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엘리펀트 로보틱스 myCobot 320 M5 7축 협동 로봇 암, 1kg, 350mm, ROS/Python

엘리펀트 로보틱스 myCobot 320 M5 7축 협동 로봇 암, 1kg, 350mm, ROS/Python

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정가 $3,521.00 USD
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개요

엘리펀트 로보틱스 myCobot 320 M5는 M5Stack-Basic, ESP32-Pico 및 M5Stack-Atom 다중 코어 협업 제어를 기반으로 구축된 프로그래머블 7축 협업 로봇 팔 개발 플랫폼입니다. 최대 1kg의 하중을 지원하며, 작업 반경은 350mm(그리퍼 제외)이고, 위치 정확도는 ±0.5mm입니다.

주요 특징

  • 다중 환경 프로그래밍: myBlockly(비주얼), Python, ROS; 또한 C++, C#, JavaScript 및 나열된 JavaScript 기반 워크플로를 지원합니다.
  • 다중 코어 협업 제어: M5Stack-Basic 메인 컨트롤러 + 온보드 ESP32-Pico 및 M5Stack-Atom 협업 제어.
  • 고성능 모션: 하중 1000g, 작업 반경 350mm(그리퍼 제외) / 470mm(그리퍼 포함), 위치 정확도 ±0.5mm.
  • 하드웨어 구성: 5*5 LED 매트릭스, 2인치 LED 디스플레이, 이중 디스플레이 기능.
  • 산업용 I/O 확장: 24V 산업 전기 인터페이스 및 24V I/O x 12개; PLC 인터페이스 및 비상 정지 인터페이스 포함.
  • 교육 & 학습 도구: 드래그하여 가르치기, 역기구학, 전방 및 역기구학 알고리즘 모듈, ROS 시뮬레이션 지원, 실용 과정, 및 엔드 그리퍼 사용 안내.
  • 연결성: USB, WIFI, Bluetooth; Type-C 인터페이스.
  • 모바일 제어: Bluetooth를 통한 MyCobot Controller 앱 (안드로이드 전용).

사전 판매 호환성 질문(컨트롤러, 소프트웨어 환경 또는 선택적 그리퍼)에 대해서는 [email protected] or에 문의하시거나 https://rcdrone.top/. 방문하십시오.

사양

브랜드 Elephant Robotics
모델 myCobot 320 M5
유형 협동 로봇 팔
축 / DOF 7축; 구성 차이: myCobot 320 M5 (6 DOF) / myCobot 320 M5 + 적응형 그리퍼 (7 DOF)
하중 1000 g (1 kg)
본체 무게 3.3 kg
작업 반경 350 mm (그리퍼 제외); 470 mm (그리퍼 포함)
위치 정확도 ±0.5 mm
관절 범위 (표시됨) J1: -165°에서 +165°
주 컨트롤러 M5Stack-Basic
온보드 제어 ESP32-Pico, M5Stack-Atom
플래시 메모리 (컨트롤러) 16MB FLASH
무선 (컨트롤러) 2.4G 안테나, Bluetooth
디스플레이 매트릭스 5*5 LED; 2인치 LED 디스플레이; 듀얼 디스플레이
산업용 I/O 24V I/O x 12개; 24V 산업 전기 인터페이스
기타 인터페이스 / 제어 (표시됨) Type-C 인터페이스; LEGO 인터페이스; PLC 인터페이스; 비상 정지 인터페이스; 사용자 정의 버튼 x 4개
서보 (표시됨) 고성능 서보 x 6개
연결 방법 (소프트웨어) USB, WIFI, Bluetooth
지원되는 프로그래밍 언어 (표시됨) Python, C++, Arduino, C#, JS
개발 플랫폼 (표시됨) Android, Windows, Mac OSX, Linux

선택적 엔드 이펙터 (표시됨): myGripperF100 힘 제어 그리퍼

재료 PC, PBT
작업 품질 사출 성형
그립 범위 0-100 mm (기본 손끝)
정격 하중 500그램
재현성 정확도 0.5 mm
클램핑 힘 토크 조절 가능; 다단계 토크 조정 지원
유연한 손끝 표준 구성; 유연한 손끝 교체 지원(무료)
디스플레이 그리퍼 각도, 속도, 전류, 입력 및 출력 10단계 정보 표시
제어 인터페이스 RS485/IO IO 제어/버튼 제어
치수 156X106X61mm
무게 340 g
잡기 시나리오(표시됨) 0-100 mm 물체; 계란, 두부, 과일 등과 같은 깨지기 쉬운 물체에 적합합니다.

응용 프로그램

  • 교육 및 훈련: 로봇 제어 원리, 역기구학, 드래그 투 티치 시연
  • 가상 환경에서의 ROS 시뮬레이션 개발 및 알고리즘 검증
  • 비주얼 프로그래밍(myBlockly) 및 Python을 이용한 제작 및 연구 프로토타이핑
  • 항목 분류 및 이미지 인식과 같은 AI/비전 관련 데모(설명된 대로)

튜토리얼 비디오

세부사항