Модули комплекта

Комплект поставляется с набором устройств, что позволяет выполнять десятки учебных и исследовательских экспериментов:

• Умный захват с датчиком усилия, идеально подходит для задач точного позиционирования;
• Мягкий силиконовый захват для работы с нежными или нестандартными объектами;
• Пневматический параллельный захват для промышленных сценариев;
• Вакуумные присоски для автоматизации подбора и сортировки;
• Компактный компрессор, обеспечивающий работу всех пневмомодулей.

Такой набор открывает возможности для практического изучения ИИ, включая распознавание объектов и лиц с помощью OpenCV, обучение нейросетей для сортировки по цвету, форме и размерам, моделирование производственных процессов.

Возможности комплекта с роборукой на Raspberry Pi

• Поддержка ROS / ROS2, Python, C++, JavaScript, myBlockly и Arduino;
• Совместимость с Ubuntu Mate 20.04 и OpenCV;
• Управление через веб-интерфейс, Bluetooth, Wi-Fi или USB;
• Поддержка технологий Drag & Teach;
• Возможность голосового управления и визуального трекинга;
• Открытая архитектура (open-source) для собственных разработок, экспериментов и интеграции с другими устройствами.

Комплект создан для тех, кто хочет понимать, как устроены программируемые роботы манипуляторы, и учить студентов не только основам программирования, но и прикладному ИИ, машинному зрению и инженерному мышлению.

Комплект машинного зрения с камерой и AI-модулем. С его помощью роборука может распознавать объекты, определять их форму, цвет и расстояние. Используется в проектах по 3D-визии, машинному обучению и компьютерному зрению.

3D-камера может практически полностью удовлетворить ваши потребности в захвате в большинстве сценариев благодаря интеллектуальной поддержке неупорядоченного захвата.

Надёжное G-образное основание для устойчивого крепления робота кобота на столе или учебной платформе. Обеспечивает точность позиционирования и безопасность во время практических демонстраций.

Интеллектуальный адаптивный захват для работы с объектами разной формы и размера. Автоматически подстраивается под предмет, делая демонстрации максимально реалистичными — от сортировки до сборки.