แขนหุ่นยนต์

GripperGo Pro บันทึกข้อมูลการทำงานของตัวจับยึดด้วยการกำหนดตำแหน่ง 1 มม., การซิงค์มัลติโมดอล 1 มิลลิวินาที, การเปิด 0–100 มม., แรง 20 นิวตัน และ IMU 200 เฮิรตซ์ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับ AI ในตัว, การเรียนรู้ของหุ่นยนต์, การฝึกเลียนแบบ, ห้องปฏิบัติการวิจัย และการเก็บรวบรวมข้อมูลที่เป็นมาตรฐาน

HeadGo Ego บันทึกจุดสำคัญของมือ 21 จุด ความลึก เวลา และวิถีการเคลื่อนที่ด้วยระบบการมองเห็นแบบสองตา/RGB เหมาะอย่างยิ่งสำหรับ AI ที่เชื่อมโยงกับร่างกาย การเรียนรู้ของหุ่นยนต์ การฝึกเลียนแบบ และการเก็บรวบรวมข้อมูลภาคสนาม

คุณสมบัติ: การควบคุมระยะไกลแบบไอโซมอร์ฟิกผู้นำ-ผู้ตาม แพลตฟอร์มวิจัยแขนคู่รับน้ำหนักสูง พร้อมสำหรับ AI ในตัวและการเรียนรู้ของหุ่นยนต์ รองรับ ROS2 + NVIDIA Isaac คอมพิวเตอร์อุตสาหกรรมแบบบูรณาการ + ชุดซอฟต์แวร์ที่สมบูรณ์ ครอบคลุมการใช้งานที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว

เหมาะสำหรับ: • การวิจัยและการศึกษา มหาวิทยาลัย ห้องปฏิบัติการวิจัย และหลักสูตรหุ่นยนต์ การศึกษาเกี่ยวกับการควบคุมแขนคู่ การทดลองการควบคุมระยะไกล และการสอน AI การสำรวจการทำงานของ AI และ VLA ด้วยตนเอง • การตรวจสอบความถูกต้องของ POC อย่างรวดเร็ว ตรวจสอบความถูกต้องของขั้นตอนการทำงานของ VLA ในการใช้งานหุ่นยนต์ในโลกแห่งความเป็นจริง การควบคุมระยะไกล การรับข้อมูล กระบวนการฝึกอบรม AI และงานอัตโนมัติ งาน: การจับ การประกอบ การใส่ การขนส่ง การเรียนรู้แบบเลียนแบบ การทดลองจำลองสู่การใช้งานจริง

คุณสมบัติหลัก: การควบคุมระยะไกลด้วย VR ที่สมจริง การสร้างแผนที่การเคลื่อนไหวแบบเรียลไทม์ การควบคุมด้วยแขนคู่แบบสองมือ พร้อมใช้งานสำหรับ AI และการเรียนรู้แบบ VLA เข้ากันได้กับ ROS2 และ NVIDIA Isaac การเก็บรวบรวมข้อมูลคุณภาพสูง สถานการณ์การใช้งานที่หลากหลาย เหมาะสำหรับการควบคุมระยะไกล การประกอบหุ่นยนต์ การสื่อสารทางไกล การฝึกอบรม AI และงานวิจัยทางวิชาการ

เหมาะสำหรับ: มหาวิทยาลัยและห้องปฏิบัติการวิจัย – AI ที่ฝังตัวและการเรียนรู้ของหุ่นยนต์ สถานการณ์อันตรายและเฉพาะทาง – การจัดการระยะไกลและการควบคุมระยะไกล การวิจัยและพัฒนาด้านหุ่นยนต์และอุตสาหกรรม – การประกอบแขนคู่และการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และหุ่นยนต์ ห้องปฏิบัติการสอน การฝึกอบรม และการสาธิต – การศึกษาด้านหุ่นยนต์และทักษะภาคปฏิบัติ แขนคู่ 14 DOF รับน้ำหนักได้สูง ระบบนิเวศแบบเปิดเต็มรูปแบบที่ทำงานบนคลาวด์ ระบบนิเวศฮาร์ดแวร์ที่หลากหลายและขยายได้ การควบคุมระยะไกลแบบผู้นำ-ผู้ตามแบบไอโซมอร์ฟิก (ตัวเลือกเสริม)

