يوفر Foxtech حلول الطائرات بدون طيار الصناعية & أنظمة الحمولة النافعة للطائرات بدون طيار.
مجموعة أدوات Agility A2 + ExoArm-7 Exoskeleton Arm VLA | منصة تحكم عن بعد ثنائية اليد قابلة للارتداء لأبحاث الذكاء الاصطناعي المجسد، وتعلم الروبوتات، والتحقق السريع من صحة المفهوم
الميزات الرئيسية:
• ذراعان مزدوجان بسبع درجات حرية – تحكم ثنائي اليدين يشبه تحكم الإنسان مع حمولة قصوى تبلغ 5 كجم / 12 كجم.
• وحدة التحكم القابلة للارتداء ExoArm-7 – التقاط حركة عالي الدقة بـ 14 درجة حرية مع زمن استجابة أقل من 20 مللي ثانية لتسجيل العروض التوضيحية البشرية الطبيعية.
• التقاط العرض التوضيحي البشري – رسم خرائط الحركة عالية الدقة للتعلم بالتقليد وإنشاء مجموعة بيانات VLA.
• رؤية ثلاثية الأبعاد متعددة الكاميرات – Intel D435 + كاميرات معصم مزدوجة D405 للحصول على بيانات RGB-D ونقاط السحابة بشكل متزامن.
• وحدة تحكم عالية الأداء – AMD Ryzen 9 Pro، وذاكرة وصول عشوائي 16 جيجابايت + قرص SSD بسعة 1 تيرابايت (تكوينات اختيارية أعلى لطرازات VLA المتقدمة).
• USB عالي السرعة و CANFD – مزامنة متعددة المستشعرات واتصال روبوتي من الدرجة الصناعية.
• تخطيط الحركة المتقدم – التحكم في ROS2 + تحسين مسار MoveIt + تعويض الجاذبية لحركة مستقرة وقابلة للتكرار.
• جاهز لخط أنابيب VLA - استنتاج ACT افتراضيًا؛ يدعم SmoLVLA و Pi0 و Pi0.5 و XVLA مع وحدات تحكم عالية الأداء.
• نظام المحاكاة والتطوير البيئي – ROS2، NVIDIA Isaac Sim، MuJoCo، Python، C++، MoveIt، URDF، VLA، IK (الحركة العكسية).
تُعدّ منصة Agility A2 + ExoArm-7 VLA Suite منصةً قابلةً للارتداء للتحكم عن بُعد بذراعين وتعلّم الروبوتات، وهي مصممة لأبحاث الذكاء الاصطناعي المُجسّد، وجمع بيانات العرض البشري، والتحقق السريع من صحة المفهوم. تجمع هذه المنصة بين روبوت Agility A2 ثنائي الذراع ونظام ExoArm-7 لالتقاط حركة الهيكل الخارجي، مما يُمكّن من الحصول على حركة بشرية عالية الدقة وتنفيذ سير عمل VLA من البداية إلى النهاية.
مثالي لأبحاث الذكاء الاصطناعي المجسد، وتعليم الروبوتات، وتعلم الروبوتات، والتحقق السريع من صحة VLA.
يوفر النظام، المدعوم بإطار عمل LeRobot مفتوح المصدر، مسارًا كاملاً لالتقاط العروض التوضيحية البشرية، وجمع البيانات متعددة الوسائط المتزامنة، وإنشاء مجموعات البيانات، وتدريب النماذج، والاستدلال الروبوتي في الوقت الفعلي.
يمكن للمستخدمين تشغيل الروبوت عبر نظام الهيكل الخارجي القابل للارتداء ExoArm-7، والتقاط بيانات حركة الإنسان المتزامنة، وبيانات رؤية RGB-D، ومعلومات حالة الروبوت، ومعالجتها من خلال محطة التحكم/نظام Ubuntu الذي يشغل خط أنابيب OpenarmX-LeRobotVLA الكامل من أجل:
• التعلم العملي القائم على الرؤية (VLA)
• التعلم بالتقليد والتعلم المعزز
• تدريب الروبوت على السياسات بناءً على العرض التوضيحي البشري
• استنتاج النموذج وتنفيذ المهام بشكل مستقل
يُعد هذا النظام مثالياً للجامعات، ومختبرات أبحاث الذكاء الاصطناعي والروبوتات، ومختبرات التدريس، وفرق البحث والتطوير الصناعية، والشركات الناشئة في مجال الروبوتات المتقدمة.
