DOBOT Atom D EDU Humanoider Roboter zur Datenerfassung

• DOBOT Atom D EDU Humanoider Roboter zur Datenerfassung
• All-in-one-Paket mit geschickter Hand, Handgelenkskameras, Teleoperationskit und AI-Toolchain inklusive
• 16 Gesamt-DoF mit dualen 7-DoF-Armen und einem 2-DoF-Kopf für manipulationsfokussierte Daten-Workflows
• Integriertes 1500 TOPS AI-Rechenmodul mit Intel i9 und 16GB GDDR6 GPU für Edge-Inferenz
• ±0,05mm Wiederholgenauigkeit der Positionierung und 3,5kg Nennlast pro Arm
• Full HD-Binokular-Kopfkamera, Intel RealSense D455 Tiefensensor, plus duale Handgelenk-montierte RGB-D-Kameras
• Gebündeltes VR-Teleoperationskit, 6-DoF geschickte Hand und verkörperte AI-Daten-Toolchain als Standard

Der DOBOT Atom D EDU Humanoider Roboter zur Datenerfassung ist die voll ausgestattete Bildungskonfiguration von DOBOTs kompakter humanoider Oberkörperplattform, speziell entwickelt für groß angelegte verkörperte AI-Datenerfassung. Anstatt eines vollwertigen zweibeinigen Roboters konzentriert sich der Atom-D ausschließlich auf die Arme und den Kopf und liefert die gleiche industrielle Präzision mit zwei Armen, die in der gesamten Atom-Serie zu finden ist, in einem kleineren, stationären Formfaktor, der für Labor- und Klassenzimmerumgebungen geeignet ist. Das EDU-Paket bündelt alle wichtigen optionalen Komponenten der Standardversion in einem einzigen schlüsselfertigen System, sodass Forschungsprogramme ab dem ersten Tag hochwertige Demonstrationen sammeln können, ohne Zubehör separat beschaffen zu müssen. Sein Binokular-Kamerasystem ist darauf abgestimmt, VR- und MR-Bewegungsartefakte während Teleoperationssitzungen zu minimieren und saubere visuelle Aufzeichnungen für Imitationslern-Pipelines zu gewährleisten. Die Plattform ist für Universitäten, verkörperte AI-Forschungsgruppen und Ausbildungsprogramme konzipiert, die eine vollständige, einsatzbereite Manipulations-Datenerfassungsstation benötigen.

Im Herzen der EDU-Konfiguration befindet sich ein an Bord befindliches Hochleistungs-AI-Rechenmodul, das Echtzeit-Edge-Inferenz für Wahrnehmung und Steuerung ermöglicht und die Abhängigkeit von externer GPU-Hardware während der Entwicklung beseitigt. Kopfmontierte Stereo- und Tiefenkameras kombiniert mit dualen Handgelenk-montierten Tiefensensoren liefern strukturierte Multi-View-Visuelle Daten, die direkt in Modelltrainings-Workflows eingespeist werden. Bediener interagieren mit dem Roboter über ein gebündeltes VR-Teleoperationskit, das immersive Demonstrationsaufzeichnungen ermöglicht, die natürliche menschliche Bewegungen für Verhaltensklonen und Imitationslernen erfassen. Ethernet-Konnektivität verbindet die Plattform mit externer Erfassungs- und Verarbeitungsinfrastruktur und unterstützt Hochdurchsatz-Pipelines über mehrere Roboterstationen hinweg. Eine enthaltene Software-Toolchain bietet den Forschungsgruppen das Gerüst, das sie benötigen, um Manipulationsdatensätze effizient von Tag eins an zu organisieren, zu annotieren und zu skalieren.

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Humanoider Roboter zur Datenerfassung

DOBOT Atom D EDU

Vollständig gebündelte Dual-Arm-Datenerfassungsplattform mit an Bord befindlichem AI-Compute, VR-Teleoperation und geschickter Hand als Standard.

Plattformfunktionen

Der DOBOT Atom-D liefert industrielle Präzision mit zwei Armen und hochauflösende Binokularsicht in einem kompakten, stationären Oberkörper-Formfaktor, der speziell für AI-Datenerfassungs-Workflows entwickelt wurde.

Bionische
Arme →

Bionische
Arme

7-DoF pro Arm

Einzelarm-DoF: 7

Nutzlast: 3,5 kg

Reichweite: 600 mm

Wiederholgenauigkeit: ±0,05 mm

Maximale Endgeschwindigkeit: 1,5 m/s

Vision
System →

Vision
System

Duale Kopfkameras

Binokular-Kamera: Full HD, 60fps

Tiefenkamera: Intel RealSense D455

Tiefenbereich: Bis zu 6m

Bewegungsartefakt: Minimiert für VR/MR-Teleoperation

Optionale Handgelenk-montierte RGB-D-Kameras verfügbar für Nahbereichs-Manipulationserfassung.

Daten
Architektur →

Daten
Architektur

Chip Label

Konnektivität: Ethernet

Rechnen: Intel i5 Basismodul

Stromversorgung: 2h austauschbarer Akku + AC-Ladegerät

SDK: Unterstützt

Entwickelt für die Integration mit externer Datenerfassungs- und Verarbeitungsinfrastruktur.

