NLV25T-R68J-EF Inductor de Ferrita 680nH 300mA El precio original era: $ 4.00.El precio actual es: $ 0.87.
BU406 Transistor NPN 200V 7A TO-220 El precio original era: $ 14.00.El precio actual es: $ 11.00.
RP2-B2 Raspberry Pi RP2040-B2 El precio original era: $ 37.00.El precio actual es: $ 33.00.
TIP29C Transistor NPN 100V 1A TO-220C El precio original era: $ 18.00.El precio actual es: $ 16.00.
Mini Interruptor SPST-NC 5A 250V El precio original era: $ 8.00.El precio actual es: $ 5.00.
LED RGB SMD 2020 FM-B2020RGBA-HG El precio original era: $ 3.00.El precio actual es: $ 2.00.
74HC14D Inversor Schmitt Trigger de 6 Canales SOP-14 $ 10.00
Sensor PIR 12/24V 8A El precio original era: $ 118.00.El precio actual es: $ 94.00.

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.