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    2024-6-13 17:30
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    全球领先的光学解决方案供应商 艾迈斯欧司朗 (瑞士证券交易所股票代码:AMS)近日宣布,随着汽车智能化浪潮的滚滚推进,激光雷达已成为自动驾驶系统不可缺少的核心传感器,引领高级辅助驾驶技术的未来。4月25日,北京车展,全球领先的激光雷达及感知解决方案供应商, 速腾聚创 首次展示其最新的MX激光雷达 (如上图) 。这一产品融合艾迈斯欧司朗成熟的EEL SPL系列边发射激光器技术,为激光雷达提供高精度的激光输出,赋予汽车和机器人超越视觉的感知能力。 自2014年成立以来,速腾聚创作为车载激光雷达行业的先锋,为全球众多的汽车制造商和一级供应商提供服务。截止到2024年3月底,速腾聚创已获得来自22家汽车整车厂和一级供应商共计65款定点车型订单 。 根据S&P Global Mobility标普全球汽车《2022全球自动驾驶和激光雷达市场趋势分析》报告表明,速腾聚创是全球揽获最多车企合作的激光雷达科技企业,排名第一。同时速腾聚创是全球首个向汽车制造商交付第二代智能固态激光雷达的科技企业。 艾迈斯欧司朗是全球领先的LiDAR光源方案供应商,是速腾聚创紧密的合作伙伴。双方合作成果显著,共同推动激光雷达技术的进步和产业化发展。 速腾聚创现有的多个系列激光雷达搭载艾迈斯欧司朗的激光器,包括面向自动驾驶、ADAS、机器人等多领域的激光雷达及解决方案。 技术创新引领LiDAR未来 作为全球领先的智能传感器和光源解决方案供应商,艾迈斯欧司朗拥有独特而全面的LiDAR解决方案,涵盖EEL和VCSEL等多项技术。从裸晶、封装激光器,到集成模块,艾迈斯欧司朗有能力提供全套的LiDAR解决方案,满足客户不同应用场景的需求。 尤其是艾迈斯欧司朗的EEL SPL系列边发射激光器凭借其先进技术和可靠质量已成为车载激光雷达市场的主要选择,在高级驾驶辅助系统(ADAS)和无人驾驶出租车(Robotaxi)中展现出关键作用。 EEL技术的独特性源于艾迈斯欧司朗专为脉冲运行设计的红外激光二极管适用于汽车自动驾驶的激光雷达应用。EEL技术采用尖端的多层纳米堆叠发射器技术,可在提供高功率的同时保持小尺寸,成为远程激光雷达的首选技术。此外,波长为905nm的红外激光二极管具有市场上最高的效率。并且可以以极短的脉冲(低至2ns)运行,同时提供出色的功率。 强强联手共绘自动驾驶蓝图 得益于艾迈斯欧司朗EEL SPL系列边发射激光器的支持,速腾聚创的车载激光雷达在测距、分辨率、尺寸、重量和出点数方面取得全面突破,发布新一代中长距激光雷达MX。 早在此次发布之前,速腾聚创的M1、M2也分别搭载艾迈斯欧司朗EEL SPL系列边发射激光器。 速腾聚创M1&M1 Plus搭载艾迈斯欧司朗SPL系列EEL激光器,能够实现200m的超远测量距离。分辨率更高,水平角和垂直角均精确到0.2°,动态提高ROI区域垂直分辨率至0.1°,便于更早看清远处障碍物,让车辆提前响应,提升自动驾驶体验,使激光雷达的尺寸更小,定义此前车载激光雷达45mm的量产厚度标准。M1&M1 Plus出点数更多,单回波模式下为787,500pts/s。 速腾聚创M2进一步搭载艾迈斯欧司朗的SPL低温漂高点频EEL,与前代M1 Plus相比,实现测距与角分辨率的双重跃升,最远测距能力增至250m,最佳角分辨率提升至0.1°×0.1°,大幅度提升远距离小障碍物的探测能力。同时,全局出点数翻倍,达到1,575,000pts/s。 SPL系列低温漂高点频EEL作为小发光尺寸低温漂的产品,在提升信噪比方面有得天独厚的优势。据试验表明,当温度范围处于-40℃到125℃之间时,原本接收端接收到的40nm的背景噪声可以被有效缩小至20nm,相当于将噪声减少至原噪声的50%,从而将信噪比提升至原本的两倍。 速腾聚创联合创始人兼CTO刘乐天先生 表示: 激光雷达在产品选择中要求非常严苛,既要保证激光器的稳定可靠,同时还要实现较低的波长随温度漂移系数,在维持小发光尺寸的同时实现高功率输出。正因如此,艾迈斯欧司朗EEL SPL系列边发射激光器非常适合车载激光雷达。 速腾聚创与艾迈斯欧司朗的合作往来已久。