يدعم هذا النظام إطار عمل ROS2 و NVIDIA Isaac للتكامل السلس، والنمذجة السريعة، والنشر الشامل لعمليات التشغيل عن بعد و VLA في بيئات البحث الخاضعة للرقابة والبيئات التجريبية التي تتطلب دقة عالية.
الميزات الرئيسية:
• ذراعان مزدوجان بسبع درجات حرية – تحكم ثنائي اليدين يشبه تحكم الإنسان مع حمولة قصوى تبلغ 5 كجم / 12 كجم.
• وحدة التحكم القابلة للارتداء ExoArm-7 – التقاط حركة عالي الدقة بـ 14 درجة حرية مع زمن استجابة أقل من 20 مللي ثانية لتسجيل العروض التوضيحية البشرية الطبيعية.
• التقاط العرض التوضيحي البشري – رسم خرائط الحركة عالية الدقة للتعلم بالتقليد وإنشاء مجموعة بيانات VLA.
• رؤية ثلاثية الأبعاد متعددة الكاميرات – Intel D435 + كاميرات معصم مزدوجة D405 للحصول على بيانات RGB-D ونقاط السحابة بشكل متزامن.
• وحدة تحكم عالية الأداء – AMD Ryzen 9 Pro، وذاكرة وصول عشوائي 16 جيجابايت + قرص SSD بسعة 1 تيرابايت (تكوينات اختيارية أعلى لطرازات VLA المتقدمة).
• USB عالي السرعة و CANFD – مزامنة متعددة المستشعرات واتصال روبوتي من الدرجة الصناعية.
• تخطيط الحركة المتقدم – التحكم في ROS2 + تحسين مسار MoveIt + تعويض الجاذبية لحركة مستقرة وقابلة للتكرار.
• جاهز لخط أنابيب VLA - استنتاج ACT افتراضيًا؛ يدعم SmoLVLA و Pi0 و Pi0.5 و XVLA مع وحدات تحكم عالية الأداء.
• نظام المحاكاة والتطوير البيئي – ROS2، NVIDIA Isaac Sim، MuJoCo، Python، C++، MoveIt، URDF، VLA، IK (الحركة العكسية).
مثالي لـ:
• البحث والتعليم
الجامعات، ومختبرات الأبحاث، ودورات الروبوتات
جمع العروض التوضيحية البشرية، ودراسات التلاعب بالذراعين، والتدريس باستخدام الذكاء الاصطناعي المجسد
استكشاف عملي لسير عمل VLA باستخدام بيانات حركة بشرية حقيقية
• التحقق السريع من صحة VLA
التحقق من صحة سير عمل VLA باستخدام مجموعات بيانات توضيحية بشرية حقيقية
جمع بيانات التشغيل عن بعد، وخطوط تدريب الذكاء الاصطناعي، والتعلم بالتقليد، والتنفيذ الروبوتي المستقل
المهام: الإمساك، التجميع، الإدخال، النقل، التجارب من المحاكاة إلى الواقع
يشمل شراؤك ما يلي:
روبوت واحد من نوع Agility A2 ثنائي الذراع
نظام الهيكل الخارجي القابل للارتداء ExoArm-7 عدد 1
محول طاقة واحد 48 فولت / 20 أمبير
صندوق اتصالات CANFD واحد
كاميرا رأس واحدة (Intel D435)
كاميرتان للمعصم (D405 مع مجموعة ماسك الرؤية)
موزع توسعة USB عالي السرعة عدد 1
محطة عمل تحكم واحدة (معالج AMD Ryzen 9 Pro، ذاكرة وصول عشوائي 16 جيجابايت + قرص SSD بسعة 1 تيرابايت)
بيئة برمجية مُعدة مسبقًا من OpenarmX-LeRobotVLA