Part No. QArm
• ชุดเซนเซอร์และโหมดควบคุมครบถ้วน
• พัฒนาและทดสอบอัลกอริทึมและระบบควบคุมได้อย่างรวดเร็ว
• รองรับซอฟต์แวร์และอินเทอร์เฟซหลากหลายแพลตฟอร์ม
• พอร์ต I/O สามารถขยายได้ รองรับการใช้งานไม่จำกัด
• ชุดสื่อการสอนแบบครบถ้วน เชื่อมโยงกับตำราหุ่นยนต์ยอดนิยม
Quanser’s QArm เป็นหุ่นยนต์แขนกลสำหรับการเรียนการสอน ที่มีข้อต่อหมุนอิสระ 4 แกน (DOF) พร้อมกับกริปเปอร์ (มือจับชิ้นงาน) 2 ตอน ชนิด tendon-based และ กล้อง RGBD ออกแบบมาสำหรับการศึกษาวิศวกรรมที่ทันสมัยและการวิจัยเชิงวิชาการ ใช้ประโยชน์จากอินเทอร์เฟซกราฟิกที่ใช้งานง่ายของ Simulink® หรือความสามารถของ PythonTM และ ROS นักเรียนจะได้รับความเข้าใจอย่างเป็นระบบเกี่ยวกับการออกแบบระบบและแนวคิดของหุ่นยนต์ รวมถึงการควบคุมข้อต่อ (Joint control), จลนศาสตร์, การวางแผนเส้นทาง, สถิติ และไดนามิก QArm มาพร้อมกับแหล่งข้อมูลหลักสูตรแบบสตูดิโอที่ครอบคลุมเพื่อจูงใจนักเรียนและเป็นพื้นฐานสำหรับความท้าทายเชิงตอบโต้ หลักสูตร QArm เชื่อมโยงกับหนังสือเรียนวิทยาการหุ่นยนต์ยอดนิยมโดย Mark Spong และ John Craig
การออกแบบสถาปัตยกรรมแบบเปิดของ QArm ช่วยให้นักวิจัยพัฒนาและปรับใช้ Application ในการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างรวดเร็ว หุ่นยนต์ช่วยเหลือ, หุ่นยนต์ร่วมปฏิบัติงานอื่นๆ โดยใช้ทั้งแผนการควบคุมแบบกำหนดเองและควบคุมภายใน
QArm ประกอบด้วย 4 ข้อต่อในการกำหนดค่า Roll-pitch-pitch-roll ซึ่งช่วยให้มีพื้นที่ทำงานขนาดใหญ่ที่สามารถเข้าถึงได้ กริปเปอร์ 5 สัมผัสแบบสองตอนช่วยให้คุณตอบโต้กับวัตถุที่มีรูปร่างหลากหลายในขณะที่วัดความแข็งแรงกริปผ่านความรู้สึกปัจจุบัน กริปเปอร์สามารถเพิ่มและปรับแต่งได้ด้วยเซนเซอร์ และ actuator ผ่านแผงเชื่อมต่อ ตำแหน่งของกล้อง RGBD ช่วยให้คุณสามารถตรวจสอบและทำงานเซอร์โวด้วยภาพได้ ด้วยคุณสมบัติเหล่านี้ แขนกลเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการปรับตัวและเรียนรู้จากสภาพแวดล้อมที่ไม่รู้จัก
Interface Options 2 แบบ ช่วยให้ QArm ควบคุมและเข้าถึงจากคอมพิวเตอร์ผ่า USB (โดยใช้แผงอินเทอร์เฟซ USB QFLEX 2) หรือไมโครคอนโทรลเลอร์ เช่น Raspberry Pi (โดยใช้แผง Interface QFLEX 2 Embedded)
• ชุดเซนเซอร์และโหมดควบคุมครบถ้วน
• พัฒนาและทดสอบอัลกอริทึมและระบบควบคุมได้อย่างรวดเร็ว
• รองรับซอฟต์แวร์และอินเทอร์เฟซหลากหลายแพลตฟอร์ม
• พอร์ต I/O สามารถขยายได้ รองรับการใช้งานไม่จำกัด
• ชุดสื่อการสอนแบบครบถ้วน เชื่อมโยงกับตำราหุ่นยนต์ยอดนิยม
• หลักสูตรครบชุดสำหรับผู้ใช้ QUARC หลักสูตรการเรียนการสอนที่เตรียมไว้พร้อมสำหรับผู้ใช้งานซอฟต์แวร์ QUARC
