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Elephant Robotics myCobot 320 M5 Brazo Robótico Colaborativo de 7 Ejes, 1kg, 350mm, ROS/Python

Elephant Robotics myCobot 320 M5 Brazo Robótico Colaborativo de 7 Ejes, 1kg, 350mm, ROS/Python

Yahboom

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Resumen

El Elephant Robotics myCobot 320 M5 es una plataforma de desarrollo de brazo robótico colaborativo programable de 7 ejes, construida alrededor de M5Stack-Basic, ESP32-Pico y control colaborativo multi-core M5Stack-Atom. Soporta programación visual myBlockly, desarrollo en Python y desarrollo en ROS, con una carga útil de hasta 1 kg, un radio de trabajo de hasta 350 mm (excluyendo el agarre) y una precisión de posicionamiento de ±0.5 mm.

Características Clave

  • Programación multi-entorno: myBlockly (visual), Python, ROS; también soporta C++, C#, JavaScript y flujos de trabajo basados en JavaScript como se indica.
  • Control colaborativo multi-core: controlador principal M5Stack-Basic + ESP32-Pico a bordo y control colaborativo M5Stack-Atom.
  • Movimiento de alto rendimiento: carga útil 1000 g, radio de trabajo 350 mm (excluyendo el agarre) / 470 mm (incluyendo el agarre), precisión de posicionamiento ±0.5 mm.
  • Configuración de hardware: matriz LED de 5*5, pantalla LED de 2 pulgadas y capacidad de doble pantalla.
  • Expansión de E/S industrial: interfaz eléctrica industrial de 24V y 24V E/S x 12 pcs; incluye interfaz PLC e interfaz de parada de emergencia.
  • Herramientas de enseñanza & aprendizaje: arrastrar para enseñar, cinemática inversa, módulos de algoritmos de cinemática directa e inversa, soporte de simulación ROS, cursos prácticos y guía de uso del gripper final.
  • Conectividad: USB, WIFI, Bluetooth; interfaz Tipo-C.
  • Control móvil: aplicación MyCobot Controller a través de Bluetooth (solo Android).

Para preguntas de compatibilidad previas a la venta (controladores, entornos de software o grippers opcionales), contacta [email protected] or visita https://rcdrone.top/.

Especificaciones

Marca Elephant Robotics
Modelo myCobot 320 M5
Tipo Brazo robótico colaborativo
Ejes / DOF 7 ejes; diferencias de configuración mostradas: myCobot 320 M5 (6 DOF) / myCobot 320 M5 + Pinza adaptativa (7 DOF)
Carga útil 1000 g (1 kg)
Peso del cuerpo 3.3 kg
Radio de trabajo 350 mm (excluyendo la pinza); 470 mm (incluyendo la pinza)
Precisión de posicionamiento ±0.5 mm
Rango de articulación (mostrado) J1: -165° a +165°
Controlador principal M5Stack-Basic
Control a bordo ESP32-Pico, M5Stack-Atom
Memoria flash (controlador) 16MB FLASH
Inalámbrico (controlador) 2.Antena 4G, Bluetooth
Displays Matriz 5*5 LED; pantalla LED de 2 pulgadas; pantalla dual
I/O industrial I/O 24V x 12 pcs; interfaz eléctrica industrial de 24V
Otras interfaces / controles (mostrados) Interfaz Tipo-C; interfaz LEGO; interfaz PLC; interfaz de parada de emergencia; botón personalizado x 4 pcs
Servos (mostrados) Servo de alto rendimiento x 6 pcs
Métodos de conexión (software) USB, WIFI, Bluetooth
Lenguajes de programación soportados (mostrados) Python, C++, Arduino, C#, JS
Plataformas de desarrollo (mostradas) Android, Windows, Mac OSX, Linux

Efector final opcional (mostrado): myGripperF100 Gripper Controlado por Fuerza

Material PC, PBT
Mano de obra Moldeo por inyección
Rango de agarre 0-100 mm (punto de contacto predeterminado)
Carga nominal 500 gramos
Precisión de repetibilidad 0.5 mm
Fuerza de sujeción Par controlable; soporta ajuste de par de múltiples velocidades
Puntas flexibles Configuración estándar; soporta el reemplazo de puntas flexibles (de forma gratuita)
Display Muestra el ángulo del agarre, velocidad, corriente, información de entrada y salida de 10 niveles
Interfaz de control Control RS485/IO control IO/control de botón
Dimensiones 156X106X61mm
Peso 340 g
Escenario de agarre (mostrado) Objetos de 0-100 mm; adecuado para objetos frágiles como huevos, tofu, frutas, etc.

Aplicaciones

  • Educación y formación: principios de control de robots, cinemática inversa y demostraciones de arrastrar para enseñar
  • Desarrollo de simulación ROS y verificación de algoritmos en un entorno virtual
  • Prototipado para creadores e investigación con programación visual (myBlockly) y Python
  • Demostraciones relacionadas con IA/visión, como clasificación de artículos y reconocimiento de imágenes (como se describe)

Video tutorial

Detalles