Fähigkeiten

Der DOBOT Atom-D EDU kombiniert industrielle Präzision mit zwei Armen, ein Multi-Kamera-Vision-System und an Bord befindliches AI-Compute in eine einsatzbereite Plattform, die mit jeder wichtigen Datenerfassungskomponente geliefert wird.

Präzise Dual-Arm-Manipulation

Duale sieben-Grad-of-Freiheit-Arme teilen die gleiche Architektur wie die gesamte Atom-Serie und liefern industrielle Wiederholgenauigkeit für konsistente, hochwertige Demonstrationsaufzeichnungen. Die enthaltene 6-DoF geschickte Hand ermöglicht es Teams, sofort feine Manipulationsaufgaben zu erfassen, ohne einen separaten Endeffektor zu beschaffen.

Multi-View-Vision-Abdeckung

Eine 60FPS Full HD Binokular-Kamera und Intel RealSense D455 Kopf-Tiefensensor erfassen den globalen Szenenkontext, während duale Handgelenk-montierte RGB-D-Kameras (inklusive) Nahbereichs-Endeffektoransichten aufzeichnen. Zusammen produzieren sie strukturierte Multi-View-Visuelle Daten, die sich für das Training von wahrnehmungsbewussten Manipulationsmodellen eignen.

An Bord befindliches AI-Computing

Das gebündelte 1500 TOPS AI-Rechenmodul, betrieben von einem Intel i9 und 16GB GDDR6 GPU, ermöglicht Echtzeit-Edge-Inferenz für Wahrnehmung und Steuerung direkt auf der Plattform. Forschungsteams können Manipulationsrichtlinien entwickeln, testen und bereitstellen, ohne auf externe GPU-Server angewiesen zu sein.

Schlüsselfertiger Datenerfassungs-Stack

Die EDU-Konfiguration wird mit einem VR-Teleoperationskit und einer verkörperten AI-Daten-Software-Toolchain geliefert, die Teams alles bietet, was sie benötigen, um strukturierte Demonstrationsaufzeichnungssitzungen ab dem ersten Tag durchzuführen. Optionale mobile Basis und zusätzliche Endeffektoren sind verfügbar, um das Setup zu erweitern, wenn Programme skalieren.

Anwendungsfälle & Anwendungsszenarien

Der DOBOT Atom-D EDU ist für Teams konzipiert, die eine vollständig gebündelte, laborfreundliche Plattform benötigen, um große Mengen hochwertiger Manipulationsdemonstrationen aufzuzeichnen, ohne den Platzbedarf oder die Komplexität eines vollständigen zweibeinigen Humanoiden und ohne Zubehör separat beschaffen zu müssen.

Schlüsselfertige Manipulationsdatenerfassung

Forschungsteams verwenden den Atom-D EDU, um Demonstrationsdatensätze in großem Umfang für Imitationslernen und Verhaltensklonen aufzuzeichnen, wobei die geschickte Hand, Handgelenkkameras, das Teleoperationskit und das AI-Computermodul von Anfang an enthalten sind. Die Konfiguration beseitigt die typischen Wochen der Zubehörbeschaffung und Integrationsarbeit, die Datenerfassungsprogramme verlangsamen.

VR-Teleoperation & Demonstrationsaufzeichnung

Das gebündelte VR-Teleoperationskit und die auf Bewegungsartefakte abgestimmte binokulare Kamera ermöglichen es den Bedienern, flüssige Teleoperationssitzungen mit weniger Ermüdung durchzuführen, was zu saubereren und konsistenteren Demonstrationen führt. Sitzungen können über eine Vielzahl von Aufgabentypen und Objektkonfigurationen hinweg aufgezeichnet werden, um vielfältige Trainingssätze zu erstellen.

Klassenzimmer & Labor AI-Trainingsprogramme

Universitäten und verkörperte AI-Kurse können den Atom-D EDU als kompakte, gemeinsame Trainingsplattform einsetzen, die auf Standard-Labortische passt. Da er einsatzbereit geliefert wird, können sich die Dozenten während der Unterrichtszeit auf verkörperte AI-Konzepte konzentrieren, anstatt auf Hardware-Integration und Zubehör-Setup.

Edge-Inferenz-Policy-Entwicklung

Das integrierte 1500 TOPS AI-Modul ermöglicht es Teams, Manipulationsrichtlinien mit Echtzeit-Inferenz direkt auf der Plattform zu trainieren und zu validieren, ohne über externe GPU-Server zu routen. Dies verkürzt die Iterationszyklen bei der Entwicklung aufgabenspezifischer Modelle, die später auf vollständige humanoide Plattformen übertragen werden, die dieselbe Armarchitektur teilen.

Multi-Unit-Dateninfrastruktur

Organisationen, die groß angelegte verkörperte AI-Datensätze erstellen, können mehrere Atom-D EDU-Einheiten parallel betreiben, die über Ethernet mit einer zentralen Erfassungsinfrastruktur verbunden sind. Die gebündelte, standardisierte Konfiguration vereinfacht die Bereitstellung in Laboren, in denen eine konsistente Hardware-Einrichtung über die Stationen hinweg erforderlich ist.