• แนะนำเซนเซอร์และส่วนประกอบของ QArm เรียนรู้โครงสร้างฮาร์ดแวร์และอุปกรณ์ต่าง ๆ ของแขนกล QArm
• การควบคุมข้อต่อ (Joint Control) การควบคุมการเคลื่อนที่ของข้อต่อแต่ละแกนของแขนกล
• จลนศาสตร์ไปข้างหน้า (Forward Kinematics) การคำนวณตำแหน่งปลายแขนจากมุมข้อต่อ
• จลนศาสตร์ผกผัน (Inverse Kinematics) การคำนวณมุมข้อต่อจากตำแหน่งปลายแขนที่ต้องการ
• การวางแผนเส้นทางการเคลื่อนที่ (Path Planning) การออกแบบเส้นทางการเคลื่อนที่ของแขนกล
• จลนศาสตร์เชิงอนุพันธ์ (Differential Kinematics) การวิเคราะห์ความเร็วและอัตราการเปลี่ยนแปลงการเคลื่อนที่ของแขนกล
ตัวอย่างการใช้งานสำหรับ Python
• การนำทางในพื้นที่ข้อต่อ (Joint Space Navigation)
• การนำทางในพื้นที่งาน (Task Space Navigation)
| ข้อมูลทางด้านเทคนิค |
|
| น้ำหนักแขนกล | 8.25 กิโลกรัม |
| น้ำหนักบรรทุก (Payload) | 350 – 750 กรัม |
| ระยะเอื้อม | 750 มิลลิเมตร |
| ความแม่นยำในการทำซ้ำ | ± 0.05 มิลลิเมตร |
| กล้อง | Intel® RealSense™ D415 (กล้อง RGB-D สำหรับการมองเห็นเชิงลึก) |
| อินเทอร์เฟซการเชื่อมต่อ | USB (ผ่าน QFLEX 2) |
| หมดควบคุมอินเทอร์เฟซ | โหมดควบคุมตำแหน่ง/ โหมดควบคุมกระแส |
| อัตราการควบคุมภายนอก | 500 Hz |
| พอร์ต I/O ที่ขยายได้ | PWM / Analog / I²C / SPI / UART |
| ช่วงการเคลื่อนที่ของข้อต่อ | ฐาน (Base): ±170° ไหล่ (Shoulder): ±85° ศอก (Elbow): −95° / +75° ข้อมือ (Wrist): ±160° |
| ความเร็วข้อต่อสูงสุด | ± 90° ต่อวินาที |
Quanser Mobile Robotics Lab is a turnkey solution with QBot robots, advanced sensors, and NVIDIA GPUs for education, research, and project-based robotics learning.
หุ่นยนต์ Humanoid ระบบ ROS ปฏิบัติการด้วย Raspberry Pi ขับเคลื่อนด้วยอัลกอรึทึม Inverse Kinematics มาพร้อม Vision AI อัจฉริยะครบเครื่อง สำหรับการศึกษาและวิจัยพัฒนาระบบหุ่นยนต์เลียนแบบมนุษย์
หุ่นยนต์ Jetson รองรับ ROS1 และ ROS2 มาพร้อมแขนกล AI Vision คัดแยกอัจฉริยะ สั่งงานด้วยเสียงและระบบ SLAM นำทาง ครบจบในตัวเดียวสำหรับงานวิจัยและพัฒนาหุ่นยนต์ AI Robotics
หุ่นยนต์อัจฉริยะ ROS2 ล้อ Mecanum รอบทิศทาง พร้อมระบบนำทาง SLAM และการเขียนโปรแกรมขั้นสูง ออกแบบมาเพื่อการเรียนรู้ การวิจัย และการพัฒนาหุ่นยนต์ AI โดยใช้โครงสร้างแบบ Modular Chassis
บริษัท เอ็นเทค อินดัสเทรียล โซลูชั่น จำกัด
17/121 ซอยงามวงศ์วาน 47 แยก 48 แขวงทุ่งสองห้อง
เขตหลักสี่ กรุงเทพฯ 10210
กรุณาระบุจำนวนสินค้าที่คุณต้องการ แล้วกดปุ่มด้านล่าง
จำนวน
กรุณาทำการลงทะเบียนเพื่อเป็นสมาชิก โดยสมาชิกสามารถดาวน์โหลดคู่มือการใช้งาน
รวมถึงได้รับความสะดวกสบายในการขอใบเสนอราคา