mechArm 270 Pi
Tên sản phẩm : mechArm 270 Pi
Dòng sản phẩm : Robot giáo dục
Phần cứng : Raspberry Pi
Màu sắc : Trắng
Khối lượng sản phẩm : 1kg
Khối lượng tải tối đa : 250g
Xuất khẩu : Trung Quốc
Đơn vị nhập khẩu : Minh Tâm Automation
Này, MechArm!
Bạn đã bao giờ tưởng tượng mình có thể có một chú rô-bốt nhỏ có thể làm mọi thứ chưa? Không phải những chú rô-bốt khổng lồ trong phim khoa học viễn tưởng mà là một chú rô-bốt nhỏ gọn nhưng đa năng. Tôi đã làm được! Và chúng tôi đã thực sự biến nó thành hiện thực. Giới thiệu mechArm --- Cánh tay rô-bốt 6 trục nhỏ gọn nhất lý tưởng cho người đánh dấu, nhà thiết kế và bất kỳ ai yêu thích sáng tạo!
Nhẹ và nhỏ gọn
MechArm nhỏ gọn và tinh tế có thân máy nhẹ và nhỏ gọn, hãy mở túi, lấy mechArm ra và để nó thực hiện phần công việc sáng tạo còn lại.
Nhỏ nhưng mạnh mẽ
Siêu nhẹ, nhỏ gọn và mạnh mẽ. Với thiết kế 6 trục, mechArm cung cấp hiệu suất điều khiển chuyển động cực kỳ chính xác 6 DOF. Với chip Raspbery Pi tích hợp, mechArm tích hợp cổng IO và cổng LEGO, đưa ý tưởng vào tầm tay để bạn có thể vượt qua điều không thể để hiện thực hóa toàn bộ sự sáng tạo của mình
KHẢ NĂNG KHÔNG GIỚI HẠN
Siêu đa năng hơn bạn có thể tưởng tượng! Được xây dựng cho những người sáng tạo và nhà thiết kế để biến ý tưởng của họ thành hiện thực, mechArm cho phép họ chỉ tập trung vào sự sáng tạo. Nhặt và đặt, chơi Gomoku, vẽ, điều khiển bằng giọng nói, theo dõi trực quan, khắc laser và nhiều hơn nữa. Khả năng chỉ bị giới hạn bởi trí tưởng tượng của bạn
CÁC THAM SỐ
Sáu mức chuyển động khớp tự do, bán kính chuyển động 270mm, giúp bạn đạt được khả năng kiểm soát lý tưởng.
CẤU HÌNH TUYỆT VỜI
mechArm được trang bị cấu hình phức tạp và thông minh, đáp ứng cao nhu cầu phát triển sáng tạo thứ cấp của bạn.
GIAO DIỆN MÃ NGUỒN MỞ
Dựa trên các loại ứng dụng khác nhau, mã nguồn mở cho giao diện của nó và cho phép nhận dạng đối tượng, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng hình ảnh, v.v.
ROS HỖ TRỢ
Khi phát triển trong ROS - nền tảng giao tiếp robot chính thống trên thế giới, bạn có thể điều khiển mechArm và tiến hành xác minh thuật toán trong môi trường ảo, giúp giảm yêu cầu đối với môi trường thử nghiệm và cải thiện hiệu quả thử nghiệm.