今年3月, 艾迈斯欧司朗首席执行官兼董事会主席奥多·坎普 访问速腾聚创位于深圳的总部,参观公司的产品展示并与 速腾聚创董事长兼首席科学家邱纯鑫博士、及CEO邱纯潮先生 进行深入的交流。 双方就激光雷达技术发展趋势、产品合作等议题进行探讨,并达成进一步合作的共识。在交流中,速腾聚创对艾迈斯欧司朗的技术及支持表达认可与感谢。双方讨论涵盖将合作范围进一步拓宽至智慧交通、智能出行等多个领域的意向,并就深化多层次合作伙伴关系交换意见。展望未来,双方期望持续深化合作,推动更多激光雷达技术相关的创新成果在汽车领域得到应用。双方将维持紧密的合作伙伴关系,共同成长,以期达到更高层次的互利共赢,并为中国乃至全球的激光雷达行业带来突破性的变革。 在访问的最后, 奥多·坎普 评价道: 我非常感谢客户一直以来对艾迈斯欧司朗的信任与肯定。艾迈斯欧司朗为能与在激光雷达领域取得非凡成就的速腾聚创站在一起感到自豪。未来,我期待与我们的客户继续加深合作,共同推动激光雷达技术的创新和发展,为自动驾驶和智能化应用提供更安全、更可靠的解决方案。 关于速腾聚创 速腾聚创(2498.HK)是激光雷达及感知解决方案市场的全球领导者。速腾聚创通过芯片、激光雷达平台与感知算法三大核心技术闭环,为市场提供具有信息理解能力的智能激光雷达系统,颠覆传统激光雷达硬件纯信息收集的定义,通过持续创新的机器人技术,让世界更安全,让生活更智能。 截至2023年6月30日,速腾聚创企业员工超过1,100人,总部位于深圳,并在其他多个地区和国家建立实体机构,包括上海、苏州、天津、香港,以及德国、美国等。公司的技术与产品能力以客户需求为核心,围绕芯片驱动的激光雷达硬件,同时布局人工智能感知软件技术形成解决方案,推动市场探索应用的边界,引领行业实现大规模商业化。 作为Automative News PACE Award、AutoSens Award、Audi Innovation Lab Champion和两届CES Innovation Award得主,速腾聚创在市场上已经获得成功的基础:公司产品技术为全球多家汽车整车厂、一级供应商和各种机器人及其他非汽车行业的客户提供服务。截至2023年12月31日,速腾聚创已取得22家汽车整车厂及一级供应商的超60款车型的量产定点订单,其中帮助24款车型实现SOP。截至2023年3月31日,与全球其他激光雷达公司相比,速腾聚创服务的汽车整车厂和一级供应商数量最多、拥有前装量产定点车型最多及实现SOP车型最多。
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    2024-4-10 18:31
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    2024德国嵌入式展期间,广和通发布基于SC126、SC138、SC171L、SC171等多款智能模组的系列Linux边缘AI解决方案,这些解决方案分别采用高通QCM2290、高通QCM6125、高通QCM5430/QCS5430、高通QCM6490/QCS6490平台,深度拓展智能模组及其解决方案在工业、机器人等领域的应用。 随着互联网的普及和AI技术的应用,Linux操作系统以其稳定内核及系统架构、强大开源社区、高安全性、高度可定制化等性能逐渐成为嵌入式系统的优选系统,特别是工业及机器人领域。工控机作为工业自动化控制的重要终端,在机器人控制、自动化生产、数据采集与监控,甚至人机交互与远程运维发挥关键作用。此外,工控机也可应用于金融、医疗、交通和水电行业领域,提高多行业生产效率并降低运营成本。为适应工业应用需求,基于高通多平台的系列Linux边缘AI解决方案应运而生。 广和通MC产品管理部副总裁赵轶(左一)、高通技术公司业务拓展副总裁兼楼宇、企业和工业自动化业务负责人Dev Singh(左二)、广和通欧洲及中东区销售部副总裁Lars Thyroff(左三)、广和通AIC产品管理部总经理张泫舜(右一)出席现场发布会 高通技术公司业务拓展副总裁兼楼宇、企业和工业自动化业务负责人Dev Singh表示 :“能够与广和通合作并支持其面向工业应用开发基于Linux的边缘AI解决方案,让我们感到自豪。利用广和通的智能模组和高通技术公司强大的处理器,广和通正在实现先进边缘AI技术的集成,为行业带来快速反应的决策和实时通信等功能。” 