Foxtech, endüstriyel drone çözümleri sağlar & İHA yük sistemleri.
Başlıca Özellikler:
• Çift 7-DOF Kollar – 5 kg nominal / 12 kg maksimum yük kapasitesiyle insan benzeri çift elle kullanım.
• ExoArm-7 Giyilebilir Kontrol Cihazı – Doğal insan hareketlerinin kaydedilmesi için 20 ms'den daha kısa gecikme süresiyle 14 serbestlik dereceli yüksek hassasiyetli hareket yakalama.
• İnsan Hareketlerinin Görüntülenmesi – Taklit öğrenimi ve VLA veri seti oluşturulması için yüksek doğrulukta hareket haritalama.
• Çoklu Kameralı 3B Görüntüleme – Senkronize RGB-D ve nokta bulutu veri toplama için Intel D435 + çift D405 bilek kamerası.
• Yüksek Performanslı Denetleyici – AMD Ryzen 9 Pro, 16 GB RAM + 1 TB SSD (gelişmiş VLA modelleri için isteğe bağlı daha yüksek konfigürasyonlar).
• Yüksek Hızlı USB ve CANFD – Çoklu sensör senkronizasyonu ve endüstriyel sınıf robotik iletişim.
• Gelişmiş Hareket Planlaması – ROS2 kontrolü + MoveIt yörünge optimizasyonu + İstikrarlı ve tekrarlanabilir hareket için yerçekimi telafisi.
• VLA İşlem Hattına Hazır – Varsayılan olarak ACT çıkarımı; yüksek performanslı kontrolcülerle SmoLVLA, Pi0, Pi0.5, XVLA'yı destekler.
• Simülasyon ve Geliştirme Ekosistemi – ROS2, NVIDIA Isaac Sim, MuJoCo, Python, C++, MoveIt, URDF, VLA, IK (ters kinematik).
Agility A2 + ExoArm-7 VLA Suite, vücutlandırılmış yapay zeka araştırmaları, insan gösterim verisi toplama ve hızlı POC doğrulaması için tasarlanmış giyilebilir çift kollu uzaktan kumanda ve robot öğrenme platformudur. Agility A2 çift kollu robotu ExoArm-7 dış iskelet hareket yakalama sistemiyle birleştirerek yüksek doğrulukta insan hareketi yakalama ve uçtan uca VLA iş akışı yürütme olanağı sağlar.
Yapay zekâ araştırmaları, robotik eğitimi, robot öğrenimi ve hızlı VLA (Çoklu Öğrenme Anlayışı) doğrulaması için idealdir.






Açık kaynaklı LeRobot çerçevesiyle desteklenen sistem, insan gösterimi yakalama, senkronize çok modlu veri toplama, veri seti oluşturma, model eğitimi ve gerçek zamanlı robot çıkarımı için eksiksiz bir süreç sunar.
Kullanıcılar, ExoArm-7 giyilebilir dış iskelet sistemi aracılığıyla robotu çalıştırabilir, senkronize insan hareket verilerini, RGB-D görüntü verilerini ve robot durum bilgilerini yakalayabilir ve bunları OpenarmX-LeRobotVLA tam işlem hattını çalıştıran kontrol iş istasyonu/Ubuntu sistemi üzerinden işleyebilirler:
• Görsel tabanlı eylem öğrenimi (VLA)
• Taklit yoluyla öğrenme ve pekiştirme yoluyla öğrenme
• İnsan gösterimine dayalı robot politika eğitimi
• Model çıkarımı ve otonom görev yürütme
Bu sistem üniversiteler, yapay zeka ve robotik araştırma laboratuvarları, eğitim laboratuvarları, endüstriyel Ar-Ge ekipleri ve ileri robotik girişimleri için idealdir.
Kontrollü araştırma ve hassasiyet gerektiren deneysel ortamlarda teleoperasyon ve VLA iş akışlarının sorunsuz entegrasyonu, hızlı prototiplemesi ve uçtan uca dağıtımı için ROS2 ve NVIDIA Isaac çerçevelerini destekler.
Başlıca Özellikler:
• Çift 7-DOF Kollar – 5 kg nominal / 12 kg maksimum yük kapasitesiyle insan benzeri çift elle kullanım.
• ExoArm-7 Giyilebilir Kontrol Cihazı – Doğal insan hareketlerinin kaydedilmesi için 20 ms'den daha kısa gecikme süresiyle 14 serbestlik dereceli yüksek hassasiyetli hareket yakalama.
• İnsan Hareketlerinin Görüntülenmesi – Taklit öğrenimi ve VLA veri seti oluşturulması için yüksek doğrulukta hareket haritalama.
• Çoklu Kameralı 3B Görüntüleme – Senkronize RGB-D ve nokta bulutu veri toplama için Intel D435 + çift D405 bilek kamerası.
• Yüksek Performanslı Denetleyici – AMD Ryzen 9 Pro, 16 GB RAM + 1 TB SSD (gelişmiş VLA modelleri için isteğe bağlı daha yüksek konfigürasyonlar).
• Yüksek Hızlı USB ve CANFD – Çoklu sensör senkronizasyonu ve endüstriyel sınıf robotik iletişim.
• Gelişmiş Hareket Planlaması – ROS2 kontrolü + MoveIt yörünge optimizasyonu + İstikrarlı ve tekrarlanabilir hareket için yerçekimi telafisi.
• VLA İşlem Hattına Hazır – Varsayılan olarak ACT çıkarımı; yüksek performanslı kontrolcülerle SmoLVLA, Pi0, Pi0.5, XVLA'yı destekler.
• Simülasyon ve Geliştirme Ekosistemi – ROS2, NVIDIA Isaac Sim, MuJoCo, Python, C++, MoveIt, URDF, VLA, IK (ters kinematik).
İdeal Kullanım Alanları:
• Araştırma ve Eğitim
Üniversiteler, araştırma laboratuvarları ve robotik kursları
İnsan gösterim koleksiyonu, çift kollu manipülasyon çalışmaları ve somutlaştırılmış yapay zeka öğretimi
Gerçek insan hareket verileriyle VLA iş akışının uygulamalı olarak incelenmesi
• Hızlı VLA Doğrulama
Gerçek insan örneklem verilerini kullanarak VLA iş akışlarını doğrulayın.
Uzaktan kumanda ile veri toplama, yapay zeka eğitim süreçleri, taklit öğrenme ve otonom robotik uygulama
Görevler: kavrama, birleştirme, yerleştirme, taşıma, simülasyondan gerçek hayata deneyler
Satın aldığınız ürün şunları içerir:
1 adet Agility A2 Çift Kollu Robot
1 adet ExoArm-7 Giyilebilir Dış İskelet Sistemi
1 adet 48V / 20A Güç Adaptörü
1 adet CANFD İletişim Kutusu
1 adet Kafa Kamerası (Intel D435)
2 adet Bileğe Takılan Kamera (Görüntü tutucu tertibatlı D405)
1 adet Yüksek Hızlı USB Genişletme Hub'ı
1 adet Kontrol İş İstasyonu (AMD Ryzen 9 Pro, 16 GB RAM + 1 TB SSD)
1 adet OpenarmX-LeRobotVLA Önceden Yapılandırılmış Yazılım Ortamı