如何根據您的需求選擇 QArm 或 QArm Mini?

前言

機器人技術自工業化以來持續演進，近期在機器設計與智慧技術各方面的突破更為其注入強大動力。從食品加工、製造、醫療康復、工業自動化、自動駕駛到太空探索，其影響力橫跨各大產業。目前，該領域正朝向智慧化、協作化與數位孿生（Digital Twins）的方向擴展。

機械手臂（Robotic Manipulators）以及日益增加的移動式機械手臂市場正經歷顯著增長，這主要受到自動化需求提升及對靈活多功能解決方案的需求驅動。2025 年機械手臂的市場規模估計達 150 億美元，年增長率為 12%。自主移動機械機器人（AMMRs）的市場規模估計為 30 億美元，年增長率高達 23%。

透過 Google 搜尋可找到數千種針對工業用途的客製化方案。但在教學與研究的學術參與範疇內，選項仍僅有數百種。然而，目前的工業解決方案往往與學術興趣缺乏交集，導致產出的方案缺乏開放式架構，無法存取設備的各層級核心，也難以與研究者自身的研究目標或教學成果整合。

Quanser 機械手臂：QArm 與 QArm Mini

Quanser 的機械手臂旨在精準滿足您的研究與教學需求。我們的兩款機械手臂QArm 與 QArm Mini，涵蓋了各種學術應用場景，為您提供完整的實驗室體驗。

QArm 機械手臂具備較大的外形尺寸、中等負載能力，以及亞毫米級的重複性與精確度。其執行器經過精心挑選，以滿足多功能研究任務對於動力、安全性與可靠性的要求。末端效應器更配備了立體 3D 相機及擴充板，進一步延伸其功能。

另一方面，QArm Mini 的設計則基於兩個主要目的：首先，它為學生提供更小巧、更易於操作的設備，透過不受程式語言限制（language agnostic）的教學內容進行實作；其次，它能與 QBot平台移動機器人無縫整合，讓您輕鬆擴充，將手臂機器人的概念銜接至移動機器人領域。

下表總結了兩個平台的主要差異，協助您在 QArm 與 QArm Mini 之間做出選擇：

您需要什麼？	考慮因素	QArm	QArm Mini
需要較小的工作空間？	空間限制		♠
需要深度感測功能？	研究/協作機器人	♠
需要末端效應器擴充介面？	專案/自定義	♠
需要更快的應用控制率？	研究	♠
需要電流/轉矩控制或limp模式？	研究	♠
需要更多組數？	預算/學生人數		♠
使用自定義爪夾？	研究/自定義	♠
需要整合移動機器人？	研究/教育		♠
需要Python為基礎的教學內容？	教育		♠
需要數位孿生？	研究/人工智慧機器學習	♠

Quanser 的機器人教學與研究方針

在教育方面，我們設計了以應用為核心的完整課程，涵蓋機械手臂與移動平台。基於開放式架構基礎並採跨語言設計，此系統為不同系所及教學階段提供使用業界標準工具的實作經驗。透過將實體硬體與高擬真數位孿生相結合，並為每個環境提供結構化課程，Quanser 確保了實體與遠端學習，都能獲得靈活的體驗。

QArm 與其數位孿生在 Quanser 互動虛擬實驗室 QLABS 進行混合實境取放任務

課程採用目標導向的技能進階與架構化實驗，探索運動學、靜力學與動力學的基礎數學概念，並與工業應用（如工作空間識別、導引、教導器、目標追蹤、自定位、循跡等）並行。結合紮實的理論基礎與產業/研究相關應用，Quanser 的課程讓學生能應對學術研究及現實世界的挑戰——從手臂機器人、移動機器人到更遠的前瞻領域。

使用 QArm 及改良的末端效應器與夾具進行高精度取放

在研究方面，我們為這兩個平台提供了完整的運動學、微分運動學與動力學分析公式，並開放多種關節控制模式，包括位置模式、PWM 模式與電流模式。無論您的研究重點是數位孿生與協作機器人、觸覺回饋驅動任務、智慧視覺驅動操作，還是具備手臂操作的多代理移動自動化，您所需的技術都能透過 QArm 與 Quanser 的機器人教學實驗室等高性價比方案實現。

人機協作實驗 - 供應咖啡

結語

無論您是為了課程尋找機械手臂，還是正在尋找開放式架構的研究平台，Quanser都能滿足您的需求。我們不斷演進產品並擴充應用與課程教材，並期待聽到您的回饋。希望這篇文章能協助您在QArm與QArm Mini之間做出抉擇。您也可以查看「機器人教學實驗室」，或與QUANSER臺灣總代理錫昌科技進一步討論。

本文轉載自 Quanser 原廠網站，作者 Murtaza Bohra / 學術解決方案總監