广和通MC产品管理部副总裁赵轶表示 :“Linux系统具备高定制性与安全性,能够适应各类工业控制场景的需求。我们很荣幸推出基于高通平台的系列Linux边缘AI解决方案,并已在免埋线式割草机行业解决方案实现,助力更多用户场景提效增质。” 目前,基于Linux边缘AI解决方案,广和通可实现AI边界识别或RTK+VIO融合定位的“免埋线式割草机行业解决方案”。以广和通智能模组作为主控,可向割草机行业提供AI边界识别及控制方案,实现小面积草坪的免埋线式成本最优方案。针对大面积多区域草坪场景,广和通可提供基于RTK+VIO融合定位、规控和感知算法的解决方案。此外,该解决方案可搭载各类传感器,赋能机器人的室内外精准定位和规控能力。 关于广和通 广和通始创于1999年,是中国首家上市的无线通信模组企业(股票代码:300638)。作为全球领先的无线通信模组和解决方案提供商,广和通提供融合无线通信模组、物联网应用解决方案在内的一站式服务,致力于将可靠、便捷、安全、智能的无线通信方案普及至每一个物联网场景,为用户带来完美无线体验、丰富智慧生活。广和通产品种类覆盖蜂窝模组(5G/4G/3G/2G/LPWA)、车规级模组、AI模组、安卓智能模组、GNSS模组及天线产品,助力云办公、移动宽带、智慧交通、智慧零售、智能机器人、智慧安防、智慧能源、智慧工业、智慧家居、远程医疗、智慧农业、智慧城市等行业数字化转型。了解更多企业信息,请访问广和通官网https://www.fibocom.com,关注广和通微信公众号“广和通FIBOCOM",或官方LinkedIn账号“Fibocom”。 高通品牌产品是高通技术公司和/或其子公司的产品。 高通专利技术由高通公司许可。高通是高通公司的商标或注册商标。
  • 热度 2
    2024-3-22 16:45
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    本期为推荐 高可靠、免受杂散磁场干扰的非接触式磁性位置传感器AS5600 。基于艾迈斯欧司朗超20年磁性传感器深度积累推出的一种易于编程的磁旋转位置传感器。 AS5600可检测两极磁铁平行于芯片上表面的旋转运动。由于没有机械连接,基于AS5600的位置传感器系统无材料磨损、可操作数百万次,在使用寿命期间不会出现任何性能降级。该产品的另一个版本,AS5601,还可以检测垂直运动,可用作按钮和旋转开关。基于独特的差分传感技术,AS5600可自动消除所有外部磁场的影响,确保只在目标磁铁运动引起磁场变化时工作。 AS5600具有低功耗模式,甚至适用于电池供电设备。低功耗还有助于制造商满足更高的效率评级标准要求,如2021年3月,欧盟针对消费电子产品实施的新能效标签计划。 AS5600特点 非接触式角度测量 用户可通过 I²C 接口对开始和停止位置进行简单编程 最大可编程角度从 18° 到 360° 不等 12 位 DAC 输出分辨率 模拟输出与 VDD 或 PWM 编码数字输出成比率关系 自动进入低功耗模式 推荐应用领域 工业 机器人 家居和楼宇自动化 电器和工具 AS5600
  • 热度 3
    2024-1-19 17:22
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    一、 协作机器人研究现状 协作机器人 是能够在共享空间中与人类交互并开展安全工作的新型机器人,由于轻量、安全的特点,在柔性制造、社会服务、医疗健康等领域展现出了良好的应用前景,也成为了当前学术界 机器人领域的研究热点 ,相关研究主题包括: 机器智能: 包括集成机器学习、深度学习和人工智能技术,提高机器人的自主性和适应性,帮助机器人参与更加复杂的协作任务。 人机交互: 尝试解决协作机器人如何与人类进行有效的合作,并在不同应用情景下测试、评估协作机器人的人类可接受度。 安全性: 解决机器人与人类协作时避免交互意外的问题,包括机器人视觉、力控等。 应用性: 紧密结合具体应用场景,研究协作机器人在不同行业的实际应用。 而在全球范围内高校与科研机构的研究中,HJ-FR3一直是热门选择:在ICRA2023论文集中就有 130余篇论文 采用了HJ-FR3机器人作为研究平台;作为也是ICRA、IROS等 顶尖国际学术会议 研发使用最多的机器人,关于HJ-FR3的研究成果涵盖了上述研究热点,包括自主视觉抓取、多机协同工作、人机交互研究、自适应装配、AR+机器人、遥操作、主从力反馈、仿生手臂等。 