产品定位与目标市场 - 面向具身智能科研领域的轻量级高性价比机械臂 旨在解决硬件选择中价格过高或低价产品难用难上手的问题[2][3] - 专为新手和科研初学者设计 目标用户包括学生 教育工作者和刚踏入机器人领域的开发者[3] - 产品核心价值在于帮助用户低成本 高效率地完成算法验证与项目开发[3] 核心产品优势 - 提供全流程开源工具链和代码示例 覆盖从数据采集到模型部署的完整环节 显著降低上手门槛[4][18] - 支持Python和C++双语言接口 兼容ROS1和ROS2 并提供URDF模型 实现仿真与真机无缝切换[4][19][20] - 采用高精度运动控制与低功耗设计 具备开放软硬件架构 支持从仿真到真机的无缝联调[6][18] - 提供24小时快速售后响应 确保学习与开发过程顺畅[4][20] - 紧凑型结构与模块化接口使其特别适用于嵌入式AI与机器人学习平台的开发[7] 关键性能参数 机械臂本体性能 - 本体重量为4.2KG 额定负载为3KG 具备6个自由度[9][20] - 工作半径为612.5mm 重复定位精度达到±0.1mm[9][20] - 供电电压为24V 控制器为PC 材质采用铝合金[9][20] - 通讯方式为CAN 控制方式支持轨迹跟踪 示教和API[9][20] 末端执行器参数 - 提供多种末端执行器选项 重量分别为631g 671g和704g 行程均为0-80mm 定位精度为±0.5mm[11][12][14] - 其中一款末端执行器尺寸为100 x 60 x 100mm 行程为0-90mm[22][23] 技术生态与开发支持 - 提供完整的开源软件开发工具包 包含驱动程序 API接口 示例代码与文档[27] - 支持视觉 力控等多模态数据融合 兼容TensorFlow PyTorch等主流框架 实现端到端的智能算法落地[18][33] - 目前已开源适配ACT算法示例 并将逐步适配并开源lerobot robotwin pi0等模型[47] - 机械臂已适配realsensor D435系列和奥比中光DCW2相机[47] 测试与部署能力 - 通过严格的硬件测试流程 包括精度校准 耐久性 负载性能与稳定性验证[36][40][41][43] - 模型推理时间约30-37毫秒 在NVIDIA 4060显卡上即可完成训练和推理[35][47] - 提供URDF模型 支持Gazebo等主流仿真环境与真机实时联动 用户可在仿真中验证算法后一键部署至物理设备[18][23] 交付与售后政策 - 产品交付周期为1-2周 提供快速响应的售后支持[45] - 质保政策为非人为损坏质保半年 质保期后按市场价支付售后费用[46] - 产品为单臂销售 不支持无理由退货测试[47]