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QArm
用於機器人教學與研究的現代化機械手臂
Quanser QArm是一款4自由度串行機械手臂,具有基於肌腱的兩段式夾爪和RGBD攝影機,專為現代工程教育和學術研究應用而設計。
藉由Simulink®的直觀圖形界面或Python™和ROS的可擴展性,學生可以有系統地學習各種機器人概念,包含關節控制、運動學、路徑規劃、靜態和動態等。
QArm提供了詳盡的課程資源,激起學生的興趣並為提供他們進行互動挑戰的基礎知識。QArm課程與Mark Spong和John Craig的流行機器人學教材相對應。
QArm的開放體系結構設計使研究人員可以使用自定義和內部控制方案,在機器學習、輔助機器人、協作機器人等領域快速地開發和部署應用程式
![QArm3-1.png](https://static.wixstatic.com/media/3266cf_35feda0e4bec46e696c21c7eb6ea2ba8~mv2.png/v1/fill/w_738,h_492,al_c,q_90,usm_0.66_1.00_0.01,enc_avif,quality_auto/QArm3-1.png)
產品介紹
QArm採用了滾動-俯仰-俯仰-滾動配置的4個關節,可提供廣泛的工作空間。兩階段的五點接觸式夾爪能夠與各種形狀的物體進行互動,並通過電流感應器評估抓握力道。夾爪可以通過接口板增強和定制,添加額外的感應器和致動器。RGBD攝像頭的位置使您能夠進行檢測和視覺伺服任務。憑藉這些特點,該機械臂非常適合在未知環境中進行適應和學習。
QArm提供兩種接口選項,可以通過USB(使用QFLEX 2 USB接口板)或者像Raspberry Pi這樣的微控制器(使用QFLEX 2 Embedded接口板)進行控制
![QArm2.webp](https://static.wixstatic.com/media/3266cf_4e09fe29d212469cb1e0f6bb82894ca2~mv2.webp/v1/fill/w_490,h_489,al_c,q_80,usm_0.66_1.00_0.01,enc_avif,quality_auto/3266cf_4e09fe29d212469cb1e0f6bb82894ca2~mv2.webp)
![QArm](https://static.wixstatic.com/media/3266cf_d4e15916cb204d8789b8dc271b81c414~mv2.jpg/v1/fill/w_632,h_443,al_c,q_80,usm_0.66_1.00_0.01,enc_avif,quality_auto/3266cf_d4e15916cb204d8789b8dc271b81c414~mv2.jpg)
產品特點
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機械手臂由4個關節組成,提供了較大的可動範圍。
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兩階段的五點接觸式夾爪可以和各種形狀的物體互動,同時通過電流感測來衡量抓取力道。
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可以透過額外的感應器和執行器來對夾爪進行擴展和客製化。
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RGBD攝影機的位置使您可以執行檢查和視覺伺服任務。
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非常適合適應未知環境並從中學習。
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兩種接口選項(擇一)允許QArm透過USB連接電腦,或連接至微控制器(例如Raspberry Pi)進行控制
產品規格
機械手重量
8.25 kg
有效負載
350-750 g
觸及距離
750 mm
重複性
± 0.05 mm
攝影機
Intel® RealSense™ D415
接口
USB (QFLEX 2)
界面控制方式
Position mode, Current mode
外部控制率
500 Hz
可擴展的I / O
PWM/Analog/I²C/SPO/UART
最小和最大關節範圍
基準:±170°
肩部:±85°
肘部:-95°/ + 75°
手腕:±160°
最大關節速度
± 90°/s
![QArm](https://static.wixstatic.com/media/3266cf_7dab380afba0481a8d75e61c3a508710~mv2.jpg/v1/fill/w_702,h_468,al_c,lg_1,q_80,enc_avif,quality_auto/QArm8-600x400-1.jpg)
![HD2_3-644x766.jpg](https://static.wixstatic.com/media/3266cf_2945e438508e402f99765e26022358fe~mv2.jpg/v1/fill/w_336,h_400,al_c,q_80,usm_0.66_1.00_0.01,enc_avif,quality_auto/HD2_3-644x766.jpg)
遠端臨場系統 (Telepresence System)
Quanser 遠距操作解決方案由 Quanser QArm 機械手臂和 Quanser HD² 高解析度觸覺裝置組成。開放式架構設計,讓研究人員使用 MATLAB/Simulink 快速開發並部署各種新興應用,包括遠距機器人、遠距操作、機器學習、輔助機器人、協作機器人等應用。