斯坦福大学基于HJ-FR3开展机器人目标模仿学习研究 现任NVIDIA机器人研究高级总监 Dieter Fox 曾说:“Franka机器人提供了理想的用于研究机器人的 具备实时响应和强大操控性能的开源环境 ,非常适用于开展机器人和人类协同操作方向的研究。” Dieter Fox的发言揭示了为何HJ-FR3 如此受学术界青睐:强大的 机器人系统 与开源的 FCI控制接口 ,使其在众多协作机器人中脱颖而出。 二、 HJ-FR3的科研优势 HJ-FR3作为专门面向科研领域的协作机器人,始终保持着对最前沿机器人技术的探索。HJ-FR3具备7个轴,每个轴上都配备了行业领先的13位高精度 扭矩传感器 ,重复精度高达0.1毫米。 精确力控的机器人系统 ,为HJ-FR3开展更加复杂的机器人研究奠定了基础;且能轻松实现 拖拽示教 ,提高编程效率。 最重要的是,HJ-FR3为科研人员提供了机器人控制和学习能力的 底层访问权限 。HJ-FR3机器人具备 多样的接口 (DESK、RIDE、FCI),可以充分满足不同科研场景的需求,如下表所示:DESK提供基于 应用程序 的用户界面,通过拖放实现简单快速的任务编程,适合初学者;RIDE可 集成外部功能 ,如附加传感器和摄像头,用于创建高性能机器人技能;而 FCI接口 和其C++实现 libfranka ,可以与最流行的生态系统 ROS、ROS2以及MATLAB 集成,为科研人员提供了最大程度的便捷。 1. 灵活的FCI接口 HJ-FR3机器人附加的 实时控制接口 FCI (Franka Control Interface),是开展力控制、运动算法、抓取策略、交互场景、触觉感知和机器学习等研究和测试的理想平台。 FCI控制接口允许与机械臂进行快速直接的 底层双向连接 。它为科研人员提供机器人的实时状态,并通过以太网连接的外部工作站PC实现直接控制。此外,FCI接口还能提供 1kHz 下的实时控制值、实时测量值等信息。 2. 强大的libfranka libfranka 是FCI客户端的 C++实现 。它处理与 Control的网络通信并提供接口以易化: 通过使用我们的开源C++接口libfranka,可以使用 5 种不同的接口 (C++、ROS、MoveIt、MATLAB、Simulink)以 1kHz 的频率发送 实时控制值 ,包括: ●带重力和摩擦力补偿的关节扭矩命令 ●关节角度或速度命令 ●笛卡尔位姿或速度命令 同时,可以访问 1kHz 测量值 : ●测量的关节数据,例如角度、角速度和连杆侧扭矩传感器信号 ●估算的外部施加的扭矩和力 ●各种碰撞和接触信息 还可以访问机器人模型库 model library ,该库提供: ●所有机器人关节的正向运动学 ●所有机器人关节的雅可比矩阵 ●动力学方面:惯性矩阵、科式力项和离心矢量项和重力矢量项 三、应用举例 HJ-FR3机器人与整个ROS生态系统集成,将libfranka集成到 ROS Control ,还包括机器人和末端执行器的URDF模型和详细3D网格,允许 实现可视化 (例如 RViz)和 运动学模拟 。 MoveIt! 集成使移动机器人和控制夹爪变得容易。 以仿真石头从A运输到B的 取放程序 为例,通过 Gazebo GUI,可以在其中看到带有石头和RViz 的环境,并用它来控制机器人的末端执行器位姿。 取放示例的Gazebo GUI(左)和RViz(右) 要打开夹爪,只需向 move action 发送一个目标。科研人员可以使用开源例程,使用 RViz 中的 交互式标记 Gizmo移动末端执行器。移动机器人,使白色石头位于夹爪的手指之间,准备好被捡起。然后,我们只需要使用 grasp action 来在抓握后施加一个力,使物体不掉落。如果抓取成功,夹爪将把石头挪移到位。如果不是,则可能是目标公差太小并且action失败。现在将物体轻轻地移到红色的落点区域,将其放在红色垫子上后,通过夹爪的 stop action 停止抓握。 总而言之,HJ-FR3具备精准力控的机器人系统与集成流行生态的FCI控制接口,并提供直观的编程界面和便捷的拖拽示教功能,为科研人员缩短了学习周期,提高了研究效率。
  • 热度 2
    2024-1-18 12:25
