Hochleistungs-Roboterhand mit präziser Steuerung, humanoide bionische geschickte Hand

Hochleistungs-Roboterhand mit präziser Steuerung, humanoide bionische geschickte Hand

● Einführung

HONPINE Robot Hand L10 ist eine hochleistungsfähige geschickte Hand mit 20 DoFs. Ausgestattet mit selbst entwickelten Motoren und Gestänge-Übertragungsmechanismen gewährleistet sie eine stabile Traktion und ermöglicht gleichzeitig präzise Steuerung und flüssige Bewegungen. Sie wird широко in Bildung & Forschung, Klavierspiel, Haushaltshilfe und Altenpflege eingesetzt und fördert die Weiterentwicklung und Umsetzung intelligenter Roboter sowie der Mensch-Roboter-Kollaboration. Sie unterstützt multimodale
Umgebungswahrnehmung über verschiedene Sensoren und ist mit ROS/QT-Umgebungen kompatibel (mit standardmäßigen ROS-Plugins für die Sekundärentwicklung).
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Merkmale 

Hochgradig bionisches Multi-DoF-Design

20 DoFs (10 aktiv + 10 passiv) ermöglichen eine präzise Simulation menschlicher Handbewegungen und feinmotorischer Operationen und unterstützen adaptives Greifen von Objekten sowie komplexe Aufgaben.


Multimodale Wahrnehmung & intelligente Interaktion

Konfigurierbar mit Kameras, elektronischer Haut und anderen Sensoren zum Aufbau eines umfassenden „Sehen + Tasten“-Wahrnehmungsmodells—zur Verbesserung des Umgebungsverständnisses und der Interaktionsfähigkeiten für unstrukturierte Szenarien.


Edge-Cloud-Integration & No-Code-Bereitstellung

Nutzt eine Edge-Cloud-Architektur für die Ein-Klick-Bereitstellung von Fähigkeiten aus Cloud-Bibliotheken, reduziert Nutzungshürden und verbessert die Entwicklungseffizienz.


Hochzuverlässige Struktur & Datenunterstützung

Das selbst entwickelte Motor- und Gestängesystem ist stoß- und schadensresistent und passt sich hochintensiven Szenarien wie dem Training verkörperter Intelligenz an. Es unterstützt eine effiziente Datenerfassung für den Aufbau von Datenfarmen und die Optimierung von Algorithmen.

Roboterschnittstellen 

Unterstützte Roboterarme: UR, Franka, XArm, RealMan, Songling
Unterstützte Datenerfassungsmethoden: Teleoperationshandschuhe, Exoskelett-Handschuhe, Flüssigmetall-Handschuhe, Vision, VR (Meta Quest 3)
Unterstützte Simulatoren: PyBullet, Isaac, MuJoCo
Unterstützte Schnittstellen: CAN, 485
Beispielanwendungen: ROS1, ROS2, Python, C++

Spezifikation

Blatt 1

ÜbertragungsartGestängeantrieb
AntriebsartSelbst entwickeltes Gelenkmodul
SteuerungsschnittstelleCAN/RS485
Gewicht750g
Maximale Last5kg
BetriebsspannungDC24V±10%
Statischer Strom0.2A
Durchschnittlicher Leerlauf-Betriebsstrom0.5A
Maximalstrom2A
Wiederholgenauigkeit der Positionierung±0.20mm
Maximale Greifkraft des Daumens12N
Maximale Greifkraft der vier Finger12N
Seitlicher Rotationsbereich des Daumens1.65rad(95°)
Beugewinkel der vier Finger1.57rad(90°)
Abduktionsgeschwindigkeit des Daumens2.35rad/s(135°/s)
Beugegeschwindigkeit der vier Finger2.6rad/s(150°/s)
Beugegeschwindigkeit des Daumens2.6rad/s(150°/s)

Kommunikationsmethoden 

CAN-Schnittstelle

Verwendet ein proprietäres Protokoll; Baudrate ist 1Mbps; Standard-Geräte-IDs: linke Hand 0x28, rechte Hand 0x27; unterstützt Broadcast-ID 0xFF (für Adressierung, Identifikation und Debugging).


RS485-Schnittstelle

Verwendet das Modbus-Protokoll; Baudrate ist 115200bps; Standard-Geräte-IDs: linke Hand 0x28, rechte Hand 0x27; unterstützte Funktionscodes: 03/04/06/16; UART-Einstellungen sind fest: 8 Datenbits, 1 Stopp-bit, keine Parität.