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

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

Yahboom

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Visão Geral

O Elephant Robotics myCobot 320 M5 é uma plataforma de desenvolvimento de braço robótico colaborativo programável de 7 eixos, construída em torno do M5Stack-Basic, ESP32-Pico e M5Stack-Atom com controle colaborativo multi-core. Suporta programação visual myBlockly, desenvolvimento em Python e desenvolvimento ROS, com uma carga útil de até 1 kg, raio de trabalho de até 350 mm (excluindo o gripper) e precisão de posicionamento de ±0,5 mm.

Principais Características

  • Programação multi-ambiente: myBlockly (visual), Python, ROS; também suporta C++, C#, JavaScript e fluxos de trabalho baseados em JavaScript, conforme listado.
  • Controle colaborativo multi-core: controlador principal M5Stack-Basic + ESP32-Pico a bordo e controle colaborativo M5Stack-Atom.
  • Movimento de alto desempenho: carga útil de 1000 g, raio de trabalho de 350 mm (excluindo o gripper) / 470 mm (incluindo o gripper), precisão de posicionamento de ±0,5 mm.
  • Configuração de hardware: matriz LED 5*5, display LED de 2 polegadas e capacidade de exibição dupla.
  • Expansão de I/O industrial: interface elétrica industrial de 24V e 24V I/O x 12 pcs; inclui interface PLC e interface de paragem de emergência.
  • Ferramentas de ensino & e aprendizagem: arrastar para ensinar, cinemática inversa, módulos de algoritmos de cinemática direta e inversa, suporte à simulação ROS, cursos práticos e orientação sobre o uso do gripper final.
  • Conectividade: USB, WIFI, Bluetooth; interface Tipo-C.
  • Controle móvel: aplicativo MyCobot Controller via Bluetooth (apenas Android).

Para perguntas de compatibilidade pré-venda (controladores, ambientes de software ou grippers opcionais), entre em contato [email protected] or visite https://rcdrone.top/.

Especificações

Marca Elephant Robotics
Modelo myCobot 320 M5
Tipo Braço robótico colaborativo
Eixos / DOF 7 eixos; diferenças de configuração mostradas: myCobot 320 M5 (6 DOF) / myCobot 320 M5 + Garra adaptativa (7 DOF)
Carga útil 1000 g (1 kg)
Peso do corpo 3.3 kg
Raio de trabalho 350 mm (excluindo garra); 470 mm (incluindo garra)
Precisão de posicionamento ±0.5 mm
Faixa de movimento (mostrada) J1: -165° a +165°
Controlador principal M5Stack-Basic
Controle a bordo ESP32-Pico, M5Stack-Atom
Memória flash (controlador) 16MB FLASH
Sem fios (controlador) 2.Antena 4G, Bluetooth
Displays Matriz 5*5 LED; display LED de 2 polegadas; display duplo
I/O Industrial I/O 24V x 12 pcs; interface elétrica industrial 24V
Outras interfaces / controlos (mostrados) Interface Tipo-C; interface LEGO; interface PLC; interface de paragem de emergência; botão personalizado x 4 pcs
Servos (mostrados) Servo de alto desempenho x 6 pcs
Métodos de conexão (software) USB, WIFI, Bluetooth
Idiomas de programação suportados (mostrados) Python, C++, Arduino, C#, JS
Plataformas de desenvolvimento (mostradas) Android, Windows, Mac OSX, Linux

Efetor Final Opcional (mostrado): myGripperF100 Gripper Controlado por Força

Material PC, PBT
Acabamento Moldagem por injeção
Faixa de aperto 0-100 mm (ponta dos dedos padrão)
Carga nominal 500 gramas
Precisão de repetibilidade 0.5 mm
Força de aperto Torque controlável; suporta ajuste de torque em múltiplas velocidades
Pontas flexíveis Configuração padrão; suporta substituição de pontas flexíveis (gratuito)
Display Exibe ângulo do gripper, velocidade, corrente, informações de entrada e saída em 10 níveis
Interface de controle Controle RS485/IO controle IO/botão
Dimensões 156X106X61mm
Peso 340 g
Cenário de apreensão (mostrado) Objetos de 0-100 mm; adequado para objetos frágeis como ovos, tofu, frutas, etc.

Aplicações

  • Educação e formação: princípios de controlo de robôs, cinemática inversa e demonstrações de arrastar para ensinar
  • Desenvolvimento de simulação ROS e verificação de algoritmos em um ambiente virtual
  • Prototipagem de criadores e pesquisa com programação visual (myBlockly) e Python
  • Demonstrações relacionadas com IA/visão, como classificação de itens e reconhecimento de imagem (conforme descrito)

Vídeo Tutorial

Detalhes