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    在开发酷博特机器人时,技术壁垒并非是最关键的问题。对于机器人行业来说,它并不存在绝对保密的技术原理,因为机器人技术本质上是机械工程学的一部分。然而,要在这个领域真正建立起稳固的竞争优势,需要以下几个方面的努力: 首先,深刻的行业认知是非常关键的。这意味着企业需要扎根于特定的应用场景,并不断积累数据和经验。通过对行业的深入了解,企业能够更好地把握市场需求、客户痛点以及技术创新的方向。 其次,成本优势也是一个重要的方面。在机器人开发过程中,掌握核心技术和优化生产流程可以帮助企业降低生产成本。通过抓住时间窗口,快速扩大规模,企业有机会实现成本领先,从而在市场上获得更大的份额。 此外,产品矩阵的构建也不容忽视。拥有多样化的产品线能够满足不同客户的需求,从而扩大市场覆盖范围。这需要企业在技术研发、设计和制造等方面具备一定的综合实力。 总之,虽然技术壁垒在机器人行业中可能不是最关键因素,但通过建立行业认知、实现成本优势和构建多元化的产品矩阵,企业可以在竞争激烈的市场中脱颖而出。
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    柔性关节机器人的全局稳定状态反馈控制器(英文版)
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    伴随着机器人技术和机器视觉技术的研究发展,自动分拣机器人使用机器视觉来定位目标,并使用机器人来进行抓取。随着物流行业和加工产业的发展,自动分拣机器人使用的程度越来越高。自动分拣机器人一般有两种形式,一种是计算机和机器视觉的结合,相机采集目标图片将信息传递至计算机,计算机处理图片获取目标相关的信息,并控制机械臂抓取目标;另一种是相机采集图片并进行处理获取目标信息,通过通信协议将信息发送至控制柜,完成对机械臂的控制。后一种是自动分拣机器人的发展趋势。  基于上述情况,本文设计了一种微型控制器的自动分拣机器人,硬件结构如下:使用TMS320C6748芯片为核心的DSP(数字信号处理)处理器,使用具有VPIF(视频接口端口)接口的相机与DSP开发板硬件相连,使用步进驱动的三轴机械臂来实现对目标的抓取。微处理器中集成了自己设计的图像处理和机械臂控制程序,所设计的微型处理器空间体积小,处理功能比计算机强大,减少了图像处理和控制系统之间的通信环节,减少了控制柜等机械臂控制器硬件,对整体系统的验证满足自动分拣的功能。  本文针对步进控制系统,采用两相混合式步进电机,电机运行分为加速、匀速、减速阶段。对电机要求加减速阶段时间应尽量短,以匀速运动的时间应尽量长。为了避免步进电机的丢步,提出了步进控制函数模型,通过对控制函数的验证,脉冲频率变化率越来越大,满足步进电机初始运动时速度初始值小,加速度小,避免丢步;电机转子适应惯性转动后,电机加速度增大,以尽快完成加速阶段的要求。  本文对三轴机械臂利用SolidWorks三维绘图软件进行建模,对机械臂各连杆建立机器人坐标系,使用D-H参数法获取机械臂相关参数,计算出机械臂运动学正解,求取机械臂末端相对于基坐标系的转换矩阵,并通过特殊位置进行验证;按照几何法求取机械臂逆解,获取关节角度和机械臂末端坐标之间的关系,通过MATLAB进行验证。建立机械臂末端速度和关节速度之间的雅可比矩阵,采用三次多项式对机械臂关节运行轨迹进行平滑。  本文对相机进行标定,使用MATLAB标定工具箱获取相机的内外参数,获取相机主点坐标、焦距、相机坐标系和机器人坐标系转换矩阵等信息。采用最佳阈值法将灰度图片进行二值化,采用Sobel算子进行边缘检测获取目标信息,获取的目标信息与已知控件的信息进行比较,在多控件中进行目标识别。传送带运送为非匀速运动,对传送带运动进行分析,通过目标位置结合传送带运动和机械臂运动获取抓取位置信息。  本文对硬件和软件部分,采用平动机械爪以应对机械爪抓取目标时空间坐标的变化,避免进行坐标误差修正,对图像处理方面将OpenCV函数库调用至CCS工程中,提高图像处理能力,对整体系统进行验证,本文所设计的微型控制器满足自动分拣的功能,减少机器视觉和机械臂控制系统之间的通信环节,取消了机械臂控制柜等硬件。
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