CRANE-X7 高階款(7+1 DOF) ROS / ROS2 機器手臂

CRANE-X7 高階款(7+1 DOF) ROS / ROS2 機器手臂


這是一款標準相容 ROS / ROS2 的研發用機器手臂,它是 CRANE+ V2 的高階機種。緊湊又時尚!是協作機器人研究的理想選擇。附有手提箱,方便攜帶!


CRANE-X7 是與日本 Osaka University 大阪大學共同開發,它主要是為了研究和開發目的而設計的。因為有 7 軸配置,可以利用其多軸高自由度的優勢,來制定手臂移動方案以避開障礙物,並進行類似人體手臂的靈活運動。除了使用 C++ 進行 inverse kinematics 逆運動學之外,它還支援 ROS / ROS 2,可使用豐富的 ROS 套件包,滿足研究和開發所需的進階處理。


* ROS(機器人作業系統)是開源軟體,提供套件包和工具來幫助軟體工程師開發機器人應用程式。許多工程師正在進行各種研究,使用 ROS 提供的套件包和工具,可以輕鬆創建出高度通用的程式。

* CRANE-X7 機器手臂也可加裝相機,如 Intel D435 深度相機,但須自備安裝連接件

* 因為手臂外殼是 3D 列印件,因此你可以要求不同顏色的外殼,甚至加印自己公司的 logo,讓 CRANE-X7 成為你公司專屬的機器手臂。

* 交貨期約 1-1.5 個月

CRANE+ V2 基礎款(4+1 DOF) ROS / ROS2 機器手臂
RT Micromouse Classic 經典電腦鼠

| ROS 螢幕影像

所展示的機器人將具有紅色和白色。

sciurus17

| 提供 ROS 範例程式碼和 Gazebo 模擬器

擁有豐富的範例程式碼,用戶可以輕鬆開發 ROS 程式。用模擬器(Gazebo)確認運作情況後,就可以開發並執行實際機器了。
* 範例程式碼網址

Crane-X7--gazebo

| 手臂配色選擇

影像的左上角是標配顏色,其他 5 種顏色是可選顏色的範例。

因為是用 3D 列印完成的,所以可以享受多種機身配色。可以從白、黑、紅、藍、黃、綠中任選 2 種顏色(選擇 3 種以上的顏色需付費),還可以變更 logo 標誌(需付費)。

Crane-X7 color

| 機器手臂色彩模擬器

點擊下面的網址,嘗試不同配色組合。點選 [1] 至 [11] 之間的[數字] 以變更顏色,[9] 則是固定 logo,需付費更改。
* 機器手臂色彩模擬 網址

Crane-X7 color simulator

避障的工作分段式操作
因有多達 7 軸和正交軸的設計,可以根據程式,讓手臂的操作更像人類,同時也能夠避開障礙物。

控制模式選擇
使用 ROBOTIS Dynamixel 智能馬達,可透過模式切換來選擇位置、速度、扭力(電流)控制。

相容於 ROS/ ROS 2
標準相容 ROS / ROS2
透過與各種 ROS 軟體套件結合,擴大了研究範圍。

標準的兩指夾手的 CAD 檔
CAD 檔已公開在硬體資訊庫 hardware information repository 中。除了可自己製作修理零件外,還可以自製夾爪來更換。

緊湊的機身
手臂重約 1.8 kg,方便攜帶,並且可以用夾子將其固定在桌子上進行安裝。

配色選擇
可以從不同顏色,白、黑、紅、藍、黃和綠色中選擇顏色搭配,變成自己專屬的機器手臂。

項目 規格
產品名稱 CRANE-X7 高階款 ROS / ROS2 機器手臂
型號 RT-CRANE-X7
有效工作範圍 半徑 500mm
有效負載 約 0.5 kg
自由度 7 + 1 爪手
尺寸 130 × 100 × 708(mm)(含 5mm 安裝用固定金屬)
重量 約 1.8 kg(含安裝用固定金屬)
通訊 內部 RS485
智能馬達 ROBOTIS Dynamixel XM540-W270-R、XM430-W350-R
電源 12V, 10A, 120W 電源
外殼 3D 列印件,可以從白、黑、紅、藍、黃和綠色中選擇。
備註 * 由於改進或其他情況,規格和價格如有更改,恕不另行通知。請注意。
* 正常交貨時間:約 1~1.5 個月

客製化及客戶案例介紹

使用連接件,將 Intel RealSense D435 深度相機安裝在 CRANE-X7 機器手臂上。
* 這是連接件的 Github 圖檔下載。

這是開發四連桿機構爪手的範例。開發流程發佈在 Arti Blog

CRANE-X7 還可以與移動機器人結合。
使用的機器人:Raspberry Pi Cat v1(已停售)。

日本 University of Tsukuba 筑波大學在 2022 International Robot Exhibition 上展示了 “High-speed general-purpose object manipulation by robots using bilateral control and deep learning” 的研究成果,使用 CRANE-X7 機器手臂實際展示了 “物體抓取和運輸” 和 “洗碗” 的成果,展示了「人機合作」的示範。
* 在 RT Robot Shop Blog 上的訪談文章