เหมาะสำหรับ: • การวิจัยและการศึกษา มหาวิทยาลัย ห้องปฏิบัติการวิจัย และหลักสูตรหุ่นยนต์ การเก็บรวบรวมข้อมูลการสาธิตจากมนุษย์ การศึกษาการควบคุมหุ่นยนต์แขนคู่ และการสอน AI ที่เน้นการใช้งานจริง การสำรวจขั้นตอนการทำงานของ VLA ด้วยข้อมูลการเคลื่อนไหวของมนุษย์จริง • การตรวจสอบความถูกต้องของ VLA อย่างรวดเร็ว ตรวจสอบความถูกต้องของขั้นตอนการทำงานของ VLA โดยใช้ชุดข้อมูลการสาธิตจากมนุษย์จริง การเก็บรวบรวมข้อมูลการควบคุมระยะไกล กระบวนการฝึกอบรม AI การเรียนรู้แบบเลียนแบบ และการทำงานของหุ่นยนต์อัตโนมัติ งาน: การจับ การประกอบ การใส่ การขนส่ง การจำลองสู่การทดลองจริง

ใช้งานร่วมกับ OpenArm ได้ ดีไซน์แขนคู่ 14 DOF ความหน่วงต่ำมาก < ​​20 มิลลิวินาที ความยาวแขนปรับได้เพื่อความพอดี ตัวเข้ารหัสแบบสัมบูรณ์ 14 บิตเพื่อการติดตามที่แม่นยำ รวม SDK – ง่ายต่อการใช้งานและควบคุม

6 องศาอิสระ ความเร็วเชิงเส้นสูงสุดของปลายแขนกล 10 เมตร/วินาที น้ำหนักบรรทุกสูงสุด 3.5 กิโลกรัม ความแม่นยำในการทำซ้ำ 1 มิลลิเมตร

6 องศาอิสระ ความเร็วเชิงเส้นสูงสุดของปลายแขนกล 10 เมตร/วินาที น้ำหนักบรรทุกสูงสุด 3.5 กิโลกรัม ความแม่นยำในการทำซ้ำ 1 มิลลิเมตร

ฟังก์ชันและการใช้งาน: · การควบคุมระยะไกล: ควบคุมแขนหุ่นยนต์ผ่านโครงสร้างภายนอกที่สวมใส่ได้ · การเก็บรวบรวมข้อมูลและการวิเคราะห์การเคลื่อนไหว: บันทึกข้อมูลการเคลื่อนไหวของมนุษย์อย่างแม่นยำสำหรับการฝึกอบรม AI การเรียนรู้ และการพัฒนาหุ่นยนต์ · การใช้งานทางวิทยาศาสตร์และการศึกษา: ใช้ในการทดลองวิจัย การสอน และหลักสูตรหุ่นยนต์สำหรับการควบคุมแบบโต้ตอบ คุณสมบัติหลัก: · การจับภาพการเคลื่อนไหวที่มีความแม่นยำสูง · การควบคุมที่เป็นธรรมชาติและใช้งานง่าย · น้ำหนักเบาและถูกหลักสรีรวิทยา · การตอบสนองที่รวดเร็ว · ความเข้ากันได้กว้าง

6 องศาอิสระ ความเร็วเชิงเส้นสูงสุดของปลายแขนกล 10 เมตร/วินาที น้ำหนักบรรทุกสูงสุด 3.5 กิโลกรัม ความแม่นยำในการทำซ้ำ 1 มิลลิเมตร