41.79
35 piezas	$ 37.58

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